常用的数据结构是计算机科学中用于组织、存储和高效处理数据的基本结构。这些结构的选择取决于具体的应用场景和需要解决的问题。以下是一些最常用的数据结构:
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数组(Array):
- 数组是一种基础的数据结构,用于在计算机内存中连续存储相同类型的数据。
- 可以通过索引快速访问数组中的元素,但插入和删除元素(尤其是在数组的开始或中间位置)可能效率较低。
1.1动态数组——列表(list) - 列表是可变的,意味着你可以添加、删除或修改列表中的元素。
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链表(Linked List):
- 链表由一系列节点组成,每个节点包含数据部分和指向列表中下一个节点的指针(或链接)。
- 链表可以动态地添加和删除节点,但在随机访问方面不如数组高效。
- 常见的链表类型包括单向链表、双向链表和循环链表。
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栈(Stack):
- 栈是一种遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)原则的有序集合。
- 主要操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查看栈顶元素等。
- 栈常用于函数调用、括号匹配、浏览器历史记录等场景。
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队列(Queue):
- 队列是一种遵循先进先出(FIFO, First In First Out)原则的有序集合。
- 主要操作包括入队(enqueue)、出队(dequeue)、查看队首元素等。
- 队列常用于任务调度、缓冲等场景。
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哈希表(Hash Table):
- 哈希表通过哈希函数将键映射到表中的位置,以支持快速的插入、删除和查找操作。
- 常见的实现包括开放寻址法和链表法。
- 哈希表广泛应用于数据库的索引、缓存、数据去重等场景。
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堆(Heap):
- 堆是一种特殊的完全二叉树结构,其中每个父节点的值都大于或等于(最大堆)或小于或等于(最小堆)其子节点的值。
- 堆常用于实现优先队列,支持高效的插入、删除和查找最大(或最小)元素。
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二叉树(Binary Tree):
- 二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构。
- 常见的二叉树类型包括二叉搜索树(BST, Binary Search Tree)、平衡二叉树(如AVL树、红黑树)等。
- 二叉树常用于实现排序算法、搜索算法等。
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图(Graph):
- 图由节点(或顶点)和连接这些节点的边组成。
- 图可以用来表示网络、地图、社交网络等复杂关系。
- 图的遍历算法包括深度优先搜索(DFS, Depth-First Search)和广度优先搜索(BFS, Breadth-First Search)。
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集合(Set):
- 集合是一个无序且不包含重复元素的容器。
- 主要操作包括添加元素、删除元素、查找元素等。
- 集合常用于数据去重、关系测试等场景。
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映射(Map):
- 映射是一种键值对(key-value pair)的集合,其中每个键都映射到唯一的值。
- 映射允许通过键快速检索、更新或删除对应的值。
- 映射常用于实现缓存、配置管理等场景。
这些数据结构各有特点,在实际应用中应根据具体需求选择合适的数据结构。
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