常用的数据结构
常用八种数据结构
常见的数据结构包括数组、链表、队列、栈、树、堆、哈希表和图，每种数据结构都有其特点，如下：常见数据结构• 1.数组• 2.链表• 3.队列• 4.栈• 5.树• 6.图•7.哈希表•8.堆1.数组特点：•固定大小的线性数据结构•支持快速随机访问•插入和删除效率比较低一般应用于需要快速随机访问元素的场景。
案例：2.链表特点：•动态大小的数据结构•插入和删除效率比较高•不支持快速随机访问适用于需要频繁插入和删除元素的场景案例：3.队列特点：•先进先出•插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行应用于需要先进先出访问元素的场景，如任务调度、消息队列等案例：4.栈特点：•先进后出•插入和删除在栈顶进行应用于需要后进先出访问元素的场景，如函数调用栈、表达式求值等案例：5.树特点：•非线性，由节点和边组成•树中的节点有层次关系，一个节点可以有多个子节点应用于需要表示层次结构的场景，比如文件系统、组织结构等案例：6.图特点：•非线性，由节点和边组成•图中的节点可以通过边来相互连接应用于需要表示网络结构的场景，如社交网络、交通网络等。
案例：7.哈希表特点：•基于哈希函数实现的键值对数据结构•支持快速的插入、删除和查找操作应用于需要快速查找和插入操作的场景，如字典、缓存等。
案例：8.堆特点：•堆是一颗完全二叉树•分为最大堆和最小堆•最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。
•最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
•支持快速获取最大值或最小值的操作。
适用于优先队列，堆排序和实现高效的合并K个有序链表问题。
案例。
常见的数据结构模型
常见的数据结构模型数据结构是计算机科学中重要的基础知识，用于组织和存储数据以便有效地操作和访问。
常见的数据结构模型包括线性结构、树状结构、图状结构和哈希结构。
1.线性结构：线性结构是最简单、最常见的数据结构模型之一，它是一组数据元素按照特定次序排列而成的数据结构。
其中最基本的线性结构是数组和链表。
-数组：数组是一种连续存储的线性结构，所有元素在内存中占用一段连续的地址空间，通过索引值可以快速访问元素。
数组的大小固定，并且插入、删除元素较为复杂。
-链表：链表由节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等多种形式。
链表的大小可变，插入、删除元素操作较为简单，但访问元素需要遍历链表。
2.树状结构：树状结构是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
树状结构常用来表示层次关系，常见的树状结构包括二叉树、堆、平衡二叉树和B树。
-二叉树：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。
二叉树可以分为普通二叉树、满二叉树和完全二叉树等多种形式。
-堆：堆是一种特殊的二叉树，对于任意节点N，N的父节点的值大于等于（或小于等于）N的左右子节点的值。
堆常用于实现优先队列等数据结构。
-平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左右子树的高度差不超过1、平衡二叉树常用于提高查找、插入和删除操作的效率，例如AVL树和红黑树等。
-B树：B树是一种多路树，每个节点可以有多个子节点。
B树常用于存储大量数据的数据库和文件系统等场景，可以有效地减少磁盘I/O次数。
3.图状结构：图状结构是一种由节点和边组成的非线性数据结构，节点之间可以有多个关系。
图状结构常用于表示网络、社交关系等复杂的实际问题。
-有向图：有向图中每条边都有一个方向，表示从一个节点到另一个节点的有向关系。
-无向图：无向图中每条边没有方向，表示节点之间的无向关系。
-加权图：加权图中每条边都有一个权值，表示节点之间的带权关系。
基本的数据结构
基本的数据结构数据结构是计算机科学中的基础概念，用于组织和存储数据，以便有效地进行检索和操作。
在编程和算法中，数据结构是不可或缺的。
在本文中，我们将介绍几种基本的数据结构，并说明它们各自的特点和用途。
1. 数组（Array）数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。
它的特点是固定大小和连续的存储空间。
数组的访问是通过索引进行的，可以快速访问元素。
但是，数组的大小是固定的，无法动态调整，且插入和删除操作较慢。
2. 链表（Linked List）链表也是一种线性数据结构，但与数组不同，它的元素在内存中是分散存储的。
