程式的好壞一般來說有2個標準，乙個是時間複雜度，乙個是空間複雜度。時間複雜度說的是程式執行的時間；空間複雜度說的是程式的記憶體占用的多少。
而資料結構就是為了解決時間複雜度的，或者說乙個好的資料結構（演算法）可以節省程式執行的時間。
顧名思義，線性表是一條線的。首先要稍稍提一下，資料結構的儲存只有陣列（array）和鍊錶（linklist）2種方式來實現。任何的資料結構都會涉及到建立，插入，刪除這幾個操作
所以線性表同樣的，可以由陣列和鍊錶來實現。其中線性表又分為2種形式一種叫堆疊（stack），一種叫佇列（queue）。
堆疊的特點是先進後出，後進先出。它的實現就是普通的陣列和單向鍊錶。
佇列的特點是先進先出，後進後出。就像排隊一樣。實現方法也是普通的陣列和單向鍊錶。只是思路變換了，不是什麼大難題。
接下來才是我想特別寫的樹（tree）
二分查詢的前提條件是這一堆資料必須是順序儲存，公升序降序都可以，但是必須要順序。然後每次都拿中間項與查詢項比較。
二分查詢的優勢在於，它100%能排除到一半的資料，所以相比於堆疊和佇列的查詢方式會快很多。 那麼通過二分查詢來引出我們的
通過二分查詢你有沒有發現，不管查詢了多少次，查詢的方向是左還是右，都是按照一定的規律進行的。我們來畫乙個圖就看看
我們查詢2和5就一定會在第2次找到，我們要找1，4，6就一定會在第3次找到。也就是說在二分查詢中，某個資料被查詢的次數是固定的。而這樣乙個圖是不是很像乙個樹呢？其實這就是樹。
每乙個元素都稱為結點（node）（後面改了，下面的節點全部當成結點對待o(∩_∩)o）
樹和子樹
根：根是乙個相對概念，比如對2節點和5節點來說他們的根就是3節點。1節點的根就是2節點。4節點和6節點的根是5節點。
邊：就是上面的藍色箭頭。乙個擁有n個節點的樹有n-1條邊。
結點的層次：根結點的層次為1，其餘結點的層次為父結點層次+1 。
子樹：子樹同樣也是一棵樹，所以他們也擁有自己的根。每個子樹是互不相交的，如果子樹之間相交則不能稱之為樹。除了根節點以外，每個節點只有乙個父節點。
節點的度：乙個節點的子樹個數。
樹的度：一棵樹中最大的節點的度作為樹的度。例如上面，3節點的度是2。2節點的度是1。5節點的度是2 。所以這棵樹的度是2
葉節點：度為0的節點。用人話來說就是層次最低的節點。->1，4，6這幾個就是葉節點。
父子節點：這是乙個相對概念，需要注意的是父子關係只存在於相鄰的上下層次間。比如3是5的父節點，而不是4or6的父節點。
兄弟節點：在同一層次的節點稱為兄弟節點。
路徑和路徑的長度：就是某乙個節點沿著層層父節點往上走的軌跡。經過的箭頭就是該路徑的長度。
祖先節點：與父子節點類似，沿著一條向上的路徑，該路徑上所以的節點都是出發點的祖先節點。
子孫節點：沿著一條向下的路徑，該路徑所以的節點都是出發點的子孫節點。
樹的深度：樹的所有結點中最大的層次。
二叉樹：
簡單來說，乙個node裡含有資料域和指標域（含有1個firstchild指標和1個nextsibling指標）
二叉樹的種類
無序樹，有序樹，完全二叉樹，滿二叉樹。
除了葉結點外，其餘結點的指標域都不是null；
是從完全二叉樹衍生的一種樹，滿二叉樹只能缺少葉結點。
Early Orders 資料結構 思維
early orders 資料結構 思維 題目大意 給你乙個序列，讓你找乙個字典序最小的子串行，要求這子串行是乙個前k個數的全排列。題解 難度不太，冷靜思考。我用的優先佇列寫的，寫起來還是有點噁心，碼量不大，要注意很多細節。include define lson id 1 define rson i...
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程式的架構的思想可以問下面此問題 1.目的 為什麼才有此架構？2.效果 使用此架構後，前後的效果會發生什麼變化。3.成本 使用此架構後開發的週期和成本。4.競品 此類產品的競品是什麼，有沒有更好的方案。4.優缺點 如 為什麼使用spring 目的 解耦，模組化，關注業務 效果 程式模組化，由容器管理...