数据结构概述
线性结构： 这是最常用的数据结构，特点是数据元素之间是一对一的线性关系。体现为数组、队列（先进先出）、链表（单、双、环形）、栈（先进后出）等。
单链表 指向后一个节点、双链表指向前后两个节点;
线性结构有两种不同的存储结构：顺序存储结构、链式存储结构
顺序存储 连续的存储空间、 查找快，删除插入慢
链式存储 不一定连续、删除插入块、查找慢
总结：数据量小的时候首选顺序存储结构，比如ArrayList，数据量大且插入、删除频繁时选用链式存储结构，比如LinkedList。
非线性结构： 数据元素之间不是一对一的线性关系。体现为二维数组、多维数组广义表、树结构、图结构等。
算法基础知识
算法：解决问题的方法和步骤
评价算法的好坏：渐近时间复杂度和渐近空间复杂度。
时间复杂度
时间频度---T(n)---基本语句执行的重复次数
时间复杂度--忽略常数项、忽略低次项、忽略系数
忽略常数项： n +20 忽略20 、
忽略低次项 ：n*n + 2n 忽略2n
忽略系数 ： 3n*n 和5 n*n 3和5忽略；
执行曲线分离 n*n*n 和6*n*n
算法的渐进时间复杂度 O(n) O(n*n)
渐近时间复杂度的大O标记：
- 常量时间复杂度 - 布隆过滤器 / 哈希存储
- 对数时间复杂度 - 折半查找（二分查找）
- 线性时间复杂度 - 顺序查找 / 桶排序
- 对数线性时间复杂度 - 高级排序算法（归并排序、快速排序）
- 平方时间复杂度 - 简单排序算法（选择排序、插入排序、冒泡排序）
- 立方时间复杂度 - Floyd算法 / 矩阵乘法运算
- 几何级数时间复杂度 - 汉诺塔
- 阶乘时间复杂度 - 旅行经销商问题
9) O(n!)
概念解释：
b = n^a a叫已n为底的b的对数
log(a)(b)=n a是底数、b是真数 n是对数;
log2N --->log24 =2 log28 =3 3是以为2底的8的对数;
while循环每次*2 log2N *3 log3N