每个元素包含指向下一个元素的指针，这样就能够把它们连接起来。
链表的大小可以动态增减，插入和删除操作比数组快。
然而，链表的访问比数组慢，需要遍历整个链表才能找到特定元素。
3. 栈（Stack）栈是一种后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的数据结构。
它有两个主要操作：压入（Push）和弹出（Pop）。
在栈中，元素只能从顶部进行插入和删除。
栈常用于实现递归算法、表达式求值和后缀表达式转换等场景。
4. 队列（Queue）队列是一种先进先出（First-In-First-Out，FIFO）的数据结构。
它有两个主要操作：入队（Enqueue）和出队（Dequeue）。
在队列中，元素从队尾插入，从队头删除。
队列常用于模拟等待队列、任务调度和广度优先搜索等情况。
5. 树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点，其中一个节点被称为根节点。
树具有层次结构，可以用于表示层级关系。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树和堆。
6. 图（Graph）图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
图中的节点可以以任意方式连接，并且可以有多个连接点。
图可以表示各种实际问题，如社交网络、路线规划和网络拓扑等。
根据边的方向性，图可以分为有向图和无向图。
现代计算机常用数据结构和算法
现代计算机常用数据结构和算法现代计算机科学中常用的数据结构和算法非常多，下面是一些核心且广泛应用于软件开发、数据库系统、操作系统、编译器设计、网络编程、机器学习以及其他计算密集型任务中的数据结构与算法：常用数据结构：1. 数组：线性存储结构，通过索引访问元素，支持随机访问。
2. 链表：包括单向链表、双向链表和循环链表，通过指针链接元素，插入删除操作灵活但不支持随机访问。
3. 栈（Stack）：后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用栈、表达式求值等。
4. 队列（Queue）：先进先出（FIFO）的数据结构，适用于处理任务排队、广度优先搜索等问题。
5. 哈希表（Hash Table）：基于散列函数实现快速查找，用于实现关联数组、缓存、唯一性检查等功能。
6. 树：如二叉树（包括二叉查找树、AVL树、红黑树）、B树、B+树、Trie树等，用于搜索、排序、文件系统索引等。
7. 图（Graphs）：表示节点集合以及节点之间的关系，常见于社交网络分析、路径规划等领域。
8. 堆（Heap）：一种特殊的树形数据结构，分为最大堆和最小堆，用于优先队列、堆排序等。
9. 集合与映射（Set & Map）：无序不重复元素的集合和键值对结构，提供高效查找、插入和删除操作。
常用算法：1. 排序算法：快速排序、归并排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序等。
2. 搜索算法：线性搜索、二分查找、插值搜索、哈希查找、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等。
3. 图算法：最短路径算法（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall），拓扑排序，最小生成树算法（Prim、Kruskal）等。
4. 动态规划：解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，如背包问题、最长公共子序列（LCS）等。
5. 贪心算法：在每一步都采取当前看来最优的选择，如霍夫曼编码、活动选择问题等。
6. 回溯算法和分支限界法：用于解决组合优化问题，如八皇后问题、旅行商问题等。
python的6大数据结构
python的6大数据结构Python是一种流行的编程语言，提供了多种数据结构来保存和操作数据。
在本文中，我将介绍Python中的六种常见的数据结构。
1. 列表（List）：列表是Python中最常用的数据结构之一。
它可以包含多个元素，并且元素之间可以是不同的数据类型。
列表是可变的，这意味着我们可以在列表中添加、删除和修改元素。
2. 元组（Tuple）：元组与列表类似，但是不同之处在于元组是不可变的。
这意味着一旦创建了元组，就无法修改它的元素。
元组通常用于保存多个相关的值。
3. 字典（Dictionary）：字典是一种键-值对的数据结构。
它可以根据给定的键来访问相应的值。
字典是无序的，这意味着元素的顺序是不确定的。
字典在需要根据特定键查找值的情况下非常有用。
