14. 数据结构-Data Structures_哔哩哔哩_bilibili
1. 简介
在第 14 集中，视频主要介绍了数据结构在计算机科学中的重要性及其不同类型。视频从基本数据结构开始，如数组和字符串，然后介绍了更复杂的数据结构，如链表、队列、栈、树和图。通过具体示例和图示，深入讲解了这些数据结构的用途和特性。
2. 常见的数据结构
2.1 数组（Array）
数组是一种基础且常用的数据结构，用于存储一系列值，通过索引访问其中的元素。在大多数编程语言中，数组的索引从 0 开始，并使用方括号 [] 语法进行访问。例如，若要访问数组中第一个元素，可以使用 array[0]。
数组在内存中的存储是连续的，便于快速访问和修改。通过指定内存地址偏移量，计算机可以轻松地找到数组中的任何元素。
2.2 字符串（String）
字符串实际上是字符的数组，用于存储文本数据。字符串以引号括起来，并在内存中以 null 字符（即二进制的 0）结尾，表示字符串的结束，这可以防止函数将整个内存内容打印出来。
处理字符串的常见函数包括 strcat（连接两个字符串）等，增强了字符串的操作便捷性。
2.3 矩阵（Matrix）
矩阵可以视为数组的数组，适用于处理二维数据，如电子表格或屏幕像素。矩阵的维度可以随意扩展，形成三维、四维甚至更高维度的数据结构。
初始化矩阵时，需要指定两个索引才能访问具体的值，例如 matrix[2][1]。
2.4 结构体（Struct）
结构体允许将多个相关变量打包在一起，形成复合数据结构。例如，可以将一个银行账户号和余额存储在一个结构体中，方便一起操作。
2.5 链表（Linked List）
链表是一种灵活的数据结构，由节点（node）组成，每个节点包含一个值和一个指向下一个节点的指针。链表可以动态扩展和缩短，适用于需要频繁插入、删除操作的场景。核心概念包括：
- 节点（Node）：包含值和指向下一个节点的指针。
- 循环链表（Circular Linked List）：最后一个节点指向第一个节点。
- 非循环链表（Non-Circular Linked List）：最后一个节点的指针为 0（
null）。
2.6 队列（Queue）
队列遵循先进先出（FIFO）原则，类似于排队机制。进队（enqueue）和出队（dequeue）操作用于管理队列中的元素。
2.7 栈（Stack）
栈遵循后进先出（LIFO）原则，类似于堆叠的盘子。元素的入栈（push）和出栈（pop）操作通过指针管理。
2.8 树（Tree）
树形结构用于表示具有层级关系的数据，如文件系统。关键概念包括：
- 根节点（Root）：树的顶层节点。
- 子节点（Children）：连接在其它节点下面的节点。
- 父节点（Parent Node）：任何子节点的上级节点。
- 叶节点（Leaf Node）：没有子节点的节点。
二叉树（Binary Tree）是每个节点最多有两个子节点的树结构。
2.9 图（Graph）
图比树更灵活，可以表示任意关系的数据结构，如城市之间的道路网络。图没有固定的根和叶节点，可以任意节点互相指向。
4. 总结
- 数组和字符串是基础且广泛使用的数据结构。
- 矩阵扩展了数组的应用，使处理多维数据更为简便。
- 结构体可以将多个相关变量封装在一起。
- 链表拥有动态扩展的能力，适用于频繁插入删除的场景。
- 队列和栈分别遵循 FIFO 和 LIFO 原则，常用于特定的算法和数据处理。
- 树用于表示层级结构的数据，二叉树是其特例。
- 图可以表示复杂的任意关系的数据结构。
选择合适的数据结构可以优化计算和存储，编程语言自带的库提供了丰富的预定义数据结构，极大地提升了开发效率。
