1共通のデータ構造
1.1一般的なデータ構造と手法
- 配列、文字列
- リンクリスト
- スタック
- キュー
- Deque
- 木
（1）アレイとキャラクターベッドの長所と短所
利点：配列の作成は非常に簡単です。O（1）時間で配列の添え字に基づいて要素をクエリできます。
短所：構築中に連続スペースを割り当てる必要があります。要素が存在するかどうかを照会するときに配列全体をトラバースする必要があり、O（n）時間かかります。要素を削除および追加する場合も、O（n）時間かかります。
（2）リンクリスト
単一リンクリスト：リンクリストの各要素は実際には個別のオブジェクトであり、すべてのオブジェクトは各要素の参照フィールドによってリンクされます。
二重リンクリスト：単一リンクリストとは異なり、二重リンクリストの各ノードには2つ含まれます。参照フィールド
利点：メモリスペースを柔軟に割り当てる; O（1）時間で要素を削除または追加できる。
欠点：クエリ要素は
問題を解決するためにO（n）時間を必要とする：高速および低速のポインターを使用する（場合によっては3つのポインターが必要）。リストヘッド。例：2つのソートされたリンクリストが統合され、ソートされます。リンクリストの奇数と偶数が元の順序で分離され、前半が奇数、後半が偶数のリンクリストが生成されます。
（3）スタック
機能：ラストインファーストアウト
アルゴリズムの基本的な考え方：使用可能単一リンクリストが実装されています。最後の操作のみが関係します。最後の操作が処理された後、前の操作はO（1）時間で見つかります
（ 4）キューの
機能：ファーストイン、ファーストアウト
一般的なシナリオ：幅の最初の検索
（5）ダブルエンドキュー
基本的な実現：ダブルリンクリストを使用できます。キューの先頭と末尾でデータを表示、追加、削除できます。 O（1）時間で。
一般的なシナリオ：動的に変化するウィンドウまたは連続長を実現する間隔
（6）ツリーツリーの共通性
：直感的な構造。ツリーの問題を通じて再帰アルゴリズムをチェックして、再帰の習熟度を習得します。
よくテストされるツリーの形状インタビューでは
、通常のバイナリツリー、
バランスの取れたバイナリツリー、
完全なバイナリツリー
、バイナリ検索ツリー、
クアッドツリー、
マルチツリー、
特殊ツリー：赤黒ツリー、自己バランスバイナリ検索ツリー
トラバーサル：事前注文トラバーサル;中間-注文トラバーサル;注文後トラバーサル
2高レベルのデータ構造
優先度付きキュー
図
プレフィックスツリー
ラインセグメントツリー
ツリー配列
（1）優先度付きキュー
と通常のキューの違い：毎回削除される要素がキュー内で最高の優先度であることを確認します。優先度レベルはカスタマイズできます。
最も一般的に使用されるシナリオ：from乱雑なデータ特定の順序（または優先度）に従ってデータをフィルター処理する
本質：完全なバイナリツリーを実現するために配列構造を使用する、バイナリヒープの構造。
機能：
配列array [0]の最初の要素の優先度が最も高くなります。
添え字iが与えられた場合、要素array [i]の場合、親ノードに対応する要素インデックスは（i-1）/ 2、左側の子ノードに対応する要素インデックスは2 i + 1、対応する要素は右の子ノードへ添え字は21 + 2
です。配列内の各要素の優先度は、その両側の子ノードよりも高くする必要があります。
基本的な操作には、次の2つがあります。
上向きにフィルタリング
下向きにフィルタリング
もう1つの最も重要な時間複雑さ：優先度付きキューの初期化
（2）グラフ
最も基本的な知識ポイントは次のとおりです。
順序、次数
ツリー、フォレスト、リング
、有向グラフ、無向グラフ、完全有向グラフ、完全無向グラフ、
接続グラフ、接続コンポーネント
グラフストレージ式：隣接行列、隣接リンクリスト
グラフアルゴリズムは多様です：
グラフトラバーサル：深さ優先、幅優先、
リング検出：有向グラフ、無向グラフ、
トポロジ順、
最短パスアルゴリズム、
接続グラフ関連アルゴリズム
グラフ彩色と巡回セールスマン問題
。習得する必要のある知識ポイント：
グラフの保存と表現：隣接行列、隣接リンクリスト
グラフトラバーサル：深さ優先、幅優先の
2分割グラフ検出、ツリー検出、リング検出：有向グラフ、無向グラフ、
トポロジカルソート、
共同検索アルゴリズム、
最短パス
（3）プレフィックスツリー、
辞書ツリーとも呼ばれます。
このデータ構造は辞書検索で広く使用されています。たとえば
、辞書検索とは
、辞書を構成する一連の文字列が与えられた場合です。 、辞書で「ABC」で始まるすべての文字列を見つける必要があります
方法1：Profiteering検索方法
方法2：プレフィックスツリー
最も基本的な操作：作成
方法：入力文字列を1回トラバースし、各文字列の文字をトラバースします、プレフィックスツリーのルートノードから開始して、ノードの子ラン文字セットに各文字を追加します。文字セットにすでにこの文字が含まれている場合は、スキップします。現在の文字が文字列の最後である場合は、現在のノードのisEndをtrueとしてマークします。
最も基本的な操作：検索
方法：プレフィックスツリーのルートノードから開始し、入力したプレフィックス文字を1つずつ一致させます。 、次のレベルに進みます。検索が見つからない場合は、すぐに
（4）線分ツリーに戻り
ます。n個の要素を含む配列array [0、...、n-1]があるとすると、頻繁に実行する必要があります。配列全体の2つのこと：
1。配列要素の値を更新します
2.配列の任意の間隔で要素の合計（または平均）を見つけます
方法1：配列を1回トラバースし、時間の複雑さO（n）
方法2 ：線分ツリー、時間の複雑さO（logn）
ラインセグメントツリーとは：バイナリツリーの形式でデータを格納する構造。各ノードは、
配列内の特定のセグメントの合計を格納します。例：array [1,3,5,7,9,11]
（ 5）ツリー配列は
バイナリインデックスツリーとも呼ばれ
ます。n個の要素を持つ配列array [0、...、n-1]があるとします。次に、配列全体に対して2つのことを頻繁に行う必要があり
ます。1。配列要素の値
2.配列の最初のk要素の合計（または平均）を求め
ます方法1：ラインセグメントツリー
時間の複雑さ：O（logn）
方法2：ツリー配列
時間の複雑さ：O（logn）
重要な基本機能
用途詳細を表現するデータフォークツリーの構造は、
優先キューにいくらか似ています。優先キューは、配列を使用して完全な二分木を表しますが、ツリー配列はポリツリー
です。ツリー配列の最初の要素は空のノードです。 。
ノードtree [y]がtree [x]の場合、の親ノード、y = x-（x＆（-x））