很多开发在开发中并没有过多的关注数据结构，当然我也是，因此，我写这篇文章就是想要带大家了解一下这些分别是什么东西。
JSON 的运用非常广泛，比如我们经常将变成语言中的结构体序列化成 JSON 字符串，存入缓存或者通过网络发送给远端服务，消费者接受 JSON 字符串然后进行反序列化，就可以得到原始数据了。这就是「序列化」和「反序列化」的目的，以某种固定格式组织字符串，使得数据可以独立于编程语言。
栈的实现 Python列表从最后的位置添加和移除元素都非常高效，可天然地实现栈的操作
实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。
退化（或病态）树（Degenerate (or pathological) tree）
队列是数据结构中比较重要的一种类型，它支持 FIFO，尾部添加、头部删除（先进队列的元素先出队列），跟我们生活中的排队类似。
树 数据结构中的树（Tree）与生活中常见的树?有些类似，可以类比为生活中的树?倒过来。示意图： 相关概念 每个元素称为「节点」，用来连线相邻节点之间的关系叫作「父子关系」。示意图： 其中，A 节点是
二叉树（binary tree） 是指树中节点的度不大于2的有序树，它是一种最简单且最重要的树。
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于，我们不是扫描整个列表来查找最大的项目，而是将列表转换为最大堆（父节点的值总是大于子节点，反之最小堆）以加快速度。
最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列，每次需要取出其中最小或最大的数，这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。
Python的强大并不在于它的语法，而在于它的库，当你对各种数据结构感到苦恼时，Python提供了各种开箱即用的数据结构。
我们知道，二叉树有三种不同的遍历方式：先序遍历，中序遍历和后序遍历。这三种遍历方式本质上是根据根节点的位置来命名的。根节点在前面，就是先序遍历；根节点在中间，就是中序遍历；根节点在最后，就是后续遍历。
特点是物理位置上的邻接关系来表示结点的逻辑关系，具有可以随机存取表中的任一结点的，但插入删除不方便
展开后的单链表应该同样使用 TreeNode ，其中 right 子指针指向链表中下一个结点，而左子指针始终为 null 。 展开后的单链表应该与二叉树 先序遍历 顺序相同。
树结构是数据结构中非常重要的一种类型，本文将从最基础的普通树结构入门，延伸到二叉树，再延伸至二叉查找树。通过这种思路，让大家构建起关于树的最基本的知识链路。
前言 声明，本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
首先我们一起来温习下二叉树的三种遍历方式：前序遍历、中序遍历、后续遍历。如果读者不太了解这三种遍历方式，建议找点博客看看二叉树的三种遍历，本文主要是借助二叉树的遍历结果来还原二叉树，所以本文默认读者是了解二叉树的遍历的。
今天我们来学一下数据结构方面的知识，对扎实 Java 的基本功非常有用，学会了就会有一种自带大佬的感觉，嘿嘿。数据结构，也就是 Data Structure，是一种存储数据的结构体，数据与数据之间存在着一定的关系，这样的关系有数据的逻辑关系、数据的存储关系和数据的运算关系。
1.树（Tree）是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)当n>1时，其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2……Tm，其中每一个集合本身又是一颗树，并且称为根的子树(SubTree)
堆的结构是一棵完全二叉树的结构，并且满足堆积的性质：每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。
前一阵子在学习HashMap的时候，知道了在java8之后的HashMap使用数组+链表+红黑树的结构来实现，看代码的时候百思不得其解。
这篇文章会涵盖之前的所有内容，并且会举很多代码的实例，谈谈如何使用框架思维，并且给对于算法无从下手的朋友给一点具体可执行的刷题建议。
树（Tree）是n（n≥0）个结点的有限集，它或为空树（n=0）；或为非空树，对于非空树T：
众所周知，红黑树是非常经典，也很非常重要的数据结构，自从1972年被发明以来，因为其稳定高效的特性，40多年的时间里，红黑树一直应用在许多系统组件和基础类库中，默默无闻的为我们提供服务，身边有很多同学经常问红黑树是怎么实现的，所以在这里想写一篇文章简单和大家聊聊下红黑树
哈希表也叫散列表，是一种可以通过关键码值（Key-Value）直接访问的数据结构，可以实现快速查询、插入、删除。
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成 。 常用的数据结构有：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表等，如图所示：
今天来看二叉树专题，首先我们先整理下基础知识点；基于在 LeetCode 推荐题解中发现的一个适用于二叉树遍历的套路解法，我们今天也会连刷三道关于前序、中序和后序遍历的题目。
