图解！24张图彻底弄懂九大常见数据结构！（上）

数据结构是一种计算机技术中用于存储和组织数据的方式。它能够使得程序更高效地处理和管理数据。目前，计算机科学中有九种常见的数据结构，包括线性数据结构（数组和链表）、树（二叉树和平衡树等）和图，下面是这九种数据结构的基本介绍和使用案例。

1. 数组（Array）

数据结构：数组是一种线性数据结构，它存储了固定数量的相同类型的元素。所有元素在内存中连续存储，通过数组索引可以轻松访问它们。

优点：查询简单，效率高，适用于不需要频繁插入和删除的场景。

缺点：大小固定，如果数组的大小不能满足需求，需要对数组进行扩展或复制。

示例：存储数字、字母等有序类型的元素。

1. 链表（Linked List）

数据结构：链表也是一种线性数据结构，但元素不是连续存储的，而是通过指针相连。链表通常又分为单链表、双链表、环形链表等类型。

优点：实现简单，适用于不需要连续内存访问的场景，插入和删除操作相对高效。

缺点：查询效率低，需要从头节点或者尾节点开始逐个遍历链表。

示例：存储需要频繁插入和删除的元素，如日志记录、播放列表等。

1. 栈（Stack）

数据结构：栈是一种LIFO（后进先出）的数据结构，元素的插入（push）和删除（pop）操作在栈顶进行。

优点：使用简单，适合实现函数调用、括号匹配等场景。

缺点：空间利用率低，因为栈顶元素存储的是较老的数据。

示例：函数调用、括号匹配、后缀表达式计算等。

1. 队列（Queue）

数据结构：队列是一种FIFO（先进先出）的数据结构，元素的加入（enqueue）与删除（dequeue）操作从两端进行。

优点：数据先进先出，适用于排队、任务调度等场景。

缺点：访问相对不灵活，只能从头开始访问元素。

示例：打印任务队列、事件推送、内存管理等。

1. 优先队列（Priority Queue）

数据结构：优先队列是一种用于分配资源的队列（queue），其中每个元素都有一个优先级。元素的添加（enqueue）操作是根据优先级进行的。

优点：适用于需要按优先级处理任务的情况，如任务调度中的处理顺序。

缺点：需要自定义优先级。

示例：内存分配、网络路由器中的数据包排队等。

1. 带优先级队列（PriorityQueue）

数据结构：带优先级队列与普通队列在内部数据结构上有所不同，它使用一个优先级向量（存储每个元素的优先级）和一个元素存储向量（存储每个元素的值）进行操作。

优点：在保持先进先出特性的基础上，同时支持优先级排序。

缺点：内部实现相对复杂。

示例：操作系统任务调度、通信网络中的优先级通信等。

1. 二叉搜索树（Binary Search Tree）

数据结构：二叉搜索树是一种平衡树，其中每个节点的左子树上的所有节点的值小于或等于该节点的值，而右子树上的所有节点的值大于或等于该节点的值。在二叉搜索树中查找值相对高效。

优点：插入和删除操作的时间复杂度相对较低。

缺点：查询操作效率不稳定，需要对高度进行调整以维持平衡。

示例：数据库索引、文件系统节点查找等。

1. AVL树（AVL Tree）

数据结构：AVL树是一种二叉搜索树的具体实现，由平衡因子与调整操作来进行平衡，从而使得树的高度相对较低。

优点：提供相对稳定的查找和插入性能。

缺点：调整操作需要消耗额外的资源，效率相对较低。

示例：数据库索引、缓存系统中的平衡树等。

1. 图（Graph）

数据结构：图是一种基于节点和边（有向或无向）的数据结构。节点是图中的基本单位，边表示节点之间的联系。图可以理解为边关系的集合。

优点：灵活高效地表示复杂的关系和数据结构。

缺点：实现和维护相对复杂，特别是图较大时。

示例：社交网络中的朋友关系、地图中的道路连接、编程语言中的语法解析等。

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这些是数据结构中的一部分，实际应用可能会涉及更多数据结构。不同的数据结构适用于不同的应用场景，需要根据实际情况进行选择和调整。