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每个程序员都必须知道的八种必须掌握数据结构

来源：责编：时间：2023-11-01 09:18:51 174观看

导读数据结构是一种在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。此外

数据结构是一种在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。此外，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。

在这篇文章中，我将简要解释每个程序员都必须了解的 8 种常用数据结构。

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。

队列操作

下面给出了可以在队列上执行的 2 个基本操作。

Enqueue：将一个元素插入到队列末尾。
Dequeue：从队列开头删除元素。

队列的应用

用于管理多线程中的线程。
用于实现排队系统（例如：优先级队列）。

5、哈希表（Hash Tables）

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。此外，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。

直接寻址在表中存储时使用值和键之间的一对一映射。但是，当存在大量键值对时，这种方法会出现问题。该表将非常庞大，包含如此多的记录，并且考虑到典型计算机上的可用内存，可能不切实际甚至不可能进行存储。为了避免这个问题，我们使用哈希表。

哈希函数

称为散列函数（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，具有键k的值存储在槽k中。使用哈希函数，我们计算每个值所在的表（槽）的索引。使用哈希函数对给定键计算出的值称为哈希值，它指示该值映射到的表的索引。

h(k) = k % m

h：哈希函数。
k:需要确定哈希值的Key。
m：哈希表的大小（可用槽的数量）。对于m来说，不接近 2 的精确幂的素数是一个不错的选择。

考虑哈希函数h(k) = k % 20，其中哈希表的大小为 20。给定一组键，我们要计算每个键的哈希值，以确定它在哈希表中应位于的索引。考虑我们有以下键、哈希和哈希表索引。

1 → 1%20 → 1
5 → 5%20 → 5
23 → 23%20 → 3
63 → 63%20 → 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，可能会出现冲突。我们可以通过选择合适的哈希函数 h 并使用链接和开放寻址等技术来解决冲突。

哈希表的应用

用于实现数据库索引。
用于实现关联数组。
用于实现“集合”数据结构。

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。

二叉搜索树

二叉搜索树（BST），顾名思义，是一种二叉树，其中数据以层次结构组织。该数据结构按排序顺序存储值。

二叉搜索树中的每个节点都包含以下属性。

key：存储在节点中的值。
left：指向左孩子的指针。
right：指向右孩子的指针。
p：指向父节点的指针。

二叉搜索树具有区别于其他树的独特属性。该属性称为二叉搜索树属性。

令x为二叉搜索树中的一个节点。

如果y是x左子树中的节点，则y.key ≤ x.key。
如果y是x右子树中的节点，则y.key ≥ x.key。

树的应用

二叉树：用于实现表达式解析器和表达式求解器。
二叉搜索树：用于许多数据不断进入和离开的搜索应用程序。
堆：JVM（Java 虚拟机）用来存储 Java 对象。
Treaps：用于无线网络。

7、堆（Heaps）

堆是二叉树的一种特殊情况，其中父节点与其子节点的值进行比较，并进行相应的排列。

让我们看看如何表示堆。堆可以使用树和数组来表示。下面两张图显示了如何使用二叉树和数组来表示二叉堆。

堆可以有两种类型

最小堆— 父级的键小于或等于其子级的键。这称为最小堆属性。根将包含堆的最小值。
最大堆— 父级的键大于或等于其子级的键。这称为最大堆属性。根将包含堆的最大值。

堆的应用

用于堆排序算法。
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，其中堆可以使用数组来实现。
队列函数可以在O(log n)时间内使用堆实现。
用于查找给定数组中 kᵗʰ 的最小（或最大）值。

8、图表（Graphs）

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。

图的阶数是图中顶点的数量。图的大小是图中边的数量。

如果两个节点通过同一条边相互连接，则称它们是相邻的。

有向图

如果图G的所有边都具有指示起始顶点和终止顶点的方向，则称图 G 是有向图。

我们说(u, v)是从顶点u入射或离开顶点u ，并且是从顶点 v 入射或进入顶点v。

自循环：从顶点到自身的边。

无向图

如果图G的所有边都没有方向，则称其为无向图。它可以在两个顶点之间双向移动。

如果一个顶点没有连接到图中的任何其他节点，则称该顶点是孤立的。

图的应用

用于表示社交媒体网络。每个用户都是一个顶点，当用户连接时，他们会创建一条边。
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。每个页面是一个顶点，两个页面之间的超链接是一条边。用于百度中的页面排名。
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线。

总结

还有很多种数据结构，其实都是基于以上数据结构变种生成的，数据结构是每个程序员都要掌握的，无论是工作中还是面试都必不可少的知识储备。

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