数据结构基本知识
逻辑结构
逻辑结构指数据对象中数据元素之间的关系。详细有以下几种
集合结构:元素直接没有直接关系,相互平等
线性结构:元素直接一一对应
树形结构:存在一对多情况
图形结构:多对多关系(存在有向图和无向图的区分,此处使用的Java GC回收机制示意图,java GC实现是基于有向图的)
物理结构
物理结构指数据的逻辑结构在计算机中的存储方式;分为线性存储和链式存储结构。
顺序存储结构:(地址连续)
链式存储结构:
算法五特性
有穷性 确定性 可行性 输入 输出
算法的设计要求
正确性 可读性 健壮性 高效率低存储
时间复杂度
算法的时间复杂度指算法的时间度量,他表示随问题的规模扩大,算法的执行时间的增长率。
栈的应用
FILO
两栈共享空间的思想
斐波那契数列
后缀表达式的计算
方法栈的实现(递归层次太多导致内存占用过大,性能降低)
队列
FIFO
循环队列
串
朴素模式匹配算法
效率更高的匹配算法:KMP算法(O(m+n))
树
树的表示法
二叉树
满二叉树(第n层有2的n次方个节点,根节点第零层)
完全二叉树
二叉树的5性质
二叉树的遍历(先根 中根 后根 层次遍历 由先根中根推后根 由中根后根推中根)
森林和树的转换
哈夫曼树(最优二叉树 带权的二叉树)(压缩算法)
图
查找
顺序查找
二分查找
借用树进行的查找:
简称 | 特点 | 平衡性 | 查找性能 | 插入 | 删除 | 优势 | 应用 | |
二叉搜索树 | BST | 索引树,由于构建不稳定,查找效率不稳定 | 无 | 不稳定,跟具体构建树相关,最好O(logn),最差O(N) | 直接插入 | 删除的是叶子节点或只有左或右子树比较简单,如同时存在左右子树,那么要找到前驱或后继代替原先节点,再删除 | 性能高于线性查找 | 暂未找到,欢迎补充 |
平衡二叉树 | AVL | 索引树,BST进化版,自平衡,查找效率稳定 | 有 | 最好最坏都是O(lgn) | 最多需要2次旋转 | 最多需要lgN次旋转(参考,本人未证实) | 高度平衡,进一步提升查询效率 | 暂未找到,欢迎补充 |
红黑树 | RBT | 索引树,BST进化版,自平衡,查找效率相对稳定 | 有 | 基本维持在O(lgn),最坏比AVL略差(2lg(n+1)) | 最多需要2次旋转,3次变色 | 最多需要3次旋转(参考,本人未证实) | 自平衡,进一步提升查询效率 | Java中TreeSet和TreeMap,JDK 8以后,HashMap的设计 |
B树 | ^ | 多路查找树,提升IO效率,索引树进化而来 | 有 | IO次数取决于高度,减少IO次数 | 1.可以直接插入的情况2.插入后破环平衡,需要进行分裂 | 1.可以直接删除2.直接删除后破环平衡,先向左右子树“借”节点3.直接删除后破环平衡,左右子树“借”不到节点,合并子树 | 降低IO次数 | 文件系统索引和部分非关系型数据库,如MongoDB |
B+树 | ^ | 多路查找树,提升IO效率,B树进化版 | 有 | 进一步减少IO次数 | 类似B树 | 类似B树 | 进一步降低IO次数,范围查询方便,查询性能稳定 | 大多关系型数据库使用B+树作为索引 |