數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法是相輔相成的。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是為算法服務(wù)的，算法要作用在特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之上。 因此，我們無(wú)法孤立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)講算法，也無(wú)法孤立算法來(lái)講數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

比如，因?yàn)閿?shù)組具有隨機(jī)訪問(wèn)的特點(diǎn)，常用的二分查找算法需要用數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。但如果我們選擇鏈表這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，二分查找算法就無(wú)法工作了，因?yàn)殒湵聿⒉恢С蛛S機(jī)訪問(wèn)。

10 個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列、散列表、二叉樹(shù)、堆、跳表、圖、Trie 樹(shù)；

10 個(gè)算法：遞歸、排序、二分查找、搜索、哈希算法、貪心算法、分治算法、回溯算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、字符串匹配算法。

要學(xué)習(xí)它的“來(lái)歷”“自身的特點(diǎn)”“適合解決的問(wèn)題”以及“實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景”。

千萬(wàn)不要被動(dòng)地記憶，要多辯證地思考，多問(wèn)為什么。

一些可以讓你事半功倍的學(xué)習(xí)技巧：

1. 邊學(xué)邊練，適度刷題

2. 多問(wèn)、多思考、多互動(dòng)

4. 知識(shí)需要沉淀，不要想試圖一下子掌握所有

學(xué)習(xí)的過(guò)程中，我們碰到最大的問(wèn)題就是，堅(jiān)持不下來(lái)。

我們?cè)诳菰锏膶W(xué)習(xí)過(guò)程中，也可以給自己設(shè)立一個(gè)切實(shí)可行的目標(biāo)，就像打怪升級(jí)一樣。

1、數(shù)組

2、鏈表

緩存的大小有限，當(dāng)緩存被用滿(mǎn)時(shí)，哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該被清理出去，哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該被保留？這就需要緩存淘汰策略來(lái)決定。常見(jiàn)的策略有三種：先進(jìn)先出策略 FIFO（First In，F(xiàn)irst Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、最近最少使用策略 LRU（Least Recently Used）。

三種最常見(jiàn)的鏈表結(jié)構(gòu)，它們分別是：單鏈表、雙向鏈表和循環(huán)鏈表。

（1）單鏈表

鏈表通過(guò)指針將一組零散的內(nèi)存塊串聯(lián)在一起。其中，我們把內(nèi)存塊稱(chēng)為鏈表的“結(jié)點(diǎn)”。為了將所有的節(jié)點(diǎn)串起來(lái)，每個(gè)鏈表的結(jié)點(diǎn)除了存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之外，還需要記錄鏈上的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的地址。如圖所示，我們把這個(gè)記錄下個(gè)結(jié)點(diǎn)地址的指針叫作后繼指針 next。

從我畫(huà)的單鏈表圖中，你應(yīng)該可以發(fā)現(xiàn)，其中有兩個(gè)結(jié)點(diǎn)是比較特殊的，它們分別是第一個(gè)結(jié)點(diǎn)和最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)。我們習(xí)慣性地把第一個(gè)結(jié)點(diǎn)叫作頭結(jié)點(diǎn)，把最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)叫作尾結(jié)點(diǎn)。其中，頭結(jié)點(diǎn)用來(lái)記錄鏈表的基地址。有了它，我們就可以遍歷得到整條鏈表。而尾結(jié)點(diǎn)特殊的地方是：指針不是指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而是指向一個(gè)空地址 NULL，表示這是鏈表上最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

（2）循環(huán)鏈表

當(dāng)要處理的數(shù)據(jù)具有環(huán)型結(jié)構(gòu)特點(diǎn)時(shí)，就特別適合采用循環(huán)鏈表。比如著名的約瑟夫問(wèn)題。

（3）雙向鏈表

雙向鏈表需要額外的兩個(gè)空間來(lái)存儲(chǔ)后繼結(jié)點(diǎn)和前驅(qū)結(jié)點(diǎn)的地址。所以，如果存儲(chǔ)同樣多的數(shù)據(jù)，雙向鏈表要比單鏈表占用更多的內(nèi)存空間。雖然兩個(gè)指針比較浪費(fèi)存儲(chǔ)空間，但可以支持雙向遍歷，這樣也帶來(lái)了雙向鏈表操作的靈活性。

