第52章 数据结构

作者：张子默

一、数据结构的作用

现实世界的存储，我们使用的工具和建模。每种数据结构有自己的优点和缺点，想想如果Google的数据用的是数组的存储，我们还能方便地查询到所需要的数据吗？而算法在这么多的数据中做到最快的插入、查找、删除，也在追求更快。

我们Java是面向对象的语言，就好像是自动挡轿车，C语言好似手动挡吉普。数据结构就像极了变速箱的工作原理。你可以完全不知道变速箱是怎么工作的，就把自动挡的车子从A点开到B点，而且未必就比懂的人慢。写程序这件事和开车一样，经验可以起到很大的作用，但如果你不知道底层是怎么工作的，就永远只能开车，既不会修车，也不能造车。当然了，数据结构内容比较多，细细的学起来也是相对费工夫的，不可能达到一蹴而就。我们将常见的数据结构：堆栈、队列、数组、链表和红黑树介绍一下，作为数据结构的入门，了解一下它们的特点即可。

二、常见的数据结构

数据存储的常用结构有：栈、队列、数组、链表和红黑树。我们来分别了解一下：

1、栈

栈 stack，又称堆栈，它是运算受限的线性表，其限制是仅允许在标的一端进行插入和删除操作，不允许在其他任何位置进行添加、查找、删除等操作。

简单的来说：采用该结构的集合，对元素的存取有如下的特点：

• 先进先出(即先存进去的元素要在它后面的元素依次取出后才能被取出)。例如子弹压进弹夹，先压进去的子弹在下面，后压进去的子弹在上面，当开枪时，先弹出上面的子弹，然后才能弹出下面的子弹。
• 栈的入口、出口都是栈的顶端位置。

这里两个名词需要注意：

• 压栈：就是存元素。即把元素存储到栈的顶端位置，栈中已有元素一次向栈底方向移动一个位置。
• 弹栈：就是取元素。即把栈的顶端位置元素取出，栈中已有元素依次向栈顶方向移动一个位置。

2、队列

队列 queue，简称队，它同堆栈一样，也是一种运算受限的线性表，其限制是仅允许在表的一段进行插入，而在表的另一端进行删除。

简单来说，采用该结构的集合，对元素的存取有如下的特点：

• 先进先出(即存进去的元素要在它前面的元素取出后才能取出该元素)。例如小火车过山洞，车头先进去，车尾后进去；车头先出来，车头后出来。
• 队列的入口、出口各占一侧。例如，下面图中的左侧为入口，右侧为出口。

3、数组

数组 Array，是有序的元素序列，数组是在内存中开辟一段连续的空间，并在此空间存放元素。就像是一排出租屋，有100个房间，从001到100每个房间都有固定编号，通过编号就能快速找到租房子的人。

简单来说，采用该结构的集合，对元素的存取有如下的特点：

• 查找元素快：通过索引，可以快速访问指定位置的元素

• 增删元素慢

  指定索引位置增加元素：需要创建一个新数组，将指定新元素存储在指定索引位置，再把原数组元素根据索引复制到新数组对应的索引位置。如下图：

**指定索引位置删除元素**：需要创建一个新数组，把原数组元素根据索引，复制到新数组对应索引的位置，原数组中指定索引位置的元素不复制到新数组中。如下图：
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4、链表

链表 linked list，由一系列结点node(链表中每一个元素称为结点)组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。我们常说的链表结构有单向链表和双向链表，那么现在给大家介绍的是单向链表。

简单的说，采用该结构的集合，对元素的存取有如下特点：

• 多个节点之间，通过地址进行连接。例如，多个人手拉手，每个人使用自己的右手拉住下个人的左手，以此类推，这样多个人就连在一起了。

• 查找元素慢：想查找某个元素，需要通过连接的结点，依次向后查找指定的元素

• 增删元素快：

  增加元素：只需要修改连接下个元素的地址即可。

​ 删除元素：只需要修改连接下个元素的地址即可。

5、红黑树

二叉树 binary tree，是每个结点不超过2的有序树(tree)。

简单的理解，就是一种类似于我们生活中的树，只不过每个结点上都最多只能有两个子结点。

二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。顶上的叫根节点，两边被称作"左子树"和"右子树"。如图：

我们现在要说的是二叉树的一种比较有意思的叫做红黑树，红黑树本身就是一棵二叉查找树，将结点插入后，该树仍然是一棵二叉查找树。也就意味着，树的键值仍然是有序的。

红黑树约束：

• 结点可以是红色的或者是黑色的
• 根结点是黑色的
• 叶子结点(特指空结点)是黑色的
• 每个红色结点的子节点都是黑色的
• 任何一个结点到其每一个叶子结点的所有路径上黑色结点数相同

红黑树的特点：速度特别快，趋近平衡树，查找叶子元素最少和最多次数不多于二倍。