点击左上方蓝色“ 一口Linux ”，选择“ 设为星标 ”

第一时间看干货文章 

☞【干货】嵌入式驱动工程师学习路线
☞【干货】Linux嵌入式知识点-思维导图-免费获取
☞【就业】一个可以写到简历的基于Linux物联网综合项目
☞【就业】找工作简历模版



 

作者： 吃时间的虫子TK

如果你是一名软件开发人员，数据结构就是你的核心。它们是高效算法和系统设计的基本构建模块。无论你是在为编码面试做准备，优化你的代码，还是在处理复杂的应用程序，理解如何使用和实现数据结构是至关重要的。

在这篇博客文章中，我们将剖析每一位开发人员都应该熟悉的 11 种数据结构。这些结构不仅在面试中很常见，而且对于在实际应用中编写高效且可扩展的代码也至关重要。

1. 数组（Array）

数组是最基本且常用的数据结构之一。它在连续的内存块中存储元素，并允许通过索引进行快速访问。数组中的每个元素位于一个索引编号处，该索引提供了直接访问以检索或更新一个元素。

场景 ：数组非常适合存储需要恒定时间访问和修改的元素列表。然而，调整数组大小可能成本很高，并且从数组中间插入或删除元素需要移动元素。

示例 ：存储在数组中的数字列表[48, 2, 79, 100, 88, 77]允许你使用其索引快速访问任何值，比如数组[2]来访问 79。

2. 二维数组（2D Array）

二维数组，也被称为矩阵，是数组的数组。它用于以网格格式表示数据，有行和列。

场景 ：二维数组的常见应用包括表示图像、游戏棋盘以及数学运算中的矩阵。

3. 队列（Queue）

队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。在队列中，元素在尾部插入，并从头部移除。它非常适合于需要按照任务到达的顺序来处理任务的场景。

场景 ：队列在诸如任务调度、服务器中处理请求或图中的广度优先搜索等场景中是有用的。

示例 ：在任务调度器中，任务被添加到队列的后端，并且调度器从前端处理它们。

4. 栈（Stack）

栈是一种 后进先出（LIFO） 结构，元素从顶部添加和移除。它就像一摞书，你只能从顶部拿取或添加。

场景 ：栈在诸如 文本编辑器中的撤销操作 、 表达式解析 ，或在 编程中管理函数调用 （调用栈）等场景中被使用。

示例 ：当你在文本编辑器中点击“撤销”时，最后一个操作会从操作栈中移除。

5. 图（Graph）

一个图由顶点（节点）和边（节点之间的连接）组成。图被用于表示关系或网络，其中实体之间的连接很重要。

场景 ：图在网络、社交媒体和路由算法中被广泛使用。它们对于涉及关系的问题是必不可少的，比如 找到两点之间的最短路径 或对人与人之间的联系进行建模。

示例 ：社交网络可以被建模为一个图，其中用户作为节点，友谊作为边。

6. 树（Tree）

一棵树是一个由节点组成的分层结构。每个节点有一个值并且可以有子节点，形成分支。最顶层的节点是根节点，没有子节点的节点是叶子节点。

场景 ：树在表示层次关系方面很有用，比如文件目录、组织结构图等等。

示例 ：一棵树可以代表一个家族层级结构，树根是祖先，树枝通向后代。

7. 链表（Linked List）

链表是一种线性数据结构，其中每个元素（称为节点）包含一个值以及对序列中下一个节点的引用（或指针）。与数组不同，链表不需要连续的内存，并且可以动态地增长或收缩。

场景 ：链表对于那些你预期会 有频繁插入或删除的场景 是有用的，尤其是在一个列表的中间。

示例 ：想象一个 音乐播放列表 ，在那里你可以动态地添加或移除歌曲，并且每首歌曲都与下一首相连接。

8. Trie

字典树是一种类似树的数据结构，用于存储字符串。它常用于需要高效检索前缀或单词的场景中，比如在搜索引擎和字典中。

场景 ：特里结构对于 自动完成系统 或 搜索建议 很有用，在那里你需要快速找到具有共同前缀的单词。

示例 ：在自动完成功能中，当用户输入“猫”时，字典树可以快速地给出像“弹射器”或“目录”这样的词的建议。

9. 哈希表（HashMap）

哈希映射（或哈希表）是一种存储键值对的数据结构。它使用一个哈希函数来计算一个到存储桶数组的索引，从该索引可以找到所需的值。

场景 ：哈希映射非常适合通过键进行 快速查找 ，例如在缓存、数据库索引或计算元素出现的次数方面。

示例 ：想象存储一个字典，其中单词是键，它们的定义是值。一个哈希映射允许你快速找到任何单词的定义。

10. HashSet

一个哈希集合是独特元素的一个集合。就像一个哈希映射一样，它使用一个哈希函数将元素映射到桶中，但只存储值， 确保不存在重复项 。

场景 ：当你需要维护一组不同元素的集合，并确保快速查找以检查一个项目是否存在时，哈希集合非常出色。

示例 ：一个应用程序的一组独特用户 ID 可以存储在一个哈希集合中，以确保不存在重复。

11. Max Heap

最大堆是一种特殊的基于树的数据结构，其中每个父节点都大于它的子节点。 最大的元素总是在根节点 。最大堆通常用于优先级队列。

场景 ：最大堆对于那些你需要将最大（或最高优先级）元素保持在顶部的场景是理想的，比如作业调度系统或在数据集中找到第 k 大的元素。

理解这些基本的数据结构对于每个开发人员来说都是至关重要的，无论你是在为编码面试做准备还是在构建高效软件。对这些概念的精通将帮助你编写更优化和有效的代码。