4. 集合（Set）：集合是一组唯一元素的无序集合。
与列表和元组不同，集合不允许重复的元素。
集合提供了一些常见的数学操作，如并集、交集和差集。
5. 字符串（String）：字符串是由字符组成的序列。
在Python中，字符串被视为不可变的，这意味着我们无法修改字符串中的单个字符。
然而，我们可以使用索引和切片操作来访问和提取字符串中的子字符串。
6. 数组（Array）：数组是一种用于存储相同类型数据的数据结构。
它在处理数值计算和科学计算方面非常常见。
Python中的数组使用NumPy库进行操作和处理。
这些是Python中的六种常见数据结构。
掌握这些数据结构可以帮助我们更有效地组织和操作数据。
无论你是初学者还是有经验的Python开发者，了解这些数据结构都是非常有益的。
什么是数据结构请列举一些常见的数据结构
什么是数据结构请列举一些常见的数据结构什么是数据结构，请列举一些常见的数据结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于组织和存储数据，以便于高效地访问和操作。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构，每种数据结构都有其特定的应用场景和优势。
一、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，分为以下几种常见的数据结构：1. 数组（Array）：一种连续存储的线性结构，用于存储相同类型的数据元素，通过下标进行访问。
数组具有随机访问的特性，但插入和删除元素的操作较慢。
2. 链表（Linked List）：一种通过指针连接的非连续存储的线性结构，分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表可以动态地增加和删除元素，但访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈（Stack）：一种具有后进先出（LIFO）特性的线性结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈常用于实现函数调用、表达式求值等场景。
4. 队列（Queue）：一种具有先进先出（FIFO）特性的线性结构，分为普通队列、双端队列和优先队列。
队列常用于任务调度、缓冲区管理等场景。
5. 树（Tree）：一种非线性结构，由若干个节点组成，通过边连接。
树分为二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等多种类型，常用于表示层次关系、搜索和排序等操作。
6. 图（Graph）：一种由节点和边构成的非线性结构，节点之间的连接关系可以是任意的。
图常用于描述网络拓扑、社交关系、路径查找等问题。
二、非线性结构非线性结构是数据元素之间存在一对多或多对多的关系，常见的数据结构包括：1. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将键映射到存储位置，提高数据的快速访问速度。
哈希表常用于缓存、字典等场景。
2. 堆（Heap）：一种特殊的树结构，常用于实现优先队列和堆排序。
堆分为最大堆和最小堆，可以高效地找到最值元素。
3. 链接（Linked）：不同于链表，链接是将数据元素以某种方式相互关联起来的结构，用于表示复杂的关系和拓扑结构。
常用数据结构有哪些
常⽤数据结构有哪些1、数据元素相互之间的关系称为结构。
有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构。
集合结构:除了同属于⼀种类型外，别⽆其它关系线性结构:元素之间存在⼀对⼀关系常见类型有: 数组,链表,队列,栈,它们之间在操作上有所区别。
例如:链表可在任意位置插⼊或删除元素,⽽队列在队尾插⼊元素,队头删除元素,栈只能在栈顶进⾏插⼊,删除操作。
树形结构:元素之间存在⼀对多的关系,常见类型有:树(有许多特例:⼆叉树、平衡⼆叉树、查找树等)图形结构:元素之间存在多对多的关系,图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点多个数可以任意常⽤数据结构：数组（静态数组、动态数组）、线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）、队列、栈、树（⼆叉树、查找树、平衡树、线索、堆）、图等的定义、存储和操作。
2、数据结构是计算机存储、组织数据的⽅式。
数据结构是指相互之间存在⼀种或多种特定关系的数据元素的集合。
通常情况下，精⼼选择的数据结构可以带来更⾼的运⾏或者存储效率。
数据结构往往同⾼效的检索算法和索引技术有关。
