- 栈
函数调用、历史操作- 共享内存栈
能预估两栈大小的情况下，可以节省空间 - 逆波兰式
编译器一般把四则运算先解析成逆波兰式之后再进行运算 - 递归
请注意递归终结条件，以及多次递归情况下栈的空间消耗
- 共享内存栈
- 队列
- 循环队列
从任何一个节点开始，都可以遍历整个队列
- 循环队列
- 串
- KMP模式匹配算法
判断(精髓在判断的方式)给定字符串是否为主串的子串
- KMP模式匹配算法
- 树
- 二叉树性质
5种性质很重要 - 遍历二叉树
线性化的过程 - 线索二叉树
把线性化的过程记录下来，不用每次都遍历一边 - 赫夫曼树
权值越大的叶子越靠近根，带权路径越短
- 二叉树性质
- 图
- 图的存储和遍历
复杂数据类型的内存结构 - 最小生成树
最小权重生成树(n个节点，n-1条边)，Prim算法、Kruskal算法 - 最短路径
最佳路径,权重可以是时间、消耗金钱、距离等，求权重最大(小)和 - 拓扑排序
其实就是对一个有向图（包含AOV网）构造拓扑序列的过程 - 关键途径
求工程中必不可少且耗时最多的流程（AOE网）
- 图的存储和遍历
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有序表查找
都是O(lgN)的时间复杂度，总比一个个循环的快- 折半查找
可以看作一个二叉排序树，深度与时间复杂度规模相同 - 插入查找
为什么非要折半，不能是折四分之一？记住那个公式！ - 斐波那契查找
黄金比例决定下标位置
- 折半查找
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线性索引查找
索引也是一种数据结构- 稠密索引
为数据一对一的建立索引，索引和数据的规模一样 - 分块索引
块间有序，快内无序 - 倒排索引
搜索引擎或数据库普通索引的基础原理
- 稠密索引
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二叉排序树(BST)
左小右大，有可能退化成单链 -
平衡二叉树(AVL)
平衡因子，深度越大，时间复杂度越高，I/O开销越高 -
红黑树
5个规则，保证红黑分布，保证树的分布平衡，深度降低 -
多路查找树(B-tree、B+tree)
再平衡也解决不了数据量大的情况(树的深度还是会很大)，如果一个节点可以存多条记录，并且能保证左小右大的规则 -
散列表查找
数据间没关系，通过哈希函数操作哈希表，注意哈希冲突
- 冒泡排序
平均O(n^2)，最好O(n)，最坏O(n^2)，辅助空间O(1)，稳定 - 简单选择排序
平均O(n^2)，最好O(n^2)，最坏O(n^2)，辅助空间O(1)，稳定 - 直接插入排序
平均O(n^2)，最好O(n)，最坏O(n^2)，辅助空间O(1)，稳定 - 希尔排序
平均O(nlgn)~O(n^2)，最好O(n^1.3)，最坏O(n^2)，辅助空间O(1)，不稳定 - 堆排序
平均O(nlgn)，最好O(nlgn)，最坏O(nlgn)，辅助空间O(1)，不稳定 - 归并排序
平均O(nlgn)，最好O(nlgn)，最坏O(nlgn)，辅助空间O(n)，稳定 - 快速排序
平均O(nlgn)，最好O(nlgn)，最坏O(n^2)，辅助空间O(lgn)~O(n)，不稳定