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每個人都有另一半，請不要把他的另一半逼出來。給他人留餘地，就是給自己攢人品。
來自：公眾號 讀芯術 | 責編：樂樂
程序員小樂(ID:study_tech)第 847 次推文 圖源：unsplash
往日回顧：又一個程序員被判刑了！運維違規操作被判5年半，IT從業需要懂法律！
正文
就當是一場夢，醒了還是很悲痛，還是難以忘記被數據結構折磨的慘痛。當你打開一本數據結構和算法的教科書時，裡面總是充滿複雜的數學，令人望而生畏。對於那些不太喜歡這門學科的人來說，這就是一場噩夢。
然而現實是，想要通過編程面試，必須求解算法，這就離不開數據結構。別害怕，一旦瞭解了數據結構，就會發現它們其實沒有看上去那麼難了。
本文將會簡化和總結這些最基本的數據結構，幫你搞定數據結構。
數據結構是一種在計算機中組織數據以便高效使用的特殊方式：
“在計算機科學中，數據結構是一種數據組織、管理和存儲的格式，其允許高效地訪問和修改。更準確地說，數據結構是數據值，數據值之間的關係，以及可應用於數據的函數或操作的集合。”
我們必須將數據存儲到某種數據結構中，選擇正確的數據結構至關重要。
值得注意的是，數據結構沒有好壞之分，每種數據結構都有其優缺點。有很多方法可以用來衡量一種數據結構，這些也被稱為大O符號，這是衡量操作可伸縮性的一個指標。
現在來討論一下不同類型的數據結構。
鏈表的單位被稱為“節點”，一個節點包含一個值和一個指針（Pointer）。值只是一個數字，如12，而指針將該值鏈接到鏈中的下一個節點。這就是鏈表的連接部分，鏈表中的第一個節點被稱為頭，最後一個沒有指針的節點被稱為尾。
什麼是數據結構？數據結構是一種在計算機中組織數據以便高效使用的特殊方式：“在計算機科學中，數據結構是一種數據組織、管理和存儲的格式，其允許高效地訪問和修改。更準確地說，數據結構是數據值，數據值之間的關係，以及可應用於數據的函數或操作的集合。”我們必須將數據存儲到某種數據結構中，選擇正確的數據結構至關重要。圖源：unsplash值得注意的是，數據結構沒有好壞之分，每種數據結構都有其優缺點。有很多方法可以用來衡量一種數據結構，這些也被稱為大O符號，這是衡量操作可伸縮性的一個指標。現在來討論一下不同類型的數據結構。鏈表鏈表的單位被稱為“節點”，一個節點包含一個值和一個指針（Pointer）。值只是一個數字，如12，而指針將該值鏈接到鏈中的下一個節點。這就是鏈表的連接部分，鏈表中的第一個節點被稱為頭，最後一個沒有指針的節點被稱為尾。
優點：添加刪除節點很方便，只需要更改指針指向的地址即可。
缺點：不擅長檢索節點，儘管有索引或搜索功能。因為每個節點只知道相鄰節點的信息。
哈希映射或哈希表，也是一種關鍵的數據結構。它類似於JavaScript中的對象和Python中的字典，在這種類型的數據結構中，用戶為散列表提供一個單詞或者鍵，它將檢索定義或值。
其工作原理很像一個數組，該鍵通過名為“散列函數（哈希函數）”的函數運行，該函數會找出鍵對應的內存地址。
不同之處在於，這些位置在內存中不需要相鄰，而是可以在任意位置。因此，大小的增加不會存在問題。
但是，存在一個不同問題——根據使用的散列函數，兩個鍵可能會指向同一個內存地址。這就是所謂的“衝突”，有很多種辦法可以解決這個問題，但是這一切都隱藏在函數內。
散列表（哈希表）哈希映射或哈希表，也是一種關鍵的數據結構。它類似於JavaScript中的對象和Python中的字典，在這種類型的數據結構中，用戶為散列表提供一個單詞或者鍵，它將檢索定義或值。其工作原理很像一個數組，該鍵通過名為“散列函數（哈希函數）”的函數運行，該函數會找出鍵對應的內存地址。不同之處在於，這些位置在內存中不需要相鄰，而是可以在任意位置。因此，大小的增加不會存在問題。但是，存在一個不同問題——根據使用的散列函數，兩個鍵可能會指向同一個內存地址。這就是所謂的“衝突”，有很多種辦法可以解決這個問題，但是這一切都隱藏在函數內。
優點：正如已提及的，散列函數（哈希函數）非常適合添加和讀取。
