“线性表(Linear List)”：由同类型数据元素构成有序序列的线性结构
表中元素个数称为线性表的长度
线性表没有元素时，称为空表
表起始位置称表头，表结束位置称表尾
用处举例：多项式
广义表(Generalized List)
广义表是线性表的推广
对于线性表而言， n个元素都是基本的单元素；
广义表中，这些元素不仅可以是单元素也可以是另一个广义表。
多重链表： 链表中的节点可能同时隶属于多个链
多重链表中结点的指针域会有多个，如前面例子包含了Next和SubList两个指针域；
但包含两个指针域的链表并不一定是多重链表，比如在双向链表不是多重链表。
多重链表有广泛的用途：基本上如树、图这样相对复杂的数据结构都可以采用多重链表方式实现存储。
多重链表的使用举例：矩阵
矩阵可以用二维数组表示，但二维数组表示有两个缺陷：
一是数组的大小需要事先确定，
对于“稀疏矩阵 ”，将造成大量的存储空间浪费。
所以采用一种典型的多重链表——十字链表来存储稀疏矩阵
十字链表
只存储矩阵非0元素项
结点的数据域： 行坐标Row、列坐标Col、数值Value
每个结点通过两个指针域， 把同行、同列串起来;
行指针(或称为向右指针)Right
列指针（或称为向下指针） Down
用一个标识域Tag来区分头结点和非0元素结点：
头节点的标识值为“Head”，矩阵非0元素结点的标识值为“Term”。
堆栈（Stack） ： 具有一定操作约束的线性表
只在一端（栈顶， Top）做 插入、删除
插入数据： 入栈（Push）
删除数据： 出栈（Pop）
后入先出： Last In First Out（LIFO
队列(Queue)： 具有一定操作约束的线性表
插入和删除操作：只能在一端插入，而在另一端删除。
数据插入： 入队列（AddQ）
数据删除： 出队列（DeleteQ）
先来先服务
先进先出： FIFO
查找（Searching）： 根据某个给定关键字K ，从集合R中找出关键字与K相同的记录
静态查找：集合中记录是固定的
没有插入和删除操作，只有查找
动态查找：集合中记录是动态变化的
除查找，还可能发生插入和删除
静态查找
方法1：顺序查找
顺序查找算法的时间复杂度为O(n)。
方法2：二分查找（Binary Search)
二分查找算法具有对数的时间复杂度O(logN)
树（Tree） : n（n≥0）个结点构成的有限集合。
当n=0时，称为空树；
对于任一棵非空树（n> 0），它具备以下性质：
树中有一个称为“根（Root） ”的特殊结点， 用 r 表示；
其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1， T2， ... ， Tm，其中每个集合本身又是一棵树，称为原来树的“子树（SubTree）”
树的特点：
子树是不相交的；
除了根结点外， 每个结点有且仅有一个父结点；
一棵N个结点的树有N-1条边。
树的一些基本术语
1. 结点的度（Degree）：结点的子树个数
2. 树的度：树的所有结点中最大的度数
3. 叶结点（Leaf）： 度为0的结点
4. 父结点（Parent）：有子树的结点是其子树的根结点的父结点
5. 子结点（Child）：若A结点是B结点的父结点，则称B结点是A结点的子结点；子结点也称孩子结点。
6. 兄弟结点（Sibling）：具有同一父结点的各结点彼此是兄弟结点。
7. 路径和路径长度：从结点n1到nk的路径为一个结点序列n1 , n2 ,… , nk , ni是 ni+1的父结点。路径所包含边的个数为路径的长度。
9. 祖先结点(Ancestor)：沿树根到某一结点路径上的所有结点都是这个结点的祖先结点。
10. 子孙结点(Descendant)：某一结点的子树中的所有结点是这个结点的子孙。
11. 结点的层次（Level）：规定根结点在1层，其它任一结点的层数是其父结点的层数加1。
12. 树的深度（Depth） ：树中所有结点中的最大层次是这棵树的深度。
二叉树T：一个有穷的结点集合。
- 这个集合可以为空
- 若不为空，则它是由根结点和称为其左子树TL和右子树TR的两个不相交的二叉树组成。
特殊二叉树
斜二叉树(Skewed Binary Tree)
完美二叉树(Perfect Binary Tree)或满二叉树(Full Binary Tree）
完全二叉树(Complete Binary Tree)：有n个结点的二叉树，对树中结点按从上至下、从左到右顺序进行编号，编号为i（1 ≤ i ≤ n）结点与满二叉树中编号为 i 结点在二叉树中位置相同
二叉树几个重要性质
一个二叉树第 i 层的最大结点数为： 2 i-1， i >= 1。
深度为k的二叉树有最大结点总数为： 2 k-1， k >= 1。
对任何非空二叉树 T，若n0表示叶结点的个数、 n2是度为2(即有2个子树)的非叶结点个数，那么两者满足关系n0 = n2 +1。
证明：
边的总数=节点数-1=各个节点拥有的边的总和
n0+n1+n2-1=0*n0+1*n1+2*2n
=>n0=n2+1
二叉搜索树（BST， Binary Search Tree），也称二叉排序树或二叉查找树
二叉搜索树：一棵二叉树，可以为空；如果不为空，满足以下性质：
1. 非空左子树的所有键值小于其根结点的键值。
2. 非空右子树的所有键值大于其根结点的键值。
3. 左、右子树都是二叉搜索树
查找最大和最小元素
最大元素一定是在树的最右分枝的端结点上
最小元素一定是在树的最左分枝的端结点上
平衡二叉树（Balanced Binary Tree）（AVL树）：
空树，或者任一结点左、右子树高度差的绝对值不超过1，即|BF(T) |≤ 1
“平衡因子（Balance Factor，简称BF） : BF(T) = hL-hR，其中hL和hR分别为T的左、右子树的高度。