数据结构的概念
数据结构是数据的组织方式。程序中用到的数据都不是孤立的，而是有相互联系的，根据访问数据的需求不同，同样的数据可以有多种不同的组织方式。
数据的组织方式包含了存储方式和访问方式这两层意思，二者是紧密联系的。比如说数组元素的存储空间是连续的。
堆栈
堆栈也是一组数据的集合，它的访问规则限制为Push（入栈）、Pop（出栈）两种操作。
对于栈而言，先压栈的元素后出栈、后压栈的元素后先栈，因此堆栈这种数据结构的特点可以概括为LIFO（Last In First Out，后进先出）。
深度优先搜索（DFS）
深度优先算法即在已知空间中，搜索出所有可能的结果，for循环也可以达到同样的效果，但是它的时间的复杂度远高于深度优先算法。
深度优先算法的核心是递归操作，需要借助一个递归工作栈，所以它的空间复杂度是O(N)
其思想为：解决当下该如何做，下一步进行重复该操作。深度优先搜索是一条道走到黑，出现不满足条件的就回溯，而出现满足条件的就继续。
队列和广度优先搜索（BFS）
队列也是一组元素的集合，也提供两种基本操作：Enqueue（入队）将元素添加到队尾，Dequeue（出队）从队头取出元素并返回。就像排队买票一样，先来先服务，先入队的人也是先出队的，这种方式称为FIFO（First In First Out，先进先出）。
广度优先搜索每次都从各个方向探索一步，向前推进一步。广度优先搜索可以找到从起点到终点的最短路径，而深度优先搜索找到的不一定是最短路径。
广度优先搜索的缺点出来了：在树的层次较深&子节点数较多的情况下，消耗内存十分严重。广度优先搜索适用于节点的子节点数量不多，并且树的层次不会太深的情况。
环形队列
如果需要使用队列出队元素位置，可以考虑使用环形队列。
环形队列： 把queue数组想像成一个圈，head和tail指针仍然是一直增大的，当指到数组末尾时就自动回到数组开头，从head到tail之间是队列的有效元素，从tail到head之间是空的存储位置，如果head追上tail就表示队列空了，如果tail追上head就表示队列的存储空间满了。