缺點：可能會導致鍵值衝突。
這兩種結構彼此非常相似，都是在數組的基礎上構建了一些附加功能。
棧是後進先出的數據結構。這類似於堆疊在一起的托盤，頂部的托盤在放入時是最後一個，在取出時是第一個。
將一個元素添加到棧頂稱為入棧，而從棧頂取出一個元素稱為出棧。每種語言都通過稱為調用堆棧的方式跟蹤已調用的函數。棧對於稱為深度優先搜索（DFS）的算法非常重要。
另一方面，隊列是一種先進先出的結構，就像公共汽車站的排隊，最後一個排隊的人最後上車。在末尾添加元素的操作稱為入隊，從隊首刪除元素稱為出隊。隊列被用於稱為廣度優先搜索（BFS）的重要算法中。
優點：兩種結構在添加和刪除元素時都非常有效。
缺點：與其他的數據結構相比，它們的用例數量有限。
數組在所有的編程語言中都很常見，它是計算機內存中連續的單元塊。 下面的示例表示了一個具有12個元素的整數數組。數組的索引從0開始，因此包含12個元素的數組具有從0到11的索引。
優點：數組擅於檢索項，但前提是數組較小。
缺點：隨著數組規模不斷增大，會佔用內存中的其他項來運行。因此，數組的添加操作效率很低，因為可能需要將數組移動到內存中的一個新位置以適應其長度。
幸運的是，這種情況出現在高級語言中，比如JavaScript和Python。若在底層語言中，必須要事先聲明數組的大小。
計算機語言中有一個專門的部分叫做“圖論”，圖類似於鏈表有著指向其它節點的節點，只是這些指針被稱為“邊”，邊可以有權重或者被賦予編號。
有一種特殊的層圖稱為“樹”，其中的數據向一個方向拓展。它們可以用於指代很多事物，例如“家譜”，或者用於表示網絡。與數組、鏈表、棧和隊列這樣的線性數據結構不同，樹是分層數據結構。
優點：樹提供了高效的插入和搜索能力，而且樹的數據格式非常靈活，允許以最小的工作量來移動子樹。
缺點：缺點在於，修改列表和檢索的時間長度為O(log n)。
入門算法求解離不開這些數據結構，關鍵在於不要畏難。搏一搏，噩夢變美夢。祝你早日掌數據結構。
棧和隊列這兩種結構彼此非常相似，都是在數組的基礎上構建了一些附加功能。棧是後進先出的數據結構。這類似於堆疊在一起的托盤，頂部的托盤在放入時是最後一個，在取出時是第一個。將一個元素添加到棧頂稱為入棧，而從棧頂取出一個元素稱為出棧。每種語言都通過稱為調用堆棧的方式跟蹤已調用的函數。棧對於稱為深度優先搜索（DFS）的算法非常重要。另一方面，隊列是一種先進先出的結構，就像公共汽車站的排隊，最後一個排隊的人最後上車。在末尾添加元素的操作稱為入隊，從隊首刪除元素稱為出隊。隊列被用於稱為廣度優先搜索（BFS）的重要算法中。優點：兩種結構在添加和刪除元素時都非常有效。缺點：與其他的數據結構相比，它們的用例數量有限。數組數組在所有的編程語言中都很常見，它是計算機內存中連續的單元塊。 下面的示例表示了一個具有12個元素的整數數組。數組的索引從0開始，因此包含12個元素的數組具有從0到11的索引。圖源：BeginnersBook優點：數組擅於檢索項，但前提是數組較小。缺點：隨著數組規模不斷增大，會佔用內存中的其他項來運行。因此，數組的添加操作效率很低，因為可能需要將數組移動到內存中的一個新位置以適應其長度。幸運的是，這種情況出現在高級語言中，比如JavaScript和Python。若在底層語言中，必須要事先聲明數組的大小。圖源：unsplash圖和樹計算機語言中有一個專門的部分叫做“圖論”，圖類似於鏈表有著指向其它節點的節點，只是這些指針被稱為“邊”，邊可以有權重或者被賦予編號。有一種特殊的層圖稱為“樹”，其中的數據向一個方向拓展。它們可以用於指代很多事物，例如“家譜”，或者用於表示網絡。與數組、鏈表、棧和隊列這樣的線性數據結構不同，樹是分層數據結構。優點：樹提供了高效的插入和搜索能力，而且樹的數據格式非常靈活，允許以最小的工作量來移動子樹。缺點：缺點在於，修改列表和檢索的時間長度為O(log n)。圖源：unsplash入門算法求解離不開這些數據結構，關鍵在於不要畏難。搏一搏，噩夢變美夢。祝你早日掌數據結構。
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