如果你是一名程序员，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。
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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。
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来自嵌入式Linux公众号
