数据结构
数据结构基础概述：数据结构是计算机科学中处理信息和组织数据的基石，通过逻辑结构（如线性结构如栈、队列、图和树，以及集合）和存储结构（数据如何在内存中布局），实现高效的数据操作。算法的定义（如有限性）和效率度量（如时间复杂性和空间复杂性）是评估数据结构性能的关键。
1.1 线性结构：
线性表是有限的同类型数据序列，存储结构可分为顺序存储（如数组，支持随机访问，密度高但需连续空间）和链式存储（如单链表、双链表和循环链表，空间灵活但访问速度相对较慢）。
2.2 栈和队列：
栈，遵循LIFO原则，常用于括号匹配等表达式求值，递归中存储工作信息。队列遵循FIFO原则，如层次遍历，辅助队列处理结点层次关系。
3.3 栈的应用：
- 表达式求值：在计算过程中，栈用于存储递归信息和操作数。
- 递归中的栈：存储递归调用的局部变量，进栈和出栈操作控制递归流程。
4. 数组和矩阵：
- 数组：一维和二维，用于存储连续数据，如矩阵的存储。
- 矩阵：不同类型（对称、三角、稀疏等）和存储结构，如压缩存储以节省空间。
5. 字符串和模式匹配：
- 串：基本概念，存储结构有定长顺序、堆分配和块分配。
- 模式匹配：如朴素算法和KMP算法，用于字符串搜索。
6. 树和森林：
- 树：递归定义，性质如节点数和高度计算，如二叉树结构。
- 二叉树：特点，如度为2有序树与二叉树的区别，以及平衡二叉树等特殊类型。
7. 树的遍历：
- 先序、中序、后序和层次遍历，以及线索二叉树的辅助查找。
8. 图的结构和算法：
- 邻接矩阵与邻接表的比较，以及广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的性能分析。
- 最小生成树（MST）算法，如Prim和Kruskal，用于构建带权图的最小连通子图。
这些数据结构和算法在实际编程中扮演着核心角色，通过理解和优化它们，可以提高程序的效率和可读性。
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