02 数据结构原理
数组
数组是最常用的数据结构，创建数组必须在内存中找出一段连续的内存空间，并且是相同数据类型。
比如我们创建一个长度为10的数组，数据类型为整型的数组，在内存中地址为0x1000开始。
数组是连续的存储空间，所以我们可以通过数组下表找到对应的元素，可以对元素进行读写操作。
想要查找数组某个元素，我们需要挨个遍历数组，因此数组的时间复杂度为O（1）
链表
链表和数组一样都是线性表，唯一不同于数组的是链表不需要一段连续的存储空间，链表可以使用零散的存储空间，内存不比是连续的。
链表中元素之间通过指针指向前后的元素，指向前一个和后一个元素，如下图所示。
链表不是连续的存储的，查找元素只能和数组一样遍历，因此时间复杂度也是O（1）
链表不是连续的，所以插入和删除，仅仅只需将元素前后的指针指向删除元素的前后指向，或者新增的元素即可。
Hash 表
数组通过下标查询元素，数组中找到这个数据，还是需要遍历数组，时间复杂度为O（1）
Hash 表的物理存储其实是一个数组，不过Hash表是以key-value形式存储数据，Value 写入 Hash 表，可以通过key查询到对应的value ，存储的时候通过key计算出下标，然后存储在数组中。
数组下标是通过Hash表的数组长度对HashCode求余，余数就是Hash表数组的额下标，通过这个下标就可以直接访问到Hash表中存储的key,value 。
读取数据时候，通过key 先求去它的HashCode 然后对8取模，得到余数，通过这个余数去数组中查找元素。
但是还有种情况，比如109 和 101 对8 取模都是5 但是数组中只能存取一个元素，那多个元素如何存储呢，这种情况被称作 “hash冲突”，解决 Hash 冲突常用的方法是链表法。
相同的下标再去链表中查询下标相同的元素，如下图。
因为有 Hash 冲突的存在，所以“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？”这句话并不严谨，极端情况下，如果所有 Key 的数组下标都冲突，那么 Hash 表就退化为一条链表，查询的时间复杂度是 O(N)。但是作为一个面试题，“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)”是没有问题的。
栈
栈是在线性表的基础上增加了限制条件：后面添加的数据，必须先删除，先进栈的数据后出，后进的数据先出！ 例如：往桶里放入东西，先放进去的东西，在最底部，后放进的东西在最上面、或者 手枪弹匣，子弹往里面压，先压进去的后出来。
如下图
由于栈进出数据的遵循先进后出（或者后进先出）的特点，栈不需要在中间进行一些删除，增加操作。
队列
队列也是一种操作受限制的线性表，跟栈不同的是 栈属于先进后出，而队列是先进先出。
通常我们在写多读少的情况下会用到队列，这样子可以减少系统并发压力。
我们常用的tomcat 处理请求线程池也是这样，如果线程池线程数量用完了，请求会放入队列中等待执行。
树
数组，队列，栈，链表都属于线性表。
线性表的基本概念
对于同一个线性表，其每一个数据元素的值虽然不同，但必须具有相同的数据类型；
数据元素之间具有一种线性的或“一对一”的逻辑关系。
第一个数据元素没有前驱，这个数据元素被称为开始节点；
最后一个数据元素没有后继，这个数据元素被称为终端节点；
除了第一个和最后一个数据元素外，其他数据元素有且仅有一个前驱和一个后继。
而树属于非线性表,如下图
例如我们一些部门图，组织架构等都是这种数据结构类型。