在计算机科学中，数据结构是⼀门研究⾮数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，⽽且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
“数据结构”作为⼀门独⽴的课程在国外是从1968年才开始设⽴的。
1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所著的《计算机程序设计技巧》第⼀卷《基本算法》是第⼀本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。
“数据结构”在计算机科学中是⼀门综合性的专业基础课。
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的⼀门核⼼课程。
数据结构这⼀门课的内容不仅是⼀般程序设计（特别是⾮数值性程序设计）的基础，⽽且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。
常⽤的数据结构有：数组 (Array)在程序设计中，为了处理⽅便，把具有相同类型的若⼲变量按有序的形式组织起来。
程序设计中常用的数据结构
程序设计中常用的数据结构在程序设计中，数据结构是许多算法和程序的基础。
以下是程序设计中常用的几种数据结构：1. 数组（Array）：数组是一组有序的数据元素，可以通过索引值来访问和修改数组中的元素。
数组的主要优点是支持随机访问，但插入和删除操作的效率相对较低。
2. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能从栈顶插入和删除数据。
栈的主要应用场景包括函数调用、表达式求值和内存分配等。
3. 队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能从队列尾插入数据并从队列头删除数据。
队列的主要应用场景包括广度优先搜索和任务调度等。
4. 链表（Linked List）：链表是一种递归的数据结构，由若干个节点组成，每个节点包含当前元素的值和指向下一个节点的指针。
链表支持快速插入和删除操作，但访问特定位置的元素需要顺序查找，效率相对较低。
5. 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种基于哈希函数实现的数据结构，可以快速地插入、删除和查找元素。
在哈希表中，元素的存储位置是通过哈希函数计算得到的，因此访问特定位置的元素效率很高。
6. 树（Tree）：树是一种层次结构，由若干个节点和连接这些节点的边组成。
常见的树形数据结构包括二叉搜索树、红黑树、AVL 树和 B 树等。
树的主要应用场景包括搜索、排序和存储等。
7. 图（Graph）：图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。
图常用来表示实体之间的关系，如社交网络、路线图等。
在计算机科学中，图的主要应用包括最短路径算法、网络流等。
8. 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足某些特定的性质。
被称为“最小堆”的堆中，每个父节点的值都小于或等于其子节点的值，而被称为“最大堆”的堆中，每个父节点的值都大于或等于其子节点的值。
堆可以用来实现优先队列和堆排序等算法。
9. 字典树（Trie）：字典树是一种用于字符串处理的树形数据结构。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
常用的数据结构
1、线性数据结构：典型的有：数组、栈、队列和线性表
（1）数组和链表
a、数组：存放着一组相同类型的数据，需要预先指定数组的长度，有一维数组、二维数组、多维数组等
b、链表：链表是C语言中一种应用广泛的结构，它采用动态分配内存的形式实现，用一组任意的存储单元存放数据元素链表的，一般为每个元素增设指针域，用来指向后继元素
c、数组和链表的区别：
从逻辑结构来看：数组必须事先定义固定的长度，不能适应数据动态地增减的情况；链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项）
从内存存储来看：（静态)数组从栈中分配空间（用NEW创建的在堆中）, 对于程序员方便快速,但是自由度小；链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦
从访问方式来看：数组在内存中是连续存储的，因此，可以利用下标索引进行随机访问；链表是链式存储结构，在访问元素的时候只能通过线性的方式由前到后顺序访问，所以访问效率比数组要低
