一、初识数据结构

• 为什么要学习数据结构？

在计算机的世界里，数据无处不在。数据结构研究的是数据如何在计算机中进行组织和存储，使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。

可能有小伙伴要说了，学这玩意儿有啥用呢，应对面试？针对考试？在现今的程序开发中，各种框架横行，各大博客网站、github开源项目等等途径，已经让我们的开发变的越来越EZ，简直就是一招CV在手，走遍天下都不怕。

在我看来，确实有一定道理，如果只是希望使用现有的工具，搭建一个产品，那么数据结构对你而言，确实作用很小，关键是在于产品的逻辑、模式的设计、交互体验的设计等等。但是如果想成为专家的话，那么数据结构必然不可缺少。

这是为啥子呢？大家可以去Boss直聘，或者拉勾网了解一波。在月薪20k以上的招聘职位中，或者各大厂的岗位JD中，算法与数据结构已经越来越重要，毕竟越大的公司，越需要自己的开发人员有扎实的基础，因为他们开发的是面向下一代的程序和工具。

所以说，学好数据结构将大大提高自己的技术上限，让你在计算机科学的路上走得更远！

• 初步介绍

一、从类别来看，有三大类：

1.线性结构：数组、栈、队列、链表、哈希表...

2.树形结构：二叉树、二分搜索树、AVL、红黑树、Treap、Splay、堆、Trie、线段树、K-D树、并查集、哈夫曼树...

3.图结构：邻接矩阵、邻接表

二、从难易度来看：

1.基础的也是面试中常客的有：数组、栈、队列、链表、二分搜索树、堆。基本上的功能个人觉得需要达到手写的境界。

2.竞赛相关的：线段树、Trie、并查集。

3.较难的也是面试中不会常考的：平衡树（AVL、红黑树）、哈希表等。

在日常工作中，我们需要根据应用的不同，灵活选择最合适的数据结构。

• 语言的选择

在本系列的数据结构笔记中，选择Java8作为主语言，那么有的小伙伴就会问了，我也可以用Python、JS啊，完全没问题。但是呢，脚本语言可以用来学习数据结构的原理，但不适用于考察数据结构的性能。不仅和逻辑相关，还非常依赖于解析器对于不同的写法解析上的不同。

比如，对于python而言，往往pythonic的写法可能比逻辑本身更重要。

arr = []
for i in range(100000):
	arr.append(i)

arr = [i for i in range(100000)]

所以对于脚本语言来说，数据结构性能的验证，不仅考察逻辑而且对于逻辑的写法也很重要。

• 大O表示法

大O描述的是算法的运行时间和输入数据之间的关系。

public static int sum(int[] nums){
    int sum = 0;
    for (int num:nums){
        sum += num;
    }
    return sum;
}