这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第三篇笔记

数据结构

对于数据结构我们并不陌生，从学习计算机相关的课程以来，它从未从我们的书本中消失。对于它的理解，我只是简单的将其分为几类，例如线性，树，图等，并没有进行细致全面的了解。

线性结构

线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系。

常见的线性结构有：线性表、栈、队列、双端队列、数组和串。其中栈，队列又是我们最常使用的。栈的特点是先进后出，队列则是先进先出。

在 golang 中我们要怎么实现这种简单的队列和栈呢？使用list链表来进行模拟。

基本的思路就是这样，但是在实际项目中不要这么使用，这么做会带来内存泄漏的风险。那么这个场景用来干啥呢，刷刷 leetcode 题还是蛮方便的。

树型结构最大的特点就是数据元素之间的关系变成了一对多，树是一些节点的集合，总结一下树的一些基本概念：

1、结点：树中的数据元素都称之为结点

2、根：最上面的结点称之为根，一颗树只有一个根且由根发展而来，从另外一个角度来说，每个结点都可以认为是其子树的根

3、父亲：结点的上层结点，如图中，结点K的父亲是E、结点L的父亲是G

4、兄弟：具有相同父亲的结点称为兄弟，图中F、G、H互为兄弟

5、结点的度：结点所拥有的子树的个数称之为结点的度，如结点B的度为3

6、树叶：度为0的结点，也叫作终端结点，图中D、K、F、L、H、I、J都是树叶

7、分支结点：度不为0的结点，也叫作非终端结点或内部结点，图中根、A、B、C、E、G都是分支结点

8、结点的层次：从根节点到树中某结点所经路径上的分支树称为该结点的层次，根节点的层次规定为1，其余结点的层次等于其父亲结点的层次+1

9、树的深度：树中结点的最大层次数。其中最常见的树型为二叉树，顾名思义就是树的每个结点都不能有多于两个子树。

图形结构是一种比树形结构更复杂的非线性结构。在树形结构中，结点间具有分支层次关系，每一层上的结点只能和上一层中的至多一个结点相关，但可能和下一层的多个结点相关。而在图形结构中，任意两个结点之间都可能相关，即结点之间的邻接关系可以是任意的，因此，图形结构被用于描述各种复杂的数据对象。

图形结构有3种类型：无向图、有向图、带权图

无向图：顶点A与顶点B之间的边是无方向的，可以从A到B，也可以从B到A

有向图：顶点A与顶点B之间的边是有方向的，可以从A到B，但不可以从B到A

带权图：顶点A与顶点B之间的边是带有属性的，如A到B的距离。

总结

对于数据结构有了初步的认识与了解，下一步需要看一下具体算法的实现与原理。