（2）栈、队列和线性表：可采用顺序存储和链式存储的方法进行存储
顺序存储：借助数据元素在存储空间中的相对位置来表示元素之间的逻辑关系
链式存储：借助表示数据元素存储地址的指针表示元素之间的逻辑关系
a、栈：只允许在序列末端进行操作，栈的操作只能在栈顶进行，一般栈又被称为后进先出或先进后出的线性结构
顺序栈：采用顺序存储结构的栈称为顺序栈，即需要用一片地址连续的空间来存储栈的元素，顺序栈的类型定义如下：
b、队列：只允许在序列两端进行操作，一般队列也被称为先进先出的线性结构
循环队列：采用顺序存储结构的队列，需要按队列可能的最大长度分配存储空空，其类型定义如下：
链队列：采用链式存储结构的队列称为链队列，一般需要设置头尾指针只是链表的头尾结点：
c、线性表：允许在序列任意位置进行操作，线性表的操作位置不受限制，线性表的操作十分灵活，常用操作包括在任意位置插入和删除，以及查询和修改任意位置的元素
顺序表：采用顺序存储结构表示的线性表称为顺序表，用一组地址连续的存储单元一次存放线性表的数据元素，即以存储位置相邻表示位序相继的两个元素之间的前驱和后继关系，为了避免移动元素，一般在顺序表的接口定义中只考虑在表尾插入和删除元素，如此实现的顺序表也可称为栈表：
线性表：一般包括单链表、双向链表、循环链表和双向循环链表
单链表：
双向链表：
线性表两种存储结构的比较：
顺序表：
优点：在顺序表中，逻辑中相邻的两个元素在物理位置上也相邻，查找比较方便，存取任一元素的时间复杂度都为O(1)
缺点：不适合在任意位置插入、删除元素，因为需要移动元素，平均时间复杂度为O(n)
链表：
优点：在链接的任意位置插入或删除元素只需修改相应指针，不需要移动元素；按需动态分配，不需要按最大需求预先分配一块连续空空
缺点：查找不方便，查找某一元素需要从头指针出发沿指针域查找，因此平均时间复杂度为O(n)
2、树形结构：结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关，称为“一对多”关系，常见类型有：树、堆
（1）二叉树：二叉树是一种递归数据结构，是含有n(n>=0)个结点的有限集合，二叉树具有以下特点：
二叉树可以是空树；二叉树的每个结点都恰好有两棵子树，其中一个或两个可能为空；二叉树中每个结点的左、右子树的位置不能颠倒，若改变两者的位置，就成为另一棵二叉树
（2）完全二叉树：从根起，自上而下，自左而右，给满二叉树的每个结点从1到n连续编号，如果每个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应，则称为完全二叉树
a、采用顺序存储结构：用一维数组存储完全二叉树，结点的编号对于与结点的下标（如根为1，则根的左孩子为2*i=2*1=2，右孩子为2*i+1=2*1+1=2）
b、采用链式存储结构：
二叉链表：
三叉链表：它的结点比二叉链表多一个指针域parent，用于执行结点的双亲，便于查找双亲结点
两种存储结构比较：对于完全二叉树，采用顺序存储结构既能节省空间，又可利用数组元素的下标值确定结点在二叉树中的位置及结点之间的关系，但采用顺序存储结构存储一般二叉树容易造成空间浪费，链式结构可以克服这个缺点
（3）二叉查找树：二叉查找树又称二叉排序树，或者是一课空二叉树，或者是具有如下特征的二叉树：
a、若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值
b、若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于根结点的值
c、它的左、右子树也分别是二叉查找树
（4）平衡二叉树：平衡二叉查找树简称平衡二叉树，平衡二叉树或者是棵空树，或者是具有下列性质的二叉查找树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的高度之差的绝对值不超过1
平衡二叉树的失衡及调整主要可归纳为下列四种情况：LL型、RR型、LR型、RL 型
（5）树：树是含有n(n>=0)个结点的有限集合，在任意一棵非空树种：
a、有且仅有一个特定的称为根的结点
b、当n>1时，其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1,T2,...,Tm，其中每一个集合本身又是一棵树，并且T1,T2,...,Tm称为根的子树
（6）堆：堆是具有以下特性的完全二叉树，其所有非叶子结点均不大于（或不小于）其左右孩子结点。
若堆中所有非叶子结点均不大于其左右孩子结点，则称为小顶堆（小根堆），若堆中所有非叶子结点均不小于其左右孩子结点，则称为大顶堆（大根堆）
（7）并查集：并查集是指由一组不相交子集所构成的集合，记作：
S={S1,S2,S3,...,Sn}
（8）B树。