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数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式,可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
几乎所有已开发的程序或软件系统都使用数据结构。此外,数据结构属于计算机科学和软件工程的基础。当涉及软件工程面试问题时,这是一个关键主题。因此,作为开发人员,我们必须对数据结构有充分的了解。
在本文中,我将简要解释每个程序员必须知道的8种常用数据结构。
1.数组
数组是固定大小的结构,可以容纳相同数据类型的项目。它可以是整数数组,浮点数数组,字符串数组或什至是数组数组(例如二维数组)。数组已建立索引,这意味着可以进行随机访问。
Fig 1. Visualization of basic Terminology of Arrays
数组运算
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遍历:遍历所有元素并进行打印。
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插入:将一个或多个元素插入数组。
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删除:从数组中删除元素
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搜索:在数组中搜索元素。您可以按元素的值或索引搜索元素
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更新:在给定索引处更新现有元素的值
数组的应用
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用作构建其他数据结构的基础,例如数组列表,堆,哈希表,向量和矩阵。
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用于不同的排序算法,例如插入排序,快速排序,冒泡排序和合并排序。
2.链表
链表是一种顺序结构,由相互链接的线性顺序项目序列组成。因此,您必须顺序访问数据,并且无法进行随机访问。链接列表提供了动态集的简单灵活的表示形式。
让我们考虑以下有关链表的术语。您可以通过参考图2来获得一个清晰的主意。
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链表中的元素称为节点。
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每个节点都包含一个密钥和一个指向其后继节点(称为next)的指针。
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名为head的属性指向链接列表的第一个元素。
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链表的最后一个元素称为尾。
Fig 2. Visualization of basic Terminology of Linked Lists
以下是可用的各种类型的链表。
-
单链列表—只能沿正向遍历项目。
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双链表-可以在前进和后退方向上遍历项目。节点由一个称为上一个的附加指针组成,指向上一个节点。
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循环链接列表—链接列表,其中头的上一个指针指向尾部,尾号的下一个指针指向头。
链表操作
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搜索:通过简单的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素,并返回指向该元素的指针
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插入:在链接列表中插入一个密钥。插入可以通过3种不同的方式完成; 在列表的开头插入,在列表的末尾插入,然后在列表的中间插入。
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删除:从给定的链表中删除元素x。您不能单步删除节点。删除可以通过3种不同方式完成; 从列表的开头删除,从列表的末尾删除,然后从列表的中间删除。
链表的应用
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用于编译器设计中的符号表管理。
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用于在使用Alt Tab(使用循环链表实现)的程序之间进行切换。
3.堆栈
堆栈是一种LIFO(后进先出-最后放置的元素可以首先访问)结构,该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为"堆栈",因为它类似于真实世界的堆栈-板的堆栈。
堆栈操作
下面给出了可以在堆栈上执行的2个基本操作。请参考图3,以更好地了解堆栈操作。
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Push 推送:在堆栈顶部插入一个元素。
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Pop 弹出:删除最上面的元素并返回。
Fig 3. Visualization of basic Operations of Stacks
此外,为堆栈提供了以下附加功能,以检查其状态。
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Peep 窥视:返回堆栈的顶部元素而不删除它。
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isEmpty:检查堆栈是否为空。
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isFull:检查堆栈是否已满。
堆栈的应用
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用于表达式评估(例如:用于解析和评估数学表达式的调车场算法)。
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用于在递归编程中实现函数调用。
4.队列
队列是一种FIFO(先进先出-首先放置的元素可以首先访问)结构,该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为"队列",因为它类似于现实世界中的队列-人们在队列中等待。
队列操作
下面给出了可以在队列上执行的2个基本操作。请参考图4,以更好地了解堆栈操作。
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进队:将元素插入队列的末尾。
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出队:从队列的开头删除元素。
Fig 4. Visualization of Basic Operations of Queues
队列的应用
