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2024年大数据最全一文了解数据结构,阿里官方推荐
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发布时间:2023-04-17

本文共 748 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

数据结构是计算机科学中的一个核心概念,它决定了数据在内存中的存储方式和访问方式。数据结构的选择会直接影响数据的处理效率和程序的性能。

链表

链表是一种线性数据结构,它通过指针将数据节点连接起来。链表的特点是插入和删除操作相对简单,但访问数据需要从头节点开始依次遍历,这会带来线性时间复杂度。

双向链表

双向链表在每个节点中保留前后两个指针,这使得数据可以双向遍历。这种结构虽然灵活,但会占用更多的存储空间。

循环链表

循环链表通过在尾部节点添加一个指针,将链表变成环形。这样可以实现从头到尾以及尾到头的数据访问,提高了操作的便利性。

内存分布

链表的数据并不需要在内存中占用连续的空间,数据可以分散存储。

操作时间

链表的插入和删除操作的时间复杂度与数据量成正比,而访问操作需要O(n)时间。

数组

数组是一种线性数据结构,其数据存储在连续的内存空间中。数组支持随机访问,使得数据访问效率非常高。

内存分布

数组的数据存储在连续的内存空间中,内存地址可以通过数组下标直接计算。

操作时间

数组的插入和删除操作需要移动大量数据,导致时间复杂度为O(n),而访问操作只需要O(1)时间。

栈是一种后进先出的数据结构,数据只能从栈顶进行访问和操作。栈常用于处理括号匹配、函数调用等场景。

内存分布

栈的数据存储在连续的内存空间中,具有后进先出的特点。

操作时间

栈的入栈和出栈操作时间复杂度均为O(1)。

队列

队列是一种先进先出的数据结构,数据可以从队列两端进行添加和删除操作。

内存分布

队列的数据存储在连续的内存空间中,支持高效的随机访问。

操作时间

队列的添加和删除操作时间复杂度均为O(1)。

通过对比这些数据结构的特点,我们可以根据具体需求选择最合适的数据结构,从而实现高效的数据处理。

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