数据结构和类型

什么是数据结构

数据结构是一种用于存储和组织数据的存储方式。它是一种在计算机上排列数据的方式，以便能够高效地访问和更新数据。

根据你的项目和需求情况，为你的项目选择合适的数据结构是很重要的。例如，如果你想在内存中按顺序存储数据，那么你可以选择数组这种数据结构。

注意

数据结构和数据类型略有不同。数据结构是按照特定顺序排列的数据类型的集合。

数据结构的类型

大体上，数据结构可分为两类：

• 线性数据结构
• 非线性数据结构

让我们详细了解下每种类型

线性数据结构

在线性数据结构中，元素一个接一个地按顺序排列。由于元素是按特定顺序排列的，所以它们易于实现。

然而，当程序的复杂性增加时，由于操作上的复杂性，线性数据结构可能并非最佳选择。

常见的线性数据结构有：

1. 数组数据结构

在数组中，内存中的元素是在连续的内存空间中排列的。一个数组中的元素是同一个类型的。而且，能够以数组形式存储的元素类型是由编程语言决定的。

欲了解更多信息，请访问 “Java 数组” 相关内容。

数组元素用索引表示

2. 栈数据结构

在栈数据结构中，元素是按照后进先出（LIFO）原则存储的。也就是说，最后存入栈中的元素会最先被移除。

它的工作原理就像一摞盘子，放在这摞盘子最上面的最后一个盘子会最先被拿走。欲了解更多信息，请访问 “栈数据结构” 相关内容。

在栈中，操作只能从一端（此处指栈顶）进行。

3. 队列数据结构

与栈不同，队列数据结构遵循先进先出（FIFO）原则，即最先存储在队列中的元素将最先被移除。

它就像在售票柜台前排队的人群一样，排在队伍最前面的人会最先买到票。想要了解更多信息，请访问 “队列数据结构” 相关内容。

在队列中，元素的添加和移除是从不同的两端进行的。

4. 链表数据结构

在链表数据结构中，数据元素通过一系列的节点相互连接。并且，每个节点都包含数据项以及指向下一个节点的地址。

欲了解更多信息，请访问 “链表数据结构” 相关内容。

链表

非线性数据结构

与线性数据结构不同，非线性数据结构中的元素没有任何顺序。相反，它们是以分层的方式排列的，其中一个元素会与一个或多个元素相连。

非线性数据结构进一步分为基于图和基于树的数据结构。

1. 图数据结构

在图数据结构中，每个节点被称为顶点，并且每个顶点都通过边与其他顶点相连。

想要了解更多内容，请访问 “图数据结构” 相关信息。

图数据结构

常用的基于图的数据结构：

• 生成树和最小生成树
• 强连通分量
• 邻接矩阵
• 邻接表

2. 树数据结构

与图类似，树也是顶点和边的集合。然而，在树数据结构中，两个顶点之间只能有一条边。

欲了解更多信息，请访问 “树数据结构” 相关内容。

树数据结构

常用的基于树的数据结构：

• 二叉树
• 二叉搜索树
• AVL树
• B树
• B+树
• 红黑树

线性 Vs 非线性数据结构

既然我们已经了解了线性数据结构和非线性数据结构，那我们来看看它们之间的主要区别吧。

线性数据结构	非线性数据结构
数据项按顺序依次排列，一个接一个	数据项是以非顺序（分层）的方式排列的
所有的数据项都存在于单一层次上	数据项存在于不同的层次中
它可以在一次遍历中完成。也就是说，如果我们从第一个元素开始，我们能够在一次遍历过程中按顺序遍历所有元素。	它需要多次遍历。也就是说，如果我们从第一个元素开始，可能无法在一次遍历中遍历所有元素。
内存利用率不高	不同的结构会根据需求以不同的高效方式来利用内存
时间复杂度会随着数据规模的增大而增加	时间复杂度保持不变
例子：数组、栈、队列	例子：树、图、映射

为什么需要数据结构

关于数据结构的知识能帮助你理解每种数据结构的工作原理。基于此，你可以为自己的项目选择合适的数据结构。 这有助于你编写在内存和时间方面都高效的代码。 若想进一步了解数据结构的重要性，请访问 “为什么要学习数据结构？”