数据结构
1，概念
数据结构：数据之间的关系，提高程序效率
逻辑关系，人为认为
集合：在一个范围内有多个数据，数据之间没有关系
线性：1对1关系，线性结构，链表呢？
树：1对多关系，树结构，文件目录
图：多对对关系，网状结构
物理关系：内存存储
顺序存储：数组，连续
链式存储：链表，散列
数据结构难不难：容易但很难，技术上就变量循环判断，应用很难，写好循环和判断，其他就是方法调用
有没有用：有用且没有用，编程思想，学会用电脑的思维方式写代码
5!阶乘 50!的阶乘 java中任何类型都存不下，怎么办？
int放不下的值结果为0，double放不下会用科学计算法显示，但是小数点后会丢失精度
算法
大数字运算，使用数组，天文学科学计算等
1，计算每一位
2，进位和留位
输出的时候不显示前面多余的0
两个大数字相乘怎么做
学会画图，用画图先想清楚流程，学的是一种思想
冒泡排序
一个变量，比较后排序
if(arr[j]>arr[j+1]){
int temp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=temp;
}
冒泡排序的优点：每进行一趟排序，就会少比较一次，因为每进行一趟排序都会找出一个较大值。如上例：第一趟比较之后，排在最后的一个数一定是最大的一个数，第二趟排序的时候，只需要比较除了最后一个数以外的其他的数，同样也能找出一个最大的数排在参与第二趟比较的数后面，第三趟比较的时候，只需要比较除了最后两个数以外的其他的数，以此类推……也就是说，没进行一趟比较，每一趟少比较一次，一定程度上减少了算法的量。
用时间复杂度来说：
1.如果我们的数据正序，只需要走一趟即可完成排序。所需的比较次数C和记录移动次数M均达到最小值，即：Cmin=n-1;Mmin=0;所以，冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。
2.如果很不幸我们的数据是反序的，则需要进行n-1趟排序。每趟排序要进行n-i次比较(1≤i≤n-1)，且每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。在这种情况下，比较和移动次数均达到最大值：冒泡排序的最坏时间复杂度为：O(n2) 。
综上所述：冒泡排序总的平均时间复杂度为：O(n2) 。
插入排序
三个循环—两个循环
for(int i =1; i < array.length; i++){
int temp = array[i];
int j = i-1;
while(j>=0 && temp < array[j] ){
array[j+1] = array[j];
j–;
}
array[j+1] = temp;
}
查找排序，二分查找法，有序，已知长度（数据库，索引，红黑树）
ArrayList 和 LinkedList原理，代码实现，性能区别
锁的问题
并发的问题
1，ArrayList，数组与集合的区别：动态大小
增加的时候，自动扩容，size * 3 / 2 +1
重新创建一个数组，将老数组一个一个的的放到新数组，在把新数组赋值给老数组
所以在日常使用中，如果知道数据多少，可以指定数组大小，可以避免扩容有效提高效率，例如分页大小20
清除的时候
只需要设置size=0，内存并没有删除，只有当重新赋值 obj = new Object[10]，原来的数组没有引用才会被gc回收
这也是为什么，磁盘拷贝文件的时候非常慢，删除文件的时候非常快
删除指定索引的值
只需要将索引后面的值向前面移动一位就可以，但是原来最后一位还是存在并没有删除
我们是否需要删除呢？不需要，因为我们会吧size– ，数组就访问不到原来的最后一位。
2，LinkedList，数据与地址（对象引用）
线性结构的链表：
单链表
单向循环链表
双链表
双向循环链表
添加：LinkedList效率高
删除：综合LinkedList效率高
ArrayList删除前面的数据，需要涉及到移位，如果从后面往前面删除，效率越高。
单向链表，删除前面的快，删除后面的越慢
双向列表，删除前面和后面的都快，越往中间走效率越低。
获取和设置：ArrayList效率高得多
ArrayList 更适合遍历和查询，通常都是数据库的数据查询出来，然后遍历
LinkedList，更适合修改，例如游戏行业，比如扑克麻将游戏等，不停的维护手上的牌。
栈和队列的代码实现
栈：先进后出
固定大小可以用数组实现栈
动态大小可以用链表实现栈
队列：先进先出
数组实现队列，涉及到数组移位，效率非常低
单向循环链表实现队列，效率非常高
递归：文件夹遍历，快速排序，八皇后，汉罗塔，寻址
二叉树：堆排序，中序排序