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从零开始学习嵌入式----数据结构

从零开始学习嵌入式----数据结构

       数据结构是计算机科学中用于组织、管理和存储数据的方式。不同的数据结构可以提供不同的功能,以满足不同的应用需求。

一、以下是一些常见的数据结构及其特点: 

1. 数组(Array):
   - 连续的内存空间存储数据。
   - 支持快速随机访问。
   - 插入和删除操作可能需要移动大量元素。

2. 链表(Linked List):
   - 通过指针连接的节点集合。
   - 插入和删除操作灵活,不需要移动其他元素。
   - 访问某个元素的时间复杂度为O(n)。

3. 栈(Stack):
   - 后进先出(LIFO)的数据结构
   - 只能在一端(栈顶)进行数据的添加和删除。
   - 常用于实现函数调用、表达式求值等。

4. 队列(Queue):
   - 先进先出(FIFO)的数据结构。
   - 支持在一端添加数据(队尾),在另一端删除数据(队首)。
   - 常用于任务调度、打印任务管理等。

5. 双端队列(Deque):
   - 支持在两端进行数据的添加和删除。
   - 可以作为栈或队列使用。

6. 哈希表(Hash Table):
   - 通过哈希函数将键映射到表中的位置。
   - 支持高效的查找、插入和删除操作。
   - 可能出现哈希冲突,需要处理冲突策略。

7. 二叉树(Binary Tree):
   - 每个节点最多有两个子节点(左子节点和右子节点)。
   - 常用于实现排序、查找等操作。

8. 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST):
   - 二叉树的变种,左子树的值小于根节点,右子树的值大于根节点。
   - 支持高效的查找、插入和删除操作。

9. 平衡树(Balanced Tree):
   - 自动保持平衡的二叉搜索树,如AVL树、红黑树。
   - 确保树的高度保持在对数级别,从而提供更高效的操作。

10. 堆(Heap):
    - 完全二叉树,常用于实现优先队列。
    - 最大堆:父节点的值总是大于或等于其子节点的值。
    - 最小堆:父节点的值总是小于或等于其子节点的值。

11. 图(Graph):
    - 由顶点(节点)和边(连接节点的线)组成。
    - 可以表示复杂的关系,如网络、社交关系等。

12. 字典树(Trie):
    - 用于存储字符串集合的数据结构。
    - 每个节点代表一个字符,从根节点到某一节点的路径表示一个字符串。

       每种数据结构都有其特定的应用场景和优势。选择合适的数据结构可以显著提高程序的效率和性能。
 

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