栈和队列，严格意义上来说，也属于线性表，因为它们也都用于存储逻辑关系为 "一对一" 的数据，但由于它们比较特殊，因此将其单独作为一篇文章，做重点讲解。既然栈和队列都属于线性表，根据线性表分为顺序表和链表的特点，栈也可分为顺序栈和链表，队列也分为顺序队列和链队列，这些内容都会在本章做详细讲解。
对于数据结构与算法的学习，我相信不管是新手还是老手，都会对“逻辑结构、存储结构”产生很多的疑问。你可能觉得不就是两个简单的概念嘛，早就了然于胸了。
1、程序 = 数据结构 + 算法 。数据是程序的中心。数据结构和算法两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界，首先二者表现为不可分割的关系。没有数据间的有机关系，程序根本无法设计。
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
存储结构（物理结构）根据对数据元素的映射不同，分为顺序存储和非顺序存储两种形式：顺序映射，非顺序映射
一、栈 栈（stack）是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表，我们把允许插入和删除的一端称为栈顶（top），另一端称为栈底（bottom），不含任何数据元素的栈称为空栈；栈又称为后进先出（Last In First Out）的线性表，简称LIFO结构。 理解栈的定义时我们需要注意：首先它是一个线性表，也就是说，栈元素具有线性关系，即前驱后继关系，只不过它是一种特殊的线性表而已，定义中说是在线性表的表尾进行插入和删除操作，这里的表尾是指栈顶，而不是栈底。它的特殊之处就在于限制了这个线性表的插入和删除位置，它始终只在栈顶进行，这也就使得：栈底是固定，最先进栈的元素只能在栈底，每当从栈内弹出一个数据，栈的当前容量就-1。 栈的插入操作，叫做进栈，也称为压栈、入栈；栈的删除操作，叫做出栈，也有叫做弹栈；栈对线性表的插入和删除的位置进行了限制，并没有对元素进出的时间进行限制，也就是说，在不是所有元素都进栈的情况下，事先进去的元素也可以出栈，只要保证栈顶元素出栈就可以。 清空栈：就是将栈中的元素全部作废，但找本身的物理空间并不会发生改变（不是销毁）； 销毁栈：是要释放掉该栈所占据的物理内存空间；
这篇文章主要总结线性表之顺序表的相关操作，主要分以下几个部分来总结。 1、线性表是什么？ 2、线性表的两种存储结构？ 3、顺序表的存储结构表示？ 4、顺序表的常见操作和代码实现？ 1、线性表是什么 （1）线性表是最基本、最简单的一种数据结构。 （2）线性表中元素之间的关系是一对一的关系，即除了第一个和最后一个数据元素之外，其它数据元素都是首尾相接的。 （3）如果是一对多就用树来表示，如果多对多就用网状来表示。 （4）线性表具有以下几个特征： ①有且只有一个“首”元素 ②有且只有一个“尾”
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门核心课程。 数据结构所要研究的主要内容简单归纳为以下3个方面： 研究数据元素之间的客观联系（逻辑结构）； 研究数据在计算机内部的存储方式（存储结构）； 研究如何在数据的各种结构上实施有效的操作或处理。 所以数据结构是一门抽象地研究数据之间的关系的学科。
List 是一种有序（可以按照插入顺序访问元素）的集合；List 集合中的元素允许重复；可以使用索引访问 List 集合中的元素。List 的实现类有 Vector、CopyOnWriteArrayList、ArrayList、LinkedList。
问题描述：编号为1，2，···，n的n个人围坐在一圆桌旁，每人持有一个正整数的密码。从第一个人开始报数，报到一个预先约定的正整数m时，停止报数，报m的人退席，下一个人又重新从1开始报数，依此重复，直至所有的人都退席。编一程序输出他们退席的编号序列。例如，设m=20，n=7，7个人的密码依次是3，1，7，2，4，8，4，则退席的人的编号依次为6，1，7，5，3，2，4。
为什么要学习数据结构与算法，如果你学会了做安卓，javaweb，前端等，都是你的武功秘籍，但是如果你的内功不够好，再厉害的功夫也是白费。
简 数据结构包含：线性结构和非线性结构。 线性结构： 线性结构是十分常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。如：arry[6] = 6 线性结构有两种不同的存储结构，分为：顺序存储结构和链式存储结构。 顺序存储结构：它称为顺序表，存储元素是连续的。 链式存储结构：称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。 线性结构常见的如：数组、队列、链表、栈… 非线性结构： 非线性结构它以及不是一对一的关系了。 非线性结构常见： 二维数组 多维数组 广义表
——老子
