資料結構：
棧、佇列、鍊錶、陣列、雜湊表、堆、二分查詢樹
棧：先進後出
佇列：先進先出
鍊錶：新增和刪除方便，訪問比較費時間
陣列：訪問比較方便，刪除和新增比較費時間
雜湊表：由key和value組成資料
堆：一種圖的樹形結構，被用於優先佇列，可以自由新增資料，但取出資料時要從最小值開按順序取出
二分查詢樹：是一種資料結構，採用了圖的樹形結構，資料儲存於二叉查詢樹的各個結點中
排序：氣泡排序：從序列右邊開始比較相鄰兩個數字的大小，在根據結果交換數字。-時間複雜度o（n²）
選擇排序：從待排序的資料中尋找最小值，將其與序列最左邊的數字進行交換-時間複雜度o（n²）
插入排序：是一種從序列左端開始依次對資料進行排序的演算法。在排序過程中，左側的資料陸續歸位，而右側留下的就是還未被排序的資料。插入排序的思路就是從右側的未排序區域內取出乙個資料，然後將它插入到已排序區域內合適的位置上。時間複雜度o（n²）
堆排序：利用堆得特性進行排序，在對當中儲存資料，並按照降序來構建堆。降序堆，根節點就是最大值，使用只需要倒序取出即可。時間複雜度o（nlogn）
歸併排序：歸併排序演算法會把序列分成長度相同的兩個子串行，當無法繼續往下分時（也就是每個子串行中只有乙個資料時），就對子序列進行歸併。歸併指的是把兩個排好序的子串行合併成乙個有序序列。該操作會一直重複執行，直到所有子串行都歸併為乙個整體為止。——不停的分割資料直到單個資料取出，然後比較各個資料的大小，和必成乙個陣列，然後再對比陣列的各個序號位的大小，合併成乙個，然後重複執行直到完成排序。時間複雜度o（nlogn）
快速排序：快速排序演算法首先會在序列中隨機選擇乙個基準值（pivot），然後將除了基準值以外的數分為「比基準值小的數」和「比基準值大的數」這兩個類別，再將其排列成以下形式。——隨機選取乙個數作為基準數，然後把陣列進行對比，分為比基準樹小的左邊和比基準數大的右邊，然後再在左右兩邊選取基準數，再次排序，直到排好為止。時間複雜度o（nlogn）
查詢：線性查詢：即便資料沒有按順序儲存，也可以應用線性查詢。線性查詢的操作很簡單，只要在陣列中從頭開始依次往下查詢即可。（沒有限制資料型別）——時間複雜度便為 o(n)。
二分查詢：二分查詢也是一種在陣列中查詢資料的演算法。，它只能查詢已經排好序的資料。二分查詢通過比較陣列中間的資料與目標資料的大小，可以得知目標資料是在陣列的左邊還是右邊。因此，比較一次就可以把查詢範圍縮小一半。重複執行該操作就可以找到目標資料，或得出目標資料不存在的結論。——時間複雜度為 o(logn)。
日常筆記（持續更新）
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Vue筆記，持續更新
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筆記（一）（持續更新）
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