雙向鏈表可以支持 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度的情況下找到前驅(qū)結(jié)點(diǎn)。

所以數(shù)組適合做查詢(xún)，比如查詢(xún)算法都是用數(shù)組，鏈表適合做儲(chǔ)存，比如lru會(huì)考慮鏈表。

如何輕松寫(xiě)出正確的鏈表代碼？

還記得如何表示一個(gè)空鏈表嗎？head=null 表示鏈表中沒(méi)有結(jié)點(diǎn)了。其中 head 表示頭結(jié)點(diǎn)指針，指向鏈表中的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

如果我們引入哨兵結(jié)點(diǎn)，在任何時(shí)候，不管鏈表是不是空，head 指針都會(huì)一直指向這個(gè)哨兵結(jié)點(diǎn)。我們也把這種有哨兵結(jié)點(diǎn)的鏈表叫帶頭鏈表。相反，沒(méi)有哨兵結(jié)點(diǎn)的鏈表就叫作不帶頭鏈表。

哨兵結(jié)點(diǎn)是不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的。因?yàn)樯诒�結(jié)點(diǎn)一直存在，所以插入第一個(gè)結(jié)點(diǎn)和插入其他結(jié)點(diǎn)，刪除最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)和刪除其他結(jié)點(diǎn)，都可以統(tǒng)一為相同的代碼實(shí)現(xiàn)邏輯了。

3、棧

當(dāng)某個(gè)數(shù)據(jù)集合只涉及在一端插入和刪除數(shù)據(jù)，并且滿(mǎn)足后進(jìn)先出、先進(jìn)后出的特性，我們就應(yīng)該首選“棧”這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

比較經(jīng)典的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景就是1、 函數(shù)調(diào)用棧.2、棧在表達(dá)式求值中的應(yīng)用3、棧在括號(hào)匹配中的應(yīng)用

leetcode上關(guān)于棧的題目大家可以先做20,155,232,844,224,682,496.

4、隊(duì)列

循環(huán)隊(duì)列

循環(huán)隊(duì)列，顧名思義，它長(zhǎng)得像一個(gè)環(huán)。原本數(shù)組是有頭有尾的，是一條直線。現(xiàn)在我們把首尾相連，扳成了一個(gè)環(huán)。

阻塞隊(duì)列

阻塞隊(duì)列其實(shí)就是在隊(duì)列基礎(chǔ)上增加了阻塞操作。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是在隊(duì)列為空的時(shí)候，從隊(duì)頭取數(shù)據(jù)會(huì)被阻塞。因?yàn)榇藭r(shí)還沒(méi)有數(shù)據(jù)可取，直到隊(duì)列中有了數(shù)據(jù)才能返回；如果隊(duì)列已經(jīng)滿(mǎn)了，那么插入數(shù)據(jù)的操作就會(huì)被阻塞，直到隊(duì)列中有空閑位置后再插入數(shù)據(jù)，然后再返回。

并發(fā)隊(duì)列

線程安全的隊(duì)列我們叫作并發(fā)隊(duì)列。最簡(jiǎn)單直接的實(shí)現(xiàn)方式是直接在 enqueue()、dequeue() 方法上加鎖，但是鎖粒度大并發(fā)度會(huì)比較低，同一時(shí)刻僅允許一個(gè)存或者取操作。

5、跳表

這種鏈表加多級(jí)索引的結(jié)構(gòu)，就是跳表。

用跳表查詢(xún)到底有多快？

第 k 級(jí)索引的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)是第 k-1 級(jí)索引的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的 1/2，那第 k級(jí)索引結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)就是 n/(2k)。

