从零开始学Java-数据结构那什么是数据结构呢？有的人就会说了：其实不是的，下面我们一起来学习一下吧：数据结构概念

那什么是数据结构呢？有的人就会说了：

其实不是的，下面我们一起来学习一下吧：

数据结构概念

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
数据结构是为了更加方便的管理和使用数据，需要结合具体的业务场景来进行选择。
一般情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

栈

或许我们都知道什么栈，但是在我分析这篇文章的时候，我还是不禁陷入了深思，什么是栈？从线性表的角度来讲，什么是栈？

栈，是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。

栈的特点：后进先出，先进后出。

从这段话中，我们就能看出，栈在线性表结构的基础上做了什么限制，栈是只能在表尾进行操作的线性表。如图所示：

数据进入栈的过程称为：压/进栈
数据出栈的过程称为：弹/出栈

队列

什么是队列？

相信很多朋友都在地铁站排过队，当我们想要进地铁的时候，我们会在地铁口排队，然后进入到地铁中。也就是说，我们如果想要进地铁站，那么我们必须在地铁口队伍最后面排队，也必须从队伍最前面进入到地铁。这就是一个典型的队列。

队列，是只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。

队列的特点：先进先出，后进后出。

数据从后端进入的过程称为：入队

数据从前端采取的过程称为：出队

数组

什么是数组？

数组是应用最广泛的数据存储结构。它被植入到大部分编程语言中。由于数组十分易懂，所以它被用来作为介绍数据结构的起步点，并展示面向对象编程和数据结构之间的相互关系。

数组优势和弊端

数组的特点：
- 内存连续存储
- 查询速度快：查询数据通过地址值和索引定义，查询任意数据耗时相同。
数组的弊端：
- 删除效率低：要将原始数据删除，同时后面每个数据前移。
- 添加效率低：添加位置后的每一个数据后移，在添加元素。

链表

我们知道数组是连续存储，这样一来会大大降低内存使用率，而如果采用链表的话，由于链表是采用分散存储，这样就大大提升了内存使用率，而且在数组中的元素叫做元素，而在链表中的元素叫做结点。而元素和结点的差距就在于结点不仅包括结点内容，还包括了下一个结点的地址。如图所示：

我们一起来看一下形成过程吧：

第一次创建链表的时候会有头结点和空地址：

我们来添加一个数据A：

是不是只要把头结点的下一个节点修改为新结点的地址就可以啦

我们再来添加一个数据C：

是不是重复修改下一个结点指向的新节点地址就可以啦！我们再来添加一个数据D：

这就是链表在存储数据的全部过程啦！下面我们来说一下他的特点和弊端吧！

链表优势和弊端

链表中的结点是独立的对象，在内存中是不连续的，每个结点包含数据值和下一个结点的地址。
链表就是通过前一个结点记录后一个节点的地址形成的一条链子。
链表的特点：链表增删相对快。

链表的弊端：查询慢，无论查询哪个数据都要从头开始找。

树

什么是树？

树（英语：Tree）是一种抽象数据类型或是实现这种抽象数据类型的数据结构。树的每一个元素也叫结点，每一个结点都是一个独立的对象，当有很多结点的时候就会形成一棵树的结构。我们先来看一张图：

