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krahets 2 years ago
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commit 625d5f2a34

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# 4.1.   数组
# 4.1.   数组Array
「数组 Array」是一种将 **相同类型元素** 存储在 **连续内存空间** 的数据结构,将元素在数组中的位置称为元素的「索引 Index」。

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# 4.2.   链表
# 4.2.   链表Linked List
!!! note "引言"

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# 4.3.   列表
# 4.3.   列表List
**由于长度不可变,数组的实用性大大降低**。在很多情况下,我们事先并不知道会输入多少数据,这就为数组长度的选择带来了很大困难。长度选小了,需要在添加数据中频繁地扩容数组;长度选大了,又造成内存空间的浪费。

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# 9.1.  
# 9.1.  Graph
「图 Graph」是一种非线性数据结构由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 $G$ 抽象地表示为一组顶点 $V$ 和一组边 $E$ 的集合。例如,以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图

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# 6.1.   哈希表
# 6.1.   哈希表Hash Map
哈希表通过建立「键 key」和「值 value」之间的映射实现高效的元素查找。具体地输入一个 key ,在哈希表中查询并获取 value ,时间复杂度为 $O(1)$ 。

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# 8.1.  
# 8.1.  Heap
「堆 Heap」是一棵限定条件下的「完全二叉树」。根据成立条件堆主要分为两种类型

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# 5.3.   双向队列
# 5.3.   双向队列Deque
对于队列,我们只能在头部删除或在尾部添加元素,而「双向队列 Deque」更加灵活在其头部和尾部都能执行元素添加或删除操作。

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# 5.2.   队列
# 5.2.   队列Queue
「队列 Queue」是一种遵循「先入先出 first in, first out」数据操作规则的线性数据结构。顾名思义队列模拟的是排队现象即外面的人不断加入队列尾部而处于队列头部的人不断地离开。

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# 5.1.  
# 5.1.  Stack
「栈 Stack」是一种遵循「先入后出 first in, last out」数据操作规则的线性数据结构。我们可以将栈类比为放在桌面上的一摞盘子如果需要拿出底部的盘子则需要先将上面的盘子依次取出。

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# 7.1.   二叉树
# 7.1.   二叉树Binary Tree
「二叉树 Binary Tree」是一种非线性数据结构代表着祖先与后代之间的派生关系体现着“一分为二”的分治逻辑。类似于链表二叉树也是以结点为单位存储的结点包含「值」和两个「指针」。

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