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复杂的数据结构该如何理解和运用？在本文中，你将找到答案
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2023-12-16 02:43:01
题目：《数据结构》纯干货——系统梳理常考数据结构
前言：数据结构为何如此重要？
数据结构是计算机科学的基础，它是组织和存储数据的一种方式，在各个领域有着广泛的应用。掌握数据结构可以帮助我们高效地处理数据，构建更高效、更可靠的计算机程序。它在我们的日常生活中无处不在，从操作系统到数据库，再到图形用户界面，无一不依赖于数据结构来存储和管理数据。
正文：常见数据结构的解读
1. 数组
数组是一种简单而高效的数据结构，它由一系列按索引排列的元素组成。数组的优点在于访问速度快，但它也存在一些缺点，例如难以插入和删除元素，并且大小是固定的。
特点
- 连续存储
- 快速访问
- 难以插入和删除元素
- 大小固定
使用场景
- 存储大量相同类型的数据
- 查找数据
- 排序数据
方法实现
# 创建一个数组
array = [1, 2, 3, 4, 5]
# 获取数组长度
length = len(array)
# 访问数组元素
element = array[2]
# 插入元素
array.insert(2, 6)
# 删除元素
array.pop(2)
LeetCode练习题
2. 链表
链表是一种线性数据结构，它由一系列按顺序链接的节点组成。链表的优点在于可以轻松地插入和删除元素，但它的缺点在于访问速度较慢。
特点
- 存储在非连续内存中
- 访问速度慢
- 可以轻松地插入和删除元素
- 大小可以动态增长
使用场景
- 存储不规则数据
- 动态增长数据
- 实现队列和栈
方法实现
# 创建一个链表节点
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
# 创建一个链表
head = Node(1)
head.next = Node(2)
head.next.next = Node(3)
# 获取链表长度
length = 0
current_node = head
while current_node is not None:
length += 1
current_node = current_node.next
# 访问链表元素
element = head.data
# 插入元素
new_node = Node(4)
new_node.next = head.next
head.next = new_node
# 删除元素
current_node = head
previous_node = None
while current_node.data != 3:
previous_node = current_node
current_node = current_node.next
previous_node.next = current_node.next
LeetCode练习题
3. 栈
栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构，即最后放入的数据首先被取出。栈的优点在于操作简单，但它的缺点在于只能从一端进行操作。
特点
- 后进先出
- 只能从一端进行操作
- 操作简单
使用场景
- 实现后退功能
- 函数调用
- 表达式求值
方法实现
# 创建一个栈
stack = []
# 入栈
stack.append(1)
stack.append(2)
stack.append(3)
# 出栈
element = stack.pop()
# 获取栈顶元素
top_element = stack[-1]
# 获取栈的长度
length = len(stack)
LeetCode练习题
4. 队列
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，即首先放入的数据首先被取出。队列的优点在于操作简单，但它的缺点在于只能从一端进行操作。
特点
- 先进先出
- 只能从一端进行操作
- 操作简单
使用场景
- 实现消息队列
- 缓冲数据
- 打印任务
方法实现
# 创建一个队列
queue = []
# 入队
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.append(3)
# 出队
element = queue.pop(0)
# 获取队首元素
front_element = queue[0]
# 获取队列的长度
length = len(queue)
LeetCode练习题
4. First Unique Character in a String
5. 哈希表
哈希表是一种基于键值对的数据结构，它使用散列函数将键映射到值。哈希表的优点在于查找速度非常快，但它的缺点在于可能发生哈希冲突，即不同的键映射到相同的值。
特点
- 基于键值对
- 查找速度快
- 可能发生哈希冲突
使用场景
- 查找数据
- 存储唯一值
- 实现字典
方法实现
# 创建一个哈希表
hash_table = {}
# 插入键值对
hash_table["name"] = "John Doe"
hash_table["age"] = 30
# 获取值
value = hash_table["name"]
# 删除键值对
del hash_table["age"]
# 获取哈希表的大小
size = len(hash_table)
LeetCode练习题
5. Longest Substring Without Repeating Characters
6. 二叉树
二叉树是一种树形数据结构，它由一个根节点和若干个子节点组成，每个子节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。二叉树的优点在于查找速度较快，并且可以很好地表示具有层次结构的数据。
特点
- 树形数据结构
- 每个节点最多有两个子节点
- 查找速度较快
- 可以很好地表示具有层次结构的数据
使用场景
- 存储具有层次结构的数据
- 实现搜索树
- 实现二叉堆
方法实现
# 创建一个二叉树节点
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.left = None
self.right = None
# 创建一个二叉树
root = Node(1)
root.left = Node(2)
root.right = Node(3)
root.left.left = Node(4)
root.left.right = Node(5)
# 获取二叉树的高度
def height(root):
if root is None:
return 0
else:
return max(height(root.left), height(root.right)) + 1
# 查找二叉树中的元素
def search(root, key):
if root is None:
return False
elif root.data == key:
return True
elif key < root.data:
return search(root.left, key)
else:
return search(root.right, key)
# 插入元素到二叉树中
def insert(root, key):
if root is None:
return Node(key)
elif key < root.data:
root.left = insert(root.left, key)
else:
root.right = insert(root.right, key)
# 删除元素从二叉树中
def delete(root, key):
if root is None:
return None
elif key < root.data:
root.left = delete(root.left, key)
elif key > root.data:
root.right = delete(root.right, key)
else:
if root.left is None:
return root.right
elif root.right is None:
return root.left
else:
min_node = root.right
while min_node.left is not None:
min_node = min_node.left
root.data = min_node.data
root.right = delete(root.right, min_node.data)
return