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用于管理多线程中的线程。
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用于实施排队系统(例如:优先级队列)。
5.哈希表
哈希表是一种数据结构,用于存储具有与每个键相关联的键的值。此外,如果我们知道与值关联的键,则它有效地支持查找。因此,无论数据大小如何,插入和搜索都非常有效。
当存储在表中时,直接寻址使用值和键之间的一对一映射。但是,当存在大量键值对时,此方法存在问题。该表将具有很多记录,并且非常庞大,考虑到典型计算机上的可用内存,该表可能不切实际甚至无法存储。为避免此问题,我们使用哈希表。
哈希函数
名为哈希函数(h)的特殊函数用于克服直接寻址中的上述问题。
在直接访问中,带有密钥k的值存储在插槽k中。使用哈希函数,我们可以计算出每个值都指向的表(插槽)的索引。使用给定键的哈希函数计算的值称为哈希值,它表示该值映射到的表的索引。
-
h:哈希函数
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k:应确定其哈希值的键
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m:哈希表的大小(可用插槽数)。一个不接近2的精确乘方的素数是m的一个不错的选择。
Fig 5. Representation of a Hash Function
1→1→1
5→5→5
23→23→3
63→63→3
从上面给出的最后两个示例中,我们可以看到,当哈希函数为多个键生成相同的索引时,就会发生冲突。我们可以通过选择合适的哈希函数h并使用链接和开放式寻址等技术来解决冲突。
哈希表的应用
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用于实现数据库索引。
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用于实现关联数组。
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用于实现"设置"数据结构。
6.树
树是一种层次结构,其中数据按层次进行组织并链接在一起。此结构与链接列表不同,而在链接列表中,项目以线性顺序链接。
在过去的几十年中,已经开发出各种类型的树木,以适合某些应用并满足某些限制。一些示例是二叉搜索树,B树,红黑树,展开树,AVL树和n元树。
二叉搜索树
顾名思义,二进制搜索树(BST)是一种二进制树,其中数据以分层结构进行组织。此数据结构按排序顺序存储值,我们将在本课程中详细研究这些值。
二叉搜索树中的每个节点都包含以下属性。
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key:存储在节点中的值。
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left:指向左孩子的指针。
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右:指向正确孩子的指针。
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p:指向父节点的指针。
二叉搜索树具有独特的属性,可将其与其他树区分开。此属性称为binary-search-tree属性。
令x为二叉搜索树中的一个节点。
-
如果y是x左子树中的一个节点,则y.key≤x.key
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如果y是x的右子树中的节点,则y.key≥x.key
Fig 6. Visualization of Basic Terminology of Trees.
树的应用
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二叉树:用于实现表达式解析器和表达式求解器。
-
二进制搜索树:用于许多不断输入和输出数据的搜索应用程序中。
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堆:由JVM(Java虚拟机)用来存储Java对象。
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Trap:用于无线网络。
7.堆
堆是二叉树的一种特殊情况,其中将父节点与其子节点的值进行比较,并对其进行相应排列。
让我们看看如何表示堆。堆可以使用树和数组表示。图7和8显示了我们如何使用二叉树和数组来表示二叉堆。
Fig 7. Binary Tree Representation of a Heap Fig 8. Array Representation of a Heap
堆可以有2种类型。
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最小堆-父项的密钥小于或等于子项的密钥。这称为min-heap属性。根将包含堆的最小值。
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最大堆数-父项的密钥大于或等于子项的密钥。这称为max-heap属性。根将包含堆的最大值。
堆的应用
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用于实现优先级队列,因为可以根据堆属性对优先级值进行排序。
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可以在O(log n)时间内使用堆来实现队列功能。
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用于查找给定数组中k个最小(或最大)的值。
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用于堆排序算法。
8.图
一个图由一组有限的顶点或节点以及一组连接这些顶点的边组成。
图的顺序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。
如果两个节点通过同一边彼此连接,则称它们为相邻节点。
有向图
如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向,则称该图形为有向图。
我们说(u,v)从顶点u入射或离开顶点u,然后入射到或进入顶点v。
自环:从顶点到自身的边。
无向图
如果图G的所有边缘均无方向,则称其为无向图。它可以在两个顶点之间以两种方式传播。
如果顶点未连接到图中的任何其他节点,则称该顶点为孤立的。
Fig 9. Visualization of Terminology of Graphs
图的应用
-
用于表示社交媒体网络。每个用户都是一个顶点,并且在用户连接时会创建一条边。
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用于表示搜索引擎的网页和链接。互联网上的网页通过超链接相互链接。每页是一个顶点,两页之间的超链接是一条边。用于Google中的页面排名。
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用于表示GPS中的位置和路线。位置是顶点,连接位置的路线是边。用于计算两个位置之间的最短路径。
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