Java 全栈知识体系

♥数据结构基础知识体系详解♥

提示

对于数据结构这种基础内容，在构建其知识体系时要避免自己再造轮子，需要高一点层次整体上去理解它(格局要大一点，不要盯着代码)，要了解算法思想，性能及适用场景，用一些工具和别人梳理的结果帮助自己构建知识体系等。@pdai

知识体系

知识体系系统性梳理

学习思路

避免孤立的学习知识点，要关联学习。比如实际应用当中，我们经常使用的是查找和排序操作，这在我们的各种管理系统、数据库系统、操作系统等当中，十分常用，我们通过这个线索将知识点串联起来：

数组的下标寻址十分迅速，但计算机的内存是有限的，故数组的长度也是有限的，实际应用当中的数据往往十分庞大；而且无序数组的查找最坏情况需要遍历整个数组；后来人们提出了二分查找，二分查找要求数组的构造一定有序，二分法查找解决了普通数组查找复杂度过高的问题。任何一种数组无法解决的问题就是插入、删除操作比较复杂，因此，在一个增删查改比较频繁的数据结构中，数组不会被优先考虑

普通链表由于它的结构特点被证明根本不适合进行查找

哈希表是数组和链表的折中，同时它的设计依赖散列函数的设计，数组不能无限长、链表也不适合查找，所以也不适合大规模的查找

二叉查找树因为可能退化成链表，同样不适合进行查找

AVL树是为了解决可能退化成链表问题，但是AVL树的旋转过程非常麻烦，因此插入和删除很慢，也就是构建AVL树比较麻烦

红黑树是平衡二叉树和AVL树的折中，因此是比较合适的。集合类中的Map、关联数组具有较高的查询效率，它们的底层实现就是红黑树。

多路查找树 是大规模数据存储中，实现索引查询这样一个实际背景下，树节点存储的元素数量是有限的(如果元素数量非常多的话，查找就退化成节点内部的线性查找了)，这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下。

B树与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。它的应用是文件系统及部分非关系型数据库索引。

B+树在B树基础上，为叶子结点增加链表指针(B树+叶子有序链表)，所有关键字都在叶子结点 中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中。通常用于关系型数据库(如Mysql)和操作系统的文件系统中。

B*树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针, 在B+树基础上，为非叶子结点也增加链表指针，将结点的最低利用率从1/2提高到2/3。

R树是用来做空间数据存储的树状数据结构。例如给地理位置，矩形和多边形这类多维数据建立索引。

Trie树是自然语言处理中最常用的数据结构，很多字符串处理任务都会用到。Trie树本身是一种有限状态自动机，还有很多变体。什么模式匹配、正则表达式，都与这有关。

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D. 数据结构之 逻辑结构：图：最后理解数据结构中逻辑结构之图：图基础，图的遍历，最小生成树(Prim & Kruskal)，最短路径(Dijkstra & Frolyd)，拓扑排序(Topological sort)，AOE & 关键路径等。

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参考文章

  • https://www.cnblogs.com/small-boy/p/8039007.html

  • https://www.jianshu.com/p/5c84f7b6c354

  • https://blog.csdn.net/flowing_wind/article/details/81431354

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