上篇博文主要介绍的是数据结构的线性结构，我们这篇博文介绍非线性结构—树与二叉树，我先介绍树的一些基本概念，树的遍历，再介绍二叉树相关概念和特性，以及二叉树的遍历，最后再树与二叉树的对比，总结。
最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美]》很有收获，记录总结一下。 欢迎学习老师的专栏：数据结构与算法之美 代码地址：https://github.com/peiniwan/Arithmetic
题目描述 ：从上到下按层打印二叉树，同一层的节点按从左到右的顺序打印，每一层打印到一行。
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本博客在在这里重新总结了一下，当前常用的经典数据结构；这里只针对链表，顺序表，简单树和图进行总结；具体实现请参考：https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/数据结构; 本文章，主要讨论数据结构的性质；以及对这些数据结构的性质；主要是用来知识整理与复习；
LeetCode第894题，难度中等。又是一题突然的100%，虽然并没有达到0ms的地步。
这是好久之前的一篇文章 学习数据结构的框架思维 的修订版。之前那篇文章收到广泛好评，没看过也没关系，这篇文章会涵盖之前的所有内容，并且会举很多代码的实例，谈谈如何使用框架思维，并且给对于算法无从下手的朋友给一点具体可执行的刷题建议。
第一章 绪论 什么是数据结构？ 数据结构的定义：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 第二章 算法 算法的特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。 什么是好的算法？ ----正确性、可读性、健壮性、时间效率高、存储量低 函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有的n>N，f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的增长渐近快于g(n)。于是我们可以得出一个结论，判断一个算法好不好，我们只通过少量的数据是不能做出准确判断的，如果我们可以
TIPS：前中后序遍历区别在于三字中的中间那个字，前、中、后序分别对应左、根、右。
Python是一种流行的开发语言，因为它易于学习和使用，这使得Python成为了数据科学、机器学习、人工智能、网络开发等领域中最常用的语言之一。在这些领域中，掌握数据结构和算法非常重要，因为它们是编程中最基本的概念，也是编写高效代码所必需的。
这篇博客,我们将使用Java. 利用链表作为底层的数据结构,来实现重要的数据结构: 二叉树.
数组是一种线性结构然后按顺序存储的数据结构，下标不同的n(n≥1)个相同数据类型的数据元素a0,a1,a2,…,an-1构成的占用一块地址连续的内存单元的有限集合
性质1：二叉树第i层上的结点数目最多为 2{i-1} (i≥1)。 性质2：深度为k的二叉树至多有2{k}-1个结点(k≥1)。 性质3：包含n个结点的二叉树的高度至少为log2 (n+1)。 性质4：在任意一棵二叉树中，若终端结点的个数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+1。
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录，记录一下自己的解法和心得。
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
1. 题目 剑指 Offer 32 - I. 从上到下打印二叉树 2. 描述 从上到下打印出二叉树的每个节点，同一层的节点按照从左到右的顺序打印。 例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回： [3,9,20,15,7] 3. 实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 判断根节点是否为 null，是则直接输出 [] 然后用一个列表 list 用于存放二叉树层序遍历结果，同时用一个队
数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始
排序与搜索 排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 排序算法的稳定性 稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。 当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定性并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。 (4, 1) (3, 1) (3, 7)（5, 6） 在这个状况下，有
树是最基本的数据结构，可以用树映射现实世界中一对多的群体关系。如公司的组织结构、网页中标签之间的关系、操作系统中文件与目录结构……都是用树结构描述的。
上次我们介绍了线性的数据结构，数组，链表，栈，队列，这次我们来看看非线性的数据结构。
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