学习数据结构的框架思维

学习数据结构的框架思维

1. 数据结构千变万化，但万变不离宗

最高层的抽象，数据结构只有两种：数组和链表。
数组和链表才是「结构基础」,散列表、栈、队列等都可以看成是上层建筑，

依次来讲解‘上层建筑’怎么通过结构基础来实现

• 比如说「队列」、「栈」这两种数据结构既可以使用链表也可以使用数组实现。用数组实现，就要处理扩容缩容的问题；用链表实现，没有这个问题，但需要更多的空间存储节点指针
• 「图」的两种表示方法，邻接表就是链表，邻接矩阵就是二维数组。邻接矩阵判断连通性迅速，并可以进行矩阵运算解决一些问题，但是一般比较耗费空间。邻接表比较节省空间，但是时间上肯定不如邻接矩阵快。
• 「散列表」就是通过散列函数把键映射到一个大数组里。而且对于解决散列冲突的方法，拉链法需要链表特性，操作简单，但需要空间；线性探查法就需要数组特性，以便连续寻址，省空间，但操作稍微复杂些。
• 「树」，用数组实现就是「堆」，因为「堆」是一个完全二叉树，用数组存储不需要节点指针，操作也比较简单；用链表实现就是很常见的那种「树」，因为不一定是完全二叉树，所以不适合用数组存储。为此，在这种链表「树」结构之上，又衍生出各种巧妙的设计，比如二叉搜索树、AVL 树、红黑树、区间树、B 树等等，以应对不同的问题。

总结：没有完美的数据结构

2、数据结构的操作：遍历 + 访问，具体一点：增删改查
遍历 + 访问：线性/非线性的
线性：for / while 为代表，非线性：递归为代表
数组遍历框架

void traverse(int[] arr) {
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        // 访问 arr[i]
    }
}```
**二叉树遍历框架，典型的非线性递归遍历结构：**

```java
void traverse(TreeNode root) {
    traverse(root.left)
    traverse(root.right)
}

上面只是最简单的形式，可以随意改造

链表遍历框架，兼具线性和非线性遍历结构：

void traverse(ListNode head) {
    for (ListNode p = head; p != null; p = p.next) {
        // 访问 p.val
    }
}

void traverse(ListNode head) {
    // 访问 head.val
    traverse(head.next)
}

二叉树框架又可以扩展为N叉树遍历框架：

void traverse(TreeNode root) {
    for (TreeNode child : root.children)
        traverse(child)
}

N 叉树的遍历又可以扩展为图的遍历，因为，图就是好几 N 叉棵树的结合体。你说图是可能出现环的？这个很好办，用个布尔数组 visited 做标记就行了

所谓框架，就是说不管具体问题是什么，这些代码都是永远无法脱离的结构，你可以把这个结构作为大纲，根据具体问题在框架上添加代码就行了。

3、为什么算法总是和数据结构同时出现
数据结构是工具，算法是通过合适的工具解决问题的方法。
初学算法的时候，一定要从第二点上面从框架上看问题，而不是纠结于细节问题，

标签：思维,traverse,遍历,框架,链表,数组,数据结构
来源： https://blog.csdn.net/A13526_/article/details/120917637