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程序员必备-不可或缺的数据结构八重奏 (程序员必备网站)

admin3个月前 (04-17)数码15

数据结构是计算机中组织和存储数据的专门方法,使我们可以更有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有着广泛而多样的使用范围。几乎所有已开发的程序或软件系统都在使用数据结构。数据结构属于计算机科学和软件工程的基础知识。当涉及到软件工程面试问题时,这是一个关键话题。因此,作为开发人员,我们必须对数据结构有很好的了解。

1. 数组(Arrays)

数组是一种固定大小的结构,可以容纳相同数据类型的项。它可以是整数数组、浮点数数组、字符串数组甚至数组的数组(例如二维数组)。数组是有索引的,这意味着可以进行随机访问。

优点:

  • 随机访问
  • 紧凑型存储
  • 高效的插入和删除(如果不需要移动其他元素)

缺点:

  • 固定大小
  • 插入和删除需要移动其他元素(除非在数组末尾)

2. 链表(LinkedLists)

链表是一种顺序结构,由一系列按线性顺序相互链接的项目组成。因此,您必须顺序访问数据,而随机访问是不可能的。链接列表提供了动态集的简单而灵活的表示。

优点:

  • 动态大小
  • 高效的插入和删除
  • 内存使用灵活

缺点:

  • 顺序访问
  • 每个项目使用额外的内存来存储指针

3. 堆栈(Stacks)

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,在许多编程语言中都很常见。这种结构被命名为堆栈,因为它类似于现实世界中的堆栈——一堆盘子。

优点:

  • 简单易用
  • 高效的插入和删除(在栈顶)

缺点:

  • 只允许在栈顶进行插入和删除
  • 大小受限于可用内存

4. 队列(Queues)

队列是一种FIFO(先进先出——先放置的元素可以先访问)结构,在许多编程语言中都很常见。这种结构被命名为队列,因为它类似于现实世界的队列——人们在队列中等待。

优点:

  • 简单易用
  • 高效的插入和删除(在队列首和尾)

缺点:

  • 只允许在队列首和尾进行插入和删除
  • 大小受限于可用内存

5. 哈希表(HashTables)

哈希表是一种存储值的数据结构,这些值具有与每个值关联的键。如果我们知道与值关联的键,它就可以有效地支持查找。因此,无论数据大小如何,插入和搜索都非常有效。

优点:

  • 快速插入和查找
  • 高效地处理大数据集
不可或缺的数据结构八重奏

缺点:

  • 可能出现哈希冲突
  • 需要良好的哈希函数

6. 树(Trees)

树是一种层次结构,其中数据按层次结构组织并链接在一起。这种结构与链表不同,而在链表中,项目以线性顺序链接。在程序的应用中,为了适应某些应用并满足某些限制,已经开发了各种类型的树木。一些例子是二叉搜索树、B树、treap、红黑树、splay树、AVL树和n叉树。

优点:

  • 层次结构
  • 高效的搜索和插入
  • 表示复杂关系

缺点:

  • 可能出现不平衡
  • 插入和删除可能需要重新平衡

7. 堆(Heaps)

堆是二叉树的一种特殊情况,其满足最小堆或最大堆属性。这意味着根节点总是小于或大于其子节点。堆用于实现优先级队列、排序算法和其他优化问题。

优点:

  • 快速查找最小或最大元素
  • 高效的插入和删除

缺点:

  • 不平衡,可能产生退化情况
  • 插入和删除可能需要重新堆化

8. 图(Graphs)

图是一种数据结构,表示实体之间的关系。实体称为顶点,关系称为边。图用于建模各种系统,例如社交网络、道路网络和通信网络。

优点:

  • 表示复杂关系
  • 寻找最短路径和最大流

缺点:

  • 可能存储大量数据
  • 查找和遍历算法的复杂度很高

结论

数据结构是计算机科学和软件工程中的重要概念。每个程序员都应该对最常用的数据结构有深入的了解,包括数组、链表、堆栈、队列、哈希表、树、堆和图。这些数据结构为有效地组织和存储数据提供了各种解决方案,并支持各种操作和应用程序。了解这些数据结构将使您能够设计高效的算法和构建可靠的软件系统。


程序员考试必备知识点

程序员要考 计算机基础,操作系统,数据库,多媒体,网络基础,程序设计基础,软件工程基础,数据结构与算法,标准化和知识产权,安全基础知识,C语言,以及从VB、C,,、JAVA三种语言选一种。 考试形式分为上午考试和下午考试(各75分,150分钟,一共150分,300分钟)💻上午考试上午考试内容包括:计算机基础、操作系统、数据库、多媒体、网络基础、程序设计基础、软件工程基础、数据结构与算法、标准化和知识产权、安全基础知识、计算机英语。 其中硬件基础,网络基础,程序设计基础,软件工程占的比重更大。 📝下午考试下午考试内容包括:C语言、数组、数据结构及常用算法、VB、C++、JAVA三种语言中的一种。 二维数组,数据结构中的堆栈及排序等考得比较多。

