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一. 前言
二. 分类
三. 常见的线性和非线性结构 一. 前言 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。一种好的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据在内存中是呈线性排列的#xff0c;但是我们可以使用指针等道具#xff0c;构造出类似“树形”等复杂结构。 数…目录
一. 前言
二. 分类
三. 常见的线性和非线性结构 一. 前言 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。一种好的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据在内存中是呈线性排列的但是我们可以使用指针等道具构造出类似“树形”等复杂结构。 数据结构主要分为逻辑结构、物理结构存储结构和运算三类。逻辑结构主要包含线性结构如数组、队列、栈等和非线性结构如树、二叉树、堆等物理结构包括顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储运算包括插入、删除、查找、排序等。
二. 分类 数组的下标寻址十分迅速但计算机的内存是有限的故数组的长度也是有限的实际应用当中的数据往往十分庞大而且无序数组的查找最坏情况需要遍历整个数组后来人们提出了二分查找二分查找要求数组的构造一定有序二分法查找解决了普通数组查找复杂度过高的问题。任何一种数组无法解决的问题就是插入、删除操作比较复杂因此在一个增删查改比较频繁的数据结构中数组不会被优先考虑。
普通链表由于它的结构特点被证明根本不适合进行查找。
哈希表是数组和链表的折中同时它的设计依赖散列函数的设计数组不能无限长、链表也不适合查找所以也不适合大规模的查找。
二叉查找树因为可能退化成链表同样不适合进行查找。
AVL树是为了解决可能退化成链表问题但是AVL树的旋转过程非常麻烦因此插入和删除很慢也就是构建AVL树比较麻烦。
红黑树是平衡二叉树和AVL树的折中因此是比较合适的。集合类中的Map、关联数组具有较高的查询效率它们的底层实现就是红黑树。
多路查找树 是大规模数据存储中实现索引查询这样一个实际背景下树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话查找就退化成节点内部的线性查找了)这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁进而导致查询效率低下。
B树与自平衡二叉查找树不同B树适用于读写相对大的数据块的存储系统例如磁盘。它的应用是文件系统及部分非关系型数据库索引。
B树在B树基础上为叶子结点增加链表指针(B树叶子有序链表)所有关键字都在叶子结点 中出现非叶子结点作为叶子结点的索引B树总是到叶子结点才命中。通常用于关系型数据库(如Mysql)和操作系统的文件系统中。
B*树是B树的变体在B树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针, 在B树基础上为非叶子结点也增加链表指针将结点的最低利用率从1/2提高到2/3。
R树是用来做空间数据存储的树状数据结构。例如给地理位置矩形和多边形这类多维数据建立索引。
Trie树是自然语言处理中最常用的数据结构很多字符串处理任务都会用到。Trie树本身是一种有限状态自动机还有很多变体。什么模式匹配、正则表达式都与这有关。
三. 常见的线性和非线性结构 数据结构中的逻辑结构分为线性和非线性两大类主要有八大种比如线性数据结构的就有 数组、链表、栈、队列。非线性的数据结构就有 树、堆、散列表、图等等。