時(shí)間復(fù)雜度： O(m*logn)。

跳表是不是很浪費(fèi)內(nèi)存？

跳表需要存儲(chǔ)多級(jí)索引，肯定要消耗更多的存儲(chǔ)空間。

跳表的空間復(fù)雜度是 O(n)。

為什么 Redis 要用跳表來(lái)實(shí)現(xiàn)有序集合，而不是紅黑樹(shù)？

Redis 中的有序集合支持的核心操作主要有下面這幾個(gè)：

• 插入一個(gè)數(shù)據(jù)；

• 刪除一個(gè)數(shù)據(jù)；

• 查找一個(gè)數(shù)據(jù)；

• 按照區(qū)間查找數(shù)據(jù)（比如查找值在 [100, 356] 之間的數(shù)據(jù)）；

• 迭代輸出有序序列。

其中，插入、刪除、查找以及迭代輸出有序序列這幾個(gè)操作，紅黑樹(shù)也可以完成，時(shí)間復(fù)雜度跟跳表是一樣的。但是，按照區(qū)間來(lái)查找數(shù)據(jù)這個(gè)操作，紅黑樹(shù)的效率沒(méi)有跳表高。

對(duì)于按照區(qū)間查找數(shù)據(jù)這個(gè)操作，跳表可以做到 O(logn) 的時(shí)間復(fù)雜度定位區(qū)間的起點(diǎn)，然后在原始鏈表中順序往后遍歷就可以了。這樣做非常高效。

還有，跳表更加靈活，它可以通過(guò)改變索引構(gòu)建策略，有效平衡執(zhí)行效率和內(nèi)存消耗。

6、二叉樹(shù)

7、Trie樹(shù)（字典樹(shù)）

Trie 樹(shù)，也叫“字典樹(shù)”。顧名思義，它是一個(gè)樹(shù)形結(jié)構(gòu)。它是一種專(zhuān)門(mén)處理字符串匹配的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用來(lái)解決在一組字符串集合中快速查找某個(gè)字符串的問(wèn)題。

Trie 樹(shù)主要有兩個(gè)操作

1. 一個(gè)是將字符串集合構(gòu)造成 Trie 樹(shù)，就是一個(gè)將字符串插入到 Trie 樹(shù)的過(guò)程。

2. 另一個(gè)是在 Trie 樹(shù)中查詢(xún)一個(gè)字符串。

Trie 樹(shù)的變體有很多，都可以在一定程度上解決內(nèi)存消耗的問(wèn)題。比如，縮點(diǎn)優(yōu)化

在一組字符串中查找字符串，Trie 樹(shù)實(shí)際上表現(xiàn)得并不好。它對(duì)要處理的字符串有及其嚴(yán)苛的要求。

1. 第一，字符串中包含的字符集不能太大。我們前面講到，如果字符集太大，那存儲(chǔ)空間可能就會(huì)浪費(fèi)很多。即便可以?xún)?yōu)化，但也要付出犧牲查詢(xún)、插入效率的代價(jià)。

2. 第二，要求字符串的前綴重合比較多，不然空間消耗會(huì)變大很多。

3. 第三，如果要用 Trie 樹(shù)解決問(wèn)題，那我們就要自己從零開(kāi)始實(shí)現(xiàn)一個(gè) Trie 樹(shù)，還要保證沒(méi)有 bug，這個(gè)在工程上是將簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜化，除非必須，一般不建議這樣做。

4. 第四，我們知道，通過(guò)指針串起來(lái)的數(shù)據(jù)塊是不連續(xù)的，而 Trie 樹(shù)中用到了指針，所以，對(duì)緩存并不友好，性能上會(huì)打個(gè)折扣。

綜合這幾點(diǎn)，針對(duì)在一組字符串中查找字符串的問(wèn)題，我們?cè)诠こ讨校�更傾向于用散列表或者紅黑樹(shù)。因?yàn)檫@兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們都不需要自己去實(shí)現(xiàn)，直接利用編程語(yǔ)言中提供的現(xiàn)成類(lèi)庫(kù)就行了。

實(shí)際上，Trie 樹(shù)只是不適合精確匹配查找，這種問(wèn)題更適合用散列表或者紅黑樹(shù)來(lái)解決。Trie 樹(shù)比較適合的是查找前綴匹配的字符串，也就是類(lèi)似開(kāi)篇問(wèn)題的那種場(chǎng)景。

8、散列表（Hash Table）

散列表（哈希表）用的是數(shù)組支持按照下標(biāo)隨機(jī)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的特性，所以散列表其實(shí)就是數(shù)組的一種擴(kuò)展，由數(shù)組演化而來(lái)。可以說(shuō)，如果沒(méi)有數(shù)組，就沒(méi)有散列表。

