通用資料結構

可以簡單的按照速度將通用資料結構劃分為：陣列和連結串列（最慢），樹（較快），雜湊表（最快）。增、刪、改、查是四大常見操作，不過其實可以濃縮為兩個操作：增和查。刪除操作和和修改操作都是建立在查詢操作上的，所以完美的資料結構應該是具有較高的插入效率和查詢效率。

通用資料結構關係

可以根據下圖選擇合適的通用資料結構：

陣列

使用場景

陣列在以下三個情形下很有用：

1）資料量較小。

2）資料規模已知。

3）隨機訪問，修改元素值。

如果插入速度很重要，選擇無序陣列。如果查詢速度很重要，選擇有序陣列，並使用二分查詢。

缺點

1）需要預先知道資料規模

2）插入效率低，因為需要移動大量元素。

連結串列

解決的問題

連結串列的出現解決了陣列的兩個問題：

1）需要預先知道資料規模

2）插入效率低

使用場景

1）資料量較小

2）不需要預先知道資料規模

3）適應於頻繁的插入操作

缺點

1）有序陣列可以通過二分查詢方法具有很高的查詢效率(O(log n))，而連結串列只能使用順序查詢，效率低下(O(n))。

二叉查詢樹

解決的問題

1）有序陣列具有較高的查詢效率(O(log n))，而連結串列具有較高的插入效率（頭插法，O(1)），結合這兩種資料結構，建立一種貌似完美的資料結構，也就是二叉查詢樹。

使用場景

1）資料是隨機分佈的

2）資料量較大

3）頻繁的查詢和插入操作（可以提供O(log n)級的查詢、插入和刪除操作）

缺點

1）如果處理的資料是有序的（升序/降序），那麼構造的二叉查詢樹就會只有左子樹（或右子樹），也就是退化為連結串列，查詢效率低下(O(log n))。

平衡樹

解決的問題

1）針對二叉查詢樹可能會退化為連結串列的情況，提出了平衡樹，平衡樹要求任意節點的左右兩個子樹的高度差不超過1，避免退化為連結串列的情況。

使用場景

1）無論資料分佈是否隨機都可以提供O(log n)級別的查詢、插入和刪除效率

2）資料量較大

缺點

1）平衡樹的實現過於複雜。

雜湊表

解決的問題

同平衡樹一樣，雜湊表也不要求資料分佈是否隨機，不過雜湊表的實現比平衡樹要簡單得多。

使用場景

1）不需要對最大最小值存取。

2）無論資料分佈是否隨機，理想情況下（無衝突）可以提供O(1)級別的插入、查詢和刪除效率。

3）資料量較大

缺點

1）由於是基於陣列的，陣列（雜湊表）建立後難以擴充套件，使用開放地址法的雜湊表在基本被填滿時，效能下降的非常嚴重。

2）不能對最大最小值存取。

通用資料儲存結構

專用資料結構

棧

順序棧

優點

1）在輸入資料量可預知的情形下，可以使用陣列實現棧，並且陣列實現的棧效率更高，出棧和入棧操作都在陣列末尾完成。

缺點

1)如果對陣列大小建立不當，可能會產生棧溢位的情況

鏈棧

優點

1）不會發生棧溢位的情況

2）輸入資料量未知時，使用鏈棧。通過頭插法實現入棧操作，頭刪法實現出棧操作。出棧和入棧均是O(1)。

缺點

1）由於入棧時，首先要建立插入的節點，要向作業系統申請記憶體，所以鏈棧沒有順序棧效率高。

佇列

如果資料量已知就使用陣列實現佇列，未知的話就使用連結串列實現佇列。出隊和入隊均是O(1)。

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