所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合；数组的存储区间是连续的，占用内存比较大，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，都是O(1)；数组的特点是：查询简单，增加和删除困难；
之前谈到的线性表、栈和队列都是一对一的数据结构，但是现实中也存在很多一对多的数据结构，这篇要写的就是一种一对多的数据结构———树。全文分为如下几部分：
（一）什么是数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 （二）为什么要了解数据结构 程序的性能瓶颈往往都跟算法和数据结构有关系，简单的说，可以让你程序跑的更快 （三）数据结构的逻辑结构 逻辑结构是指数据对象中数据元素之间的相互关系，分为以下四种： （1）集合结构 集合结构的里面的元素关系是孤立的 （2）线性结构 线性结构里面的元素关系：一
二叉树 6.2.1 二叉树的概念 二叉树（Binary Tree）是结点的有限集合，这个集合或者为空，或者是由一个根结点和两颗互不相交的分别称为左子树和右子树的二叉树组成。二叉树中的每个结点至多有两棵子树,且子树有左右之分,次序不能颠倒。 二叉树是一种重要的树型结构,但二叉树不是树的特例。二叉树的5种形态分别为:空二叉树、只有根结点的二叉树、根结点和左子树、根结点和右子树、根结点和左右子树。 二叉树与树的区别:二叉树中每个结点的孩子至多不超过两个,而树对结点的孩子数无限制;另外,二叉树中结点的子树有左右之
列表对象是 Redis 中 5 种基础数据类型之一，在 Redis 3.2 版本之前，列表对象底层存储结构有两种：linkedlist（双端列表）和 ziplist（压缩列表），而在 Redis 3.2 版本之后，列表对象底层存储结构只有一种：quicklist（快速列表），难道通过精心设计的 ziplist 最终被 Redis 抛弃了吗？
数据结构中，字符串要单独用一种存储结构来存储，称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。
对客观事物的符号表示，在计算机可选中式指所能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称，他是计算机程序加工的“原料”
近期准备重新学习一下常用数据结构和基本算法，并计划将这些内容的只是做一个整理和归类，准备慢慢写一个常用数据结构与基本算法的系列博文，博文列表参见：常用数据结构与基本算法博文系列，目前内容还比较少，后续慢慢补充。本文主要内容是介绍 数据结构--线性表和链表的基础知识。
1、数据：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的程序。
之前一直介绍的是一对一的线性结构，可现实中还有多一对多的情况需要处理，这就是今天要介绍的一对多的数据结构——树。
数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
开始学习编程的时候，目的在于如何实现功能。在我们熟悉编程之后，发现实现的方法是多种多样的。我们操作一个班级，可以选择数组、List、Set甚至于Map。但是具体实行起来，会发现情况复杂多变。而这个时候，实现方法的多样性也让我们束手无策。这个时候就需要数据结构登场了，学习数据结构我们就可以根据不同的情况选取最优的实现方法。当然了，还有一部分工作要结合软件工程和设计模式来实现。
上次在面试时被面试官问到学了哪些数据结构，那时简单答了栈、队列/(ㄒoㄒ)/~~其它就都想不起来了，今天有空整理了一下几种常见的数据结构，原来我们学过的数据结构有这么多~
1）特点是数据元素之间存在一对一的线性关系 2）线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的 3）链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息 4）线性结构常见的有：数组、队列、链表和栈
前言 上一篇《数据结构和算法之时间复杂度和空间复杂度》中介绍了时间复杂度的概念和常见的时间复杂度，并分别举例子进行了一一说明。这一篇主要介绍线性表。 线性表属于数据结构中逻辑结构中的线性结构。回忆一下，数据结构分为物理结构和逻辑结构，逻辑结构分为线性结构、几何结构、树形结构和图形结构四大结构。其中，线性表就属于线性结构。剩余的三大逻辑结构今后会一一介绍。 线性表 基本概念 线性表（List）：由零个或多个数据元素组成的有限序列。 注意： 1.线性表是一个序列。 2.0个元素构成的线性表是空表。 3
逻辑结构是针对具体问题的,是为了解决某个问题,在对问题理解的基础上,选择一个合适的数据结构表示数据元素之间的逻辑关系.