他是不是像一棵树呀。那么关于树有一些专业名词需要认识一下：

术语

度

一棵树中，最大的节点的度称为树的度。
根节点

树顶端的节点被称为根。从根出发到达任意一个节点只有一条路径。
父节点

除了根节点之外，每个节点都可以向上找到一个唯一的节点，这个节点就是当前节点的父节点。相应的，父节点下方的就是子节点。
叶子节点

没有子节点的“光杆司令”就被称为叶子节点。

那这些是什么意思呢？我们继续来看一张图

那每个节点里面有什么结构呢：

其实每个节点都是一个独立的对象，里面不仅要存当前的数据，额外还会有父节点地址、值、左子节点地址值、右子节点地址值。

二叉查找树

定义：二叉树又称二叉排序数或者二叉搜索数。

什么是二叉查找树呢？我们来看一个图片：

在这棵二叉树里面，里面存储的值是没有什么规律的，所以我们就会称之为普通的二叉树。我们再来看下面这张图片：

这棵二叉树存储的值是不是就有规律呀，是不是每一个节点的左子节点都比自己小，每个右子节点都比比较大呀，我们就称之为二叉查找树。

二叉树特点

每一个节点上最多有两个子节点
任意节点左子节点上的值都小于当前节点。
任意节点右子节点上的值都小于当前节点。

那他们添加节点又有什么规则呢？我们一起来看一下：

添加节点规则

小的就存左边
大的就存右边
一样的就不存下面来看一下二叉树怎么遍历的吧：

二叉树遍历方式

二叉树有四种遍历方式

前序遍历
中序遍历
后序遍历
层序遍历

下面我们就一个一个来学习吧：

前序遍历

从根节点开始，然后按照当前节点，左子节点，右子节点的顺序遍历。

我们一起来看一下吧：
中序遍历

从最左边的子节点开始，然后按照左子节点，当前节点，右子节点的顺序遍历。

我们一起来看一下吧：

按照这种方式遍历我们可以发现，他遍历出来的是不是从小到大的顺序来获取的。
后序遍历

从最左边的子节点开始，然后按照左子节点，右子节点，当前节点的顺序遍历。

我们一起来看一下吧：
层序遍历

从根节点开始一层一层的遍历。

我们一起来看一下吧：

好啦，到这里遍历就学习完毕啦，最重要的是要重点掌握第二种，因为这种遍历出来的数据是从小到大的顺序进行排序的。

二叉树的弊端

下面我们来看一个例子：将7、10、11、12、13添加到二叉查找树中。我们是不是要先比较呀，小的存左边，大的存右边，那我们存完就会发现：

是不是好奇怪了呀，这是不是和链表差不多一样了呀。

那我这时候如果想要查询13怎么办呢？是不是要一个一个的去查。那这个时候效率不是很低了吗？那这个时候怎么办呢？

其实这个时候就可以用到了平衡二叉树。

我们下面一起来学习一下吧！

平衡二叉树

平衡二叉树也是一个二叉树。只是在二叉树的规则上又多了一条规则：任意节点左右子树高度差不超过1.

那我就在想了，平衡二叉树是怎么让他保持平衡的呢？下面我们就来学习一下他是怎么旋转机制吧：

旋转机制

其实平衡二叉树的旋转机制分为两种：左旋、右旋。

旋转的触发时期不是每次都旋转的，当添加一个节点之后，该树不再是一棵平衡二叉树的时候才会触发旋转机制。下面我们一起来学习吧：

左旋
- 确定支点：从添加的节点开始，不断的往父节点找不平衡的节点。
- 步骤：
  - 1.以不平衡的点作为支点。
  - 2.把支点左旋降级，变成左子节点
  - 3.晋升原来的右子节点
下面我们来看个比较难一点的吧：
- 步骤：
  - 1.以不平衡的点作为支点。
  - 2.将根节点的右侧往左拉
  - 3.原先的右子节点变成新的父节点，并把多余的左子节点出让，给已经降级的根节点当右子节点。
到这里左旋就差不多学费了吧，那下面我们就来学习一下右旋吧：
右旋

右旋转是不是刚刚好就是左旋转相反呀！
- 确定支点：从添加的节点开始，不断的往父节点找不平衡的节点。
- 步骤：
  - 1.以不平衡的点作为支点。
  - 2.把支点右旋降级，变成右子节点
  - 3.晋升原来的左子节点
同样的，我们也来看一下比较难一点点的吧：
- 步骤：
  - 1.以不平衡的点作为支点。
  - 2.将根节点的右侧往右拉
  - 3.原先的左子节点变成新的父节点，并把多余的右子节点出让，给已经降级的根节点当左子节点。
到这里左旋和右旋就学习完毕啦，怎么样，你学费了吗！

下面我们来小结一下需要旋转的四种情况：

左左：当根节点左子树的左子树有节点插入，导致二叉树不平衡。

例：

这个时候只需要一次右旋就可以让他保持平衡了：

如果是左左这种情况的话只需要一次右旋就可以了。
左右：当根节点左子树的右子树有节点插入，导致二叉树不平衡。

我们来看一个例子：

这个时候就需要分成两部分了：首先要把他变成左左，

这个时候还需要进行整体的右旋就可以了。

如果是左右这种情况的话需要先局部左旋，在整体右旋就可以了。
右右：当根节点右子树的右子树有节点插入，导致二叉树不平衡。

我们来看一个例子：

这个时候需要进行左旋让他保持平衡：

如果是右右这种情况的话只需要一次左旋就可以了。
右左：当根节点右子树的左子树有节点插入，导致二叉树不平衡。

我们来看一个例子：

这个时候是不是就和左右一样了呀，需要分成两部分了：首先要把他变成右右，

这个时候还需要进行整体的左旋就可以了。

如果是右左这种情况的话需要先局部右旋，在整体左旋就可以了。