八种数据结构特点

数据结构:计算机存储、组织数据的方式。 程序员的目标是为当前的问题选择最优的数据结构。 八种数据结构:数组,栈,链表,队列,堆,图,树,散列表,每种数据结构都有其特殊的存储方式。 概念: 一维数组:数组元素+数组索引 多维数组:数组的元素也是数组 基本操作:insert,get,delete(删除某个索引处的数组),size(获取数组长度) 题目: 查找数组第二小的元素 查找第一个没有重复的数组元素 合并2个排序号的数据 重新排列数组中的正数和负数 特点:栈是一种特殊的线性表,仅能在线性表的一端操作,栈顶允许操作,栈底不允许操作。 栈的特点是:先进后出,或者说是后进先出。 栈中的元素采用LIFO (Last In First Out),即后进先出。 基本操作:Push(栈顶插入元素),Pop(返回栈最上方的元素,并删除),isEmpty(查询栈是否为空),Top(返回最上方元素,并不删除) 题目:使用栈计算后缀表达式、使用栈为栈中的元素排序、检查字符串中的括号是否匹配正确 使用场景:栈常应用于实现递归功能方面的场景,例如斐波那契数列。 撤回,即Ctrl+Z,是我们最常见的操作之一,大多数应用都会支持这个功能。 你知道它是怎么实现的吗?答案是这样的:把之前的应用状态(限制个数)保存到内存中,最近的状态放到第一个。 这时,我们需要栈(stack)来实现这个功能。 概念:队列(Queue)与栈类似,都是采用线性结构存储数据。 它们的区别在于,栈采用LIFO方式,而队列采用先进先出,即FIFO(First in First Out)。 使用场景:因为队列先进先出的特点,在多线程阻塞队列管理中非常适用。 基本操作:Enqueue—在队列末尾插入元素,Dequeue—将队列第一个元素删除i,sEmpty—查询队列是否为空,Top—返回队列的第一个元素 习题:使用队列实现栈,倒转队列的前K个元素,使用队列将1到n转换为二进制。 概念“链表(Linked List)也是线性结构,它与数组看起来非常像,但是它们的内存分配方式、内部结构和插入删除操作方式都不一样。 链表是一系列节点组成的链,每一个节点保存了数据以及指向下一个节点的指针。 链表头指针指向第一个节点,如果链表为空,则头指针为空或者为null。 链表分为:单向链表,双向链表。 使用场景:链表可以用来实现文件系统、哈希表和邻接表。 基本操作:InsertAtEnd—在链表结尾插入元素,InsertAtHead—在链表开头插入元素,Delete—删除链表的指定元素,DeleteAtHead—删除链表第一个元素,Search—在链表中查询指定元素,isEmpty—查询链表是否为空 题目:倒转1个链表,检查链表中是否存在循环,返回链表倒数第N个元素,移除链表中的重复元素 概念:图(graph)由多个节点(vertex)构成,节点之间阔以互相连接组成一个网络。 (x, y)表示一条边(edge),它表示节点x与y相连。 边可能会有权值(weight/cost)。 分类:无向图,有向图 表现形式:邻接矩阵(Adjacency Matrix),邻接表(Adjacency List) 遍历图的两种算法:广度优先搜索(Breadth First Search),深度优先搜索(Depth First Search) 常见题目: 实现广度优先搜索,实现深度优先搜索,检查图是否为树,统计图中边的个数,使用Dijkstra算法查找两个节点之间的最短距离。 树(Tree)是一个分层的数据结构,由节点和连接节点的边组成。 树是一种特殊的图,它与图最大的区别是没有循环。 树被广泛应用在人工智能和一些复杂算法中,用来提供高效的存储结构。 常见树:N叉树(N-ary Tree),平衡树(Balanced Tree),二叉树(Binary Tree),二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉树(AVL Tree),红黑树(Red Black Tree),2-3树(2–3 Tree) 题目:计算树的高度,查找二叉平衡树中第K大的元素,查找树中与根节点距离为k的节点,查找二叉树中某个节点所有祖先节点。 哈希(Hash)将某个对象变换为唯一标识符,该标识符通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。 哈希可以用来实现各种数据结构,其中最常用的就是哈希表(hash table)。 哈希表通常由数组实现。 哈希表的性能取决于3个指标: 哈希函数哈希表的大小哈希冲突处理方式 题目:查找数组中对称的组合,确认某个数组的元素是否为另一个数组元素的子集,确认给定的数组是否互斥。 前缀树(Prefix Trees或者Trie) 与树类似,用于处理字符串相关的问题时非常高效。 它可以实现快速检索,常用于字典中的单词查询,搜索引擎的自动补全甚至IP路由。 参考资料:

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