- 1. 数组 Array
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- 优点
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- 构建非常简单
- 能再 O(1) 的时间里根据数据的下标 (index) 查询某个元素
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- 缺点
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- 构建时必须分配一段连续的空间
- 查询某个元素是否存在时，需遍历整个数组 O(1)
- 删除和添加时，耗时 O(1)
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- 应用场景
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- 元素大小确定，删除插入不多
- 根据下标查询数据
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- 练习
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- LC242：两个字符串 s 和 t，判断 t 是否是 s 的字母异位词 (字母相同，顺序不同)
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- 2. 链表 LinkedList
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- 优点
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- 灵活地分配内存空间
- 在 O(1) 时间内 删除或添加元素，前提：该元素的前一个元素已知【双链表 可以是后一元素】
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- 缺点
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- 不像数组能通过下标迅速读取元素，每次都要从链表头开始一个个读取
- 查询第 k 个元素需要 O(k) 时间
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- 应用场景
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- 元素个数不确定，且需要经常添加和删除
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- 练习 - 使用快慢指针 或 三指针
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- 链表的翻转；寻找倒数第 K 个元素；寻找链表中间元素；链表是否有环
- LC25：给你一个链表，每 k 个节点一组进行翻转，返回翻转后的链表
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- 3. 栈 Stack
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- 特点
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- 后进先出 LIFO；所有的操作都在栈顶完成
- 只能查看栈顶元素；只能向栈顶插入、弹出数据
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- 实现
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- 利用 单链表 实现
- 借用单链表的头，就能让所有栈操作在 O(1) 时间内完成
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- 应用场景
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- 只关心最近一次的操作，且操作完成后，向前查找更前一次的操作
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- 注意
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- 若用一个数组 + 一个指针来实现，一旦数组长度发生变化，时间复杂度都不再是 O(1)，空间复杂度也得不到优化
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- 练习
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- LC20：给定只包含 (){}[] 的字符串，判断字符串是否匹配
- LC739：根据气温列表，重新生成一个列表，对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替
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- 给定 T：[23, 25, 21, 19, 22, 26, 23]
- 返回 D: [ 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]
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- 4.1 队列 Queue
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- 特点
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- 先进先出 FIFO
- 队尾查看 和 添加 数据，对头查看 和 删除 数据
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- 实现
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- 双链表
- 双链表的 头指针 允许在队头查看 和 删除数据
- 双链表的尾指针 允许在队尾查看 和 添加数据
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- 应用场景
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- 需要按照一定的顺序来处理数据，而该数据的数据量在不断地变化的时候
- 广度优先搜索 Breadth-First-Search
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- 练习
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- LC239：给一数组 nums，有一大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口 k 内的数字，滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口最大值
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- 输入：nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7]，k = 3
- 输出：[3, 3, 5, 5, 6, 7]
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- 4.2 双端队列 Deque
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- 特点
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- 允许在队列的头尾两端，在 O(1) 时间内进行数据的 查看、添加 和 删除
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- 实现
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- 双链表
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- 应用场景
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- 实现一个长度动态变化的窗口 或者 连续区间
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- 5. 树 Tree
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- 常用树
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- 普通二叉树、平衡二叉树、完全二叉树、二叉搜索树、四叉树(Quadtree)、多叉树(N-ary Tree)
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- 特殊树 - 不常考
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- 红黑树(Red-Black Tree)、自平衡二叉搜索树(AVL Tree)
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- 考点
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- 树的遍历、序列化(serialization)
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- 树的遍历
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- a) 前序遍历 Preorder Traversal
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- 方法：
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- 根左右
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- 应用场景
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- 运用最多：树中进行搜索 以及 创建一棵新树
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- b) 中序遍历 Inorder Traversal
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- 方法：
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- 左根右
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- 应用场景
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- 二叉搜索树：左孩子小于根节点，根节点小于右孩子
- 二叉搜索树 排序：按照中序遍历，得到从小到大排列
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- c) 后序遍历 Postorder Traversal
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- 方法：
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- 左右根
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- 应用场景
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- 对某个节点进行分析时，需来自左右子树的信息；从树的底部不断往上进行
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