数据结构

1、LinkedHashMap 在HashMap的基础上维护元素的添加顺序，使得遍历的结果是遵从添加顺序的 假设添加顺序是37、21、31、41、97、95、52、42、83 删除度为2的节点node

1、前序 1.1、TreeMap分析 时间复杂度（平均） 添加、删除、搜索：O(logn) 特点 Key 必须具备可比较性 元素的分布是有顺序的 在实际应用中，很多时候的需求 Map 中存储的元素不需

1、映射(Map) Map 在有些编程语言中也叫做字典（dictionary，比如 Python、Objective-C、Swift 等） Map 的每一个 key 是唯一的 2、Map的接口设计 3

1、简介 集合的特点 不存放重复的元素 常用于去重 2.1. 存放新增 IP，统计新增 IP 量 2.2. 存放词汇，统计词汇量 2.3. ...... 2、代码实现 2.1、使用链表实现ListSe

1、红黑树的定义 红黑树也是一种自平衡的二叉搜索树 以前也叫做平衡二叉B树（Symmetric Binary B-tree） 红黑树必须满足以下 5 条性质 节点是$\color{red}{RED}$

1、B树（B-tree、B-树）介绍 了解B树是最终理解红黑树的关键 $\color{#00afef}{B树}$是一种平衡的$\color{#ed7d30}{多路}$搜索树，多用于文件系统、数据库的实

1、概念 AVL树是最早发明的自平衡二叉搜索树之一 AVL 取名于两位发明者的名字 G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis（来自苏联的科学家） Something in

1、二叉搜索树的复杂度分析 如果是安装7、4、9、2、5、8、11的顺序添加节点 如果是从小到大添加节点，则二叉搜索树退化成链表 比如 n = 1000000 时，二叉搜索树的最低高度是 20 2、退

删除节点 -- 叶子节点 当删除节点是叶子节点，则直接删除 当叶子节点是左子树(node == node.parent.left) node.parent.left = null 2. 当叶子节点是右

前驱节点(predecessor) 前驱节点：中序遍历时的前一个节点 如果是二叉搜索树，前驱节点就是前一个比它小的节点 寻找前驱节点有三种情况： 后继节点(successor) 后继节点：中序遍历时的

简介 遍历是数据结构中的常见操作 把所有元素都访问一遍 线性数据结构的遍历比较简单 正序遍历 逆序遍历 根据节点访问顺序的不同，二叉树的常见遍历方式有4种 前序遍历（Preorder Traversa

思考 在 n 个动态的整数中搜索某个整数？（查看其是否存在） 假设使用动态数组存放元素，从第 0 个位置开始遍历搜索，平均时间复杂度：O(n) 如果维护一个有序的动态数组，使用二分搜索，最坏时间复杂度

1、树形结构 之前所讲的那些数组、链表、栈、队列等都是线性结构。 下面就是树形结构： 使用树形结构可以大大提高效率 2、树（Tree）的基本概念 2.1、有序树、无序树、森林 有序树 树中任意节点的子

一、双端队列（Deque） $\color{#00afef}{双端队列}$是能在头尾两端$\color{#ed7d30}{添加、删除}$的队列 英文 deque 是 double ended queu

队列（Queue） $\color{#00afef}{队列}$是一种特殊的线性表，只能在$\color{#ed7d30}{头尾两端}$进行操作 队尾（rear）：只能从$\color{#ed7d30}

$\color{#00afef}{栈}$是一种特殊的线性表，只能在$\color{#ed7d30}{一端}$进行操作 往栈中$\color{#ed7d30}{添加}$元素的操作，一般叫做$\color

单向循环链表 单向循环链表只需要在之前的单向链表基础之上进行修改，这里只需要修改添加和删除就可以了。 单向循环链表 – add(int index, E element) 添加需要考虑往第0位置上添加

双向链表 此前介绍的链表，也叫做单向链表 使用双向链表可以提升链表的综合性能 修改之前的单链表的源码： 双向链表 – findNode(int index)方法 双向链表 – add(int inde

复杂度分析 这里分析之前实现的ArrayList和LinkedList的增删改查的复杂度。 分析复杂度是要从下面三个方面分析 1. 最好情况复杂度 2. 最坏情况复杂度 3. 平均情况复杂度 Arra