数据结构简介 | 10种最常用的数据结构

数据结构是计算机科学中一门研究非数值计算的程序设计问题，即数据的组织、存储和管理问题的学科。以下是10种最常用的数据结构：

1. 数组 (Array)

数组是由相同类型的元素组成的集合，元素存储在连续的内存空间中，并通过数组下标来访问。数组的时间复杂度为 O(1)，但插入和删除操作的时间复杂度较高，为 O(n)。

2. 栈 (Stack)

栈是一种后进先出 (LIFO) 的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。栈的时间复杂度为 O(1)，但不支持随机访问。

3. 队列 (Queue)

队列是一种先进先出 (FIFO) 的数据结构，只允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。队列的时间复杂度为 O(1)，但不支持随机访问。

4. 链表 (Linked List)

链表是由节点组成的集合，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表的时间复杂度为 O(n)，但支持快速的插入和删除操作。

5. 树 (Tree)

树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点包含一个数据元素和若干个指向子节点的指针。树的访问时间复杂度为 O(log n)，但不支持随机访问。

6. 堆 (Heap)

堆是一种可以以 O(1) 时间复杂度访问最大或最小值的数据结构。堆通常用作优先队列来实现取得最大或最小优先级元素的操作。堆可以用数组或二叉树实现，其插入和删除操作时间复杂度为 O(log n)。

7. 散列表 (Hash Table)

散列表又称为哈希表，是一种使用哈希函数将键映射到存储位置的数据结构。散列表的访问时间复杂度为 O(1)，但需要占用较大的内存空间。

8. 图 (Graph)

图是由节点和边组成的集合，每个节点包含一个数据元素和若干个指向相邻节点的指针。图可以用邻接矩阵或邻接表实现，其访问时间复杂度为 O(n)。

9. 字符串 (String)

字符串是由字符组成的集合，可以用数组或链表实现。字符串的访问时间复杂度为 O(n)。

10. 树状数组 (Binary Indexed Tree)

树状数组是一种可用于维护序列前缀和的数据结构，支持单点修改和区间查询的操作。树状数组的时间复杂度为 O(log n)。

以上是10种最常用的数据结构简介。程序员在编程时需要根据实际场景选择使用何种数据结构来满足需求，以达到最优化的程序设计。