数据结构及其含义，前端er探寻的数据结构和算法知识概览

1. 数据结构的定义与分类

数据结构是指为了计算机更好地存储和组织数据而设计的一种存储结构，它决定了数据在计算机中的存储方式，对于计算机运行速度、占用内存空间、编写程序的难易程度等都会产生不同影响。数据结构分为线性和非线性结构，其中线性结构包括数组、链表、队列和栈，而非线性结构包括树、图和哈希表。

2. 线性结构：数组与链表

数组 是一种最简单的数据结构，它可以存储连续的元素，通过索引值即可快速访问任意元素，数组的优点是访问速度快，缺点是插入和删除元素的代价较高。

链表 是一种动态的数据结构，每个元素都包含一个存储数据的字段和一个指向下一个元素的指针，链表的优点是插入和删除元素的代价较低，缺点是随机访问元素的速度较慢。

3. 线性结构：队列与栈

队列 是一种先进先出的数据结构，其遵循“先进先出”的原则，队列的优点是实现简单，缺点是只能在队首添加元素并在队尾删除元素。

栈 是一种后进先出的数据结构，其遵循“后进先出”的原则，栈的优点是实现简单，缺点是只能在栈顶添加元素并在栈顶删除元素。

4. 非线性结构：树

树 是一种层次化的数据结构，它由一个根节点和多个子节点组成，其中每个节点都可以有多个子节点，树的优点是查询速度快，缺点是插入和删除元素的代价较高。

5. 非线性结构：图

图 是一种由节点和边组成的数据结构，节点代表数据元素，边代表节点之间的关系，图的优点是能够表示复杂的关系，缺点是查询速度较慢。

6. 非线性结构：哈希表

哈希表 是一种基于散列表实现的数据结构，它利用散列函数将数据映射到散列表的指定位置，哈希表的优点是查询速度极快，缺点是容易发生哈希碰撞。

7. 时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度 是指算法运行所花费的时间，通常用大O符号表示，比如O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)等，时间复杂度可以帮助我们评估算法的效率。

空间复杂度 是指算法运行所占用的内存空间，通常也用大O符号表示，比如O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)等，空间复杂度可以帮助我们评估算法的内存占用情况。

8. 查找与排序算法

查找算法是指在数据结构中查找指定元素的算法，常见的查找算法包括顺序查找、二分查找、哈希查找等。

排序算法是指将数据结构中的元素按某种顺序重新排列的算法，常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。

9. 存储与应用场景

数据结构在计算机科学中有着广泛的应用，比如在操作系统、数据库、编译器、图形处理等领域都有着广泛的应用。

10. 总结

数据结构是计算机科学中的一个基础概念，它对于程序员来说非常重要，掌握数据结构的基本概念、分类以及常见的数据操作，可以帮助程序员编写出更加高效、更加健壮的程序。