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本篇文章属于数据结构连载篇的其中之一，共分为上中下三篇。上篇主要介绍线性数据结构数组、链表、栈、队列；中篇介绍树和图；下篇介绍复合数据结构哈希表、跳表等。希望大家持续关注，谢谢。
1 简单介绍
我们所说的数据结构主要是指数据在内存中的存储结构，即程序运行时，我们通过将数据存入不同的容器，通过操作容器内的数据，以完成我们的业务逻辑。
数据结构在物理结构上一般分为顺序结构和链式结构。
所有的数据结构，本质是不是顺序结构就是链式结构，要么就是复合结构。
-
顺序结构（在内存中是连续的地址空间）
-
链式结构（在内存中是非连续的地址空间，通过存储下一个数据的地址指针（Java中就是对象变量）找到下一个数据）
数据结构的逻辑结构，也是我们数据结构系列文章的讲解顺序，下面我仅列出大纲
- 线性结构
- 数组
- 链表
- 栈
- 队列
- 树
- 二叉树
- 非二叉树
- 图
- 复合数据结构
- 哈希表
- 跳表
- 线段树
2 数组
数组是顺序结构的代表，也是线性结构的代表，也是日常我们最常使用的一种数据结构，Java中的ArrayList就是对数组的一种封装，使其可以动态扩容，更方便的增删改查。
访问的时间复杂度（O（1）通过下标访问，但往往需要结合搜索）
搜索的时间复杂度（O（n）可以通过二分查找优化O（logn））
插入的时间复杂度（O（n）需要移动其他元素）
删除的时间复杂度（O（n）需要移动其他元素）
特点：访问效率高，插入修改效率低，可能需要开辟比较大的连续存储空间
3 链表
链表是链式结构的代表，也是一种线性结构，Java中的LinkedList就是对链表的一种封装。
访问的时间复杂度（O（n）通过遍历访问）
搜索的时间复杂度（O（n））
插入的时间复杂度（O（1）需要修改地址指针即可）
删除的时间复杂度（O（1）需要修改地址指针即可）
特点：插入修改效率高，访问效率低，不需要连续存储空间，但是需要每个节点存放地址值，会浪费一部分空间
链表有如下几种形态
3.1 单链表
特点：访问只能向后访问，如果我们想要获取上一个节点必须再次遍历
3.2 双向链表
特点：弥补了单链表的一些不足，即可向前访问也可以向后访问，占用存储资源也更多，需要每个节点存储两个地址值
3.3 环（单向环和双向环）【严格说不属于线性结构】
特点：首尾闭合，可以用来解决一些比较有特点的问题，约瑟夫环，丢手帕问题
4 栈
栈的特点是先入后出，后入先出，也是非常经典的一种数据结构。
访问的时间复杂度（O（1）只能访问栈顶元素）
搜索的时间复杂度（O（n））
插入的时间复杂度（O（1）操作栈顶元素）
删除的时间复杂度（O（1）操作栈顶元素）
栈只有一个出入口，就像水桶一样，后进先出
Java的代码的执行原理就是借助栈来实现的，有些计算器也是基于栈来实现的
LeetCode第20题也可以巧妙的用栈来解决
package com.zhj.leetcode;
import java.util.Stack;
/**
* 力扣 20 是否是合法括号
* @author zhj
*/
public class Test20 {
public static void main(String[] args) {
String s = "()(){}[]{}";
System.out.println(isT(s));
}
public static boolean isT(String s) {
char[] chars = s.toCharArray();
Stack<Character> stack = new Stack<>();
for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
if (chars[i] == '(' || chars[i] == '[' || chars[i] == '{') {
stack.push(chars[i]);
} else {
if (stack.size() == 0) {
return false;
} else {
Character pop = stack.pop();
if (chars[i] == ')') {
if (pop != '(') {
return false;
}
} else if (chars[i] == ']') {
if (pop != '[') {
return false;
}
} else if (chars[i] == '}') {
if (pop != '{') {
return false;
}
} else {
return false;
}
}
}
}
return true;
}
}
复制代码5 队列
队列与栈恰恰相反，队列是先进先出，两端开放（单端队列：一进一出；双端队列：两进两出）
访问的时间复杂度（O（n））
搜索的时间复杂度（O（n））
插入的时间复杂度（O（1））
删除的时间复杂度（O（1））
队列可以解决好多问题，比如上说控制超时时间删除LeetCode933
package com.zhj.leetcode;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
/**
* 力扣933 队列计数器
* @author zhj
*/
public class Test933 {
public static void main(String[] args) {
RecentCounter rc = new RecentCounter();
System.out.println(rc.ping(1));
System.out.println(rc.ping(100));
System.out.println(rc.ping(3001));
System.out.println(rc.ping(3002));
}
}
class RecentCounter {
private Queue<Integer> queue;
public RecentCounter() {
queue = new LinkedList<>();
}
int ping(int t) {
queue.add(t);
// 计算符合3000毫秒以上出队列
while (!queue.isEmpty() && t - queue.peek() > 3000) {
queue.poll();
}
return queue.size();
}
}
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