用图解的方式，轻松理解九大常见数据结构！

见解分享

2023-12-23 09:59:20

掌握数据结构：通往算法和系统设计的阶梯

何为数据结构？

数据结构是一门计算机科学的核心领域，它指导我们如何组织、存储和访问数据。了解数据结构的原理对我们编写高效、可扩展的程序至关重要。

九种常见数据结构

本指南将带你领略九种常见数据结构的魅力，它们在计算机科学和软件开发中发挥着举足轻重的作用：

数组：井然有序的容器

想象一个整齐的书架，每本书都依序排列，这就是数组的形象化写照。数组是存储同类数据元素的顺序集合，每个元素都有一个唯一的索引号。

链表：灵活多变的数据串

链表就像一条可伸缩的项链，由一个个节点串联而成。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，形成一条动态且灵活的数据结构。

栈：先进后出的弹药库

栈就像一个弹药库，遵循“后进先出”的原则。元素只能从栈顶添加或删除，如同叠放盘子，每次只能操作最上面的那个。

队列：先到先得的排队系统

队列就好比一家井然有序的银行，遵循“先进先出”的原则。元素只能从队尾加入，从队头删除，就像人们排队等候服务一样。

树：层级分明的信息库

树是一种分层结构，由根节点、父节点和子节点构成。每个节点可以拥有多个子节点，形成一棵倒置的树状图，层级分明，组织有序。

堆：高效有序的优先队列

堆是一种特殊的树结构，遵循“堆性质”，即每个节点都比其子节点大或等于。这种特性使得堆成为一个高效的优先队列，可以快速找到最大或最小的元素。

图：错综复杂的关联网络

图是一种由节点和边构成的结构，用来表示复杂关联关系。例如，社交网络图可以展示用户之间的关注关系，而交通图可以呈现道路和交叉口之间的连接。

哈希表：快速检索的键值对存储

哈希表是一种基于键值对的快速检索数据结构。它利用哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的查找。

布隆过滤器：空间节约的概率性过滤器

布隆过滤器是一种概率性数据结构，可以快速判断一个元素是否存在于集合中。虽然它可能会产生误判，但它极大地节省了空间。

代码示例

# 创建一个数组
my_array = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建一个链表
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

head = Node(1)
second = Node(2)
third = Node(3)

head.next = second
second.next = third

# 创建一个栈
class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.pop()
        else:
            return "Stack is empty"

# 创建一个队列
class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def enqueue(self, item):
        self.items.insert(0, item)

    def dequeue(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.pop()
        else:
            return "Queue is empty"