2、在串的定长顺序存储结构中，按照预定义的大小，为每个定义的串变量分配一个固定长度的存储区。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！ 在经过前面内容的介绍，我们已经知道了什么是栈，以及栈的一些基本操作。在介绍完如何通过C语言实现顺序栈之后，我们又详细介绍了顺序栈中的共享栈以及链栈的C语言实现，相信大家现在对栈已经有了一定的理解了。今天我们将来介绍一下栈的一位远房亲戚——队列。在今天的内容中，我们将会介绍以下内容：
其实这个问题的完整描述是：Java 中的 PriorityQueue 实现，其数据的逻辑结构是线性结构吗？其数据的物理结构又是什么？
数据结构是计算机软件的一门基础课程，计算机科学各个领域及有关的应用软件都要用到各种数据结构。语言编译要使用栈、散列表及语法树；操作系统中用队列、存储管理表及目录树等；数据库系统运用线性表、多链表及索引树等进行数据管理；而在人工智能领域，依求解问题性质的差异将涉及到各种不同的数据结构，如广义表、集合、搜索树及各种有向图等等。学习数据结构目的是要熟悉一些最常用的数据结构，明确数据结构内在的逻辑关系，知道它们在计算机中的存储表示，并结合各种典型应用说明它们在进行各种操作时的动态性质及实际的执行算法，进一步提高软件计和编程水平。通过对不同存储结构和相应算法的对比，增强我们根据求解问题的性质选择合理的数据结构，并将问题求解算法的空间、时间及复杂性控制在一定范围的能力。
从数据的逻辑结构来分，数据元素之间存在的关联关系被称为数据的逻辑结构。归纳起来，应用程序中的数据大致哟如下四种基本的逻辑结构。
1、广义表是线性表的推广，也有人称其为列表（lists，用复数形式以示与统称的表list的区别）。广泛地用于人工智能等领域的表处理语言LISP语言，把广义表作为基本的数据结构。
二叉树是使用较多的一种树形结构，如比较经典的二叉排序树，Huffman编码等，都使用到了二叉树的结构，同时，在机器学习算法中，基于树的学习算法中也大量使用到二叉树的结构，因此，我们有必要对二叉树的结构
比如 1,2,3,“a”,“b”,“c” 这种数据数据，我们利用变量或者数组存储即可 。
数据的存储结构指数据结构在计算机中的表示，也称物理结构，包括关系的表示和数据元素的表示。分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储（哈希存储）。
我叫《数据结构与算法》，是计算机世界的四大基石之一。 想来我应该是惹人怜爱的吧（认真脸），因为我仿佛听到了无数个初入计算机世界的同学的呐喊声（?）。 我作为一门简单学科，看到有很多的在半途弃我而去，我
数据元素(Data Element) 是数据的基本单位，有时数据元素也称为元素、节点、顶点、记录。
3.线性结构常见的有：数组（稀疏数组）、队列（单向队列，环形队列）、链表（单链表、环形链表、双链表）、栈
队列（Queue）就像是排队买票的人群。想象一下你去电影院看电影，人们在售票窗口形成一条线（队列）等待购票。队列遵循一个很重要的原则：先来先服务（First In, First Out，简称FIFO）。这意味着最先到达并排队的人将会是第一个买到票并离开队列的人，随后到达的人则依次排在队伍的后面，等待买票。
在开发中我们会遇到根据某个数值类型的字段对数据排序的要求，一般来说我们都会使用关系型数据库所提供的排序功能，但是如果数据量比较大的时候，我们就需要考虑使用Redis对数据进行排序了，但是我们前面所学的数据类型并不支持排序功能，因此就需要一个新的可以支持排序的类型，这就是我们从这篇文章起要讲的 sorted_set类型。
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及他们之间的关系和操作等相关
hash的底层存储有两种数据结构，一种是ziplist，另外一种是hashtable,这两种数据结构我们之前都有讲解，ziplist就是上文提到的结构，hashtable之前讲解的redis结构，hash对象只有同时满足以下条件，才会采用ziplist编码：
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
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