一般有key和value，key會(huì)通過(guò)散列函數(shù)轉(zhuǎn)換成散列值

散列函數(shù)（哈希函數(shù)）

散列表兩個(gè)核心問(wèn)題是散列函數(shù)設(shè)計(jì)和散列沖突解決。

散列函數(shù)設(shè)計(jì)的基本要求：

1. 散列函數(shù)計(jì)算得到的散列值是一個(gè)非負(fù)整數(shù)；

2. 如果 key1 = key2，那 hash(key1) == hash(key2)；

3. 如果 key1 ≠ key2，那 hash(key1) ≠ hash(key2)。

第一二點(diǎn)沒(méi)啥問(wèn)題，但第三點(diǎn)理解起來(lái)可能會(huì)有問(wèn)題，要想找到一個(gè)不同的 key 對(duì)應(yīng)的散列值都不一樣的散列函數(shù)，幾乎是不可能的。即便像業(yè)界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也無(wú)法完全避免這種散列沖突。而且，因?yàn)閿?shù)組的存儲(chǔ)空間有限，也會(huì)加大散列沖突的概率。

我們常用的散列沖突解決方法有兩類(lèi)，開(kāi)放尋址法和鏈表法。

1. 開(kāi)放尋址法

開(kāi)放尋址法的核心思想是，如果出現(xiàn)了散列沖突，我們就重新探測(cè)一個(gè)空閑位置，將其插入。

• 線性探測(cè)：如果存儲(chǔ)位置已經(jīng)被占用了，我們就從當(dāng)前位置開(kāi)始，依次往后查找，看是否有空閑位置，直到找到為止。

• 二次探測(cè)：跟線性探測(cè)很像，線性探測(cè)每次探測(cè)的步長(zhǎng)是 1，那它探測(cè)的下標(biāo)序列就是 hash(key)+0，hash(key)+1，hash(key)+2……而二次探測(cè)探測(cè)的步長(zhǎng)就變成了原來(lái)的“二次方”，也就是說(shuō)，它探測(cè)的下標(biāo)序列就是 hash(key)+0，hash(key)+12，hash(key)+22……

• 雙重散列：意思就是不僅要使用一個(gè)散列函數(shù)。我們使用一組散列函數(shù) hash1(key)，hash2(key)，hash3(key)……我們先用第一個(gè)散列函數(shù)，如果計(jì)算得到的存儲(chǔ)位置已經(jīng)被占用，再用第二個(gè)散列函數(shù)，依次類(lèi)推，直到找到空閑的存儲(chǔ)位置。

當(dāng)數(shù)據(jù)量比較小、裝載因子小的時(shí)候，適合采用開(kāi)放尋址法。這也是 Java 中的ThreadLocalMap使用開(kāi)放尋址法解決散列沖突的原因。

2. 鏈表法

所有散列值相同的元素我們都放到相同槽位對(duì)應(yīng)的鏈表中。

為什么HashMap使用鏈表法解決哈希沖突

1、首先，鏈表法對(duì)內(nèi)存的利用率比開(kāi)放尋址法要高。因?yàn)殒湵斫Y(jié)點(diǎn)可以在需要的時(shí)候再創(chuàng)建，并不需要像開(kāi)放尋址法那樣事先申請(qǐng)好。實(shí)際上，這一點(diǎn)也是我們前面講過(guò)的鏈表優(yōu)于數(shù)組的地方。

2、鏈表法比起開(kāi)放尋址法，對(duì)大裝載因子的容忍度更高。開(kāi)放尋址法只能適用裝載因子小于 1 的情況。接近 1 時(shí)，就可能會(huì)有大量的散列沖突，導(dǎo)致大量的探測(cè)、再散列等，性能會(huì)下降很多。但是對(duì)于鏈表法來(lái)說(shuō)，只要散列函數(shù)的值隨機(jī)均勻，即便裝載因子變成 10，也就是鏈表的長(zhǎng)度變長(zhǎng)了而已，雖然查找效率有所下降，但是比起順序查找還是快很多。