1，二叉樹深度優先遍歷和廣度優先遍歷
深度優先遍歷：對每乙個可能的分支路徑深入到不能再深入為止，而且每個節點只能訪問一次。要特別注意的是，二叉樹的深度優先遍歷比較特殊，克細分為 前序遍歷，中序遍歷，後序遍歷 （小竅門：看根節點再前中後？）
前序遍歷：根節點->左節點->右子樹
中序遍歷：左子樹->根節點->右子樹
後序遍歷：左子樹->右子樹->根節點
廣度優先遍歷：又叫層次遍歷，從上往下對每一層依次訪問，在每一層中，從左往右（也可以從右往左）訪問結點，訪問完一層就進入下一層，直到沒有結點可以訪問為止。
二叉樹的深度優先遍歷的非遞迴的通用做法是採用棧，廣度優先遍歷的非遞迴的通用做法是採用佇列。
2，堆和棧的區別
（1）堆是乙個完全二叉樹，而且某個節點的值總是不大於或不小於父節點的值（有最大堆和最小堆）
棧是乙個先進後出的線性表，（在棧頂進行操作）
（2）堆的訪問是隨意的，這就如同我們在圖書館的書架上取書，雖然書的擺放是有順序的，但是我們想取任意一本時不必像棧一樣，先取出前面所有的書，書架這種機制不同於箱子，我們可以直接取出我們想要的書
（3）記憶體的申請方式不同
棧：由作業系統（編譯器）自動分配釋放 ，存放函式的引數值，區域性變數的值等。其操作方式類似於資料結構中的棧。
堆： 一般由程式設計師分配釋放， 若程式設計師不釋放，程式結束時可能由os**，分配方式倒是類似於鍊錶。
（4）記憶體的申請效率不同
棧：棧由系統自動分配，速度較快
堆：堆是由new分配的記憶體，一般速度比較慢，而且容易產生記憶體碎片，不過用起來最方便
（5）申請大小的限制
棧：是連續記憶體 在window裡面，棧的大小是2m，如果空間過大的話，會提示overflow
堆：不是連續記憶體，堆獲得的空間比較靈活，也比較大
（6）快取方式
棧：使用的是一級快取，通常都是被呼叫的時候處於儲存空間中，呼叫完立即釋放
堆：放在二級快取中，生命週期由虛擬機器的垃圾**演算法來決定（並不是一旦成為孤兒物件就能被**）。所以呼叫這些物件的速度相對來說更低。
（關於一級記憶體，二級記憶體：
（7）**方式
棧：由於棧上的空間是自動分配自動**的，所以棧上的資料的生存週期只是在函式的執行過程中，執行後就釋放掉，不可以再訪問。
堆：堆上的資料只要程式設計師不釋放空間，就一直可以訪問到，不過缺點是一旦忘記釋放會造成記憶體洩露
3，鍊錶反轉
例如： 輸入: 1->2->3->4->5->null 輸出: 5->4->3->2->1->null
設定兩個指標 new（剛剛修改完的界定），old（沒有修改的老的節點），
把old的指標指向new，所以這個時候需要記錄old的下乙個節點，即 tmp=old->next
這時 把new=old old=tmp 開始下一輪的迴圈
偽**：
while(old!=null)
擴充套件：要把 head->1->2->3->4->5->6
改成 head->4->3->2->1->5->6
如下**：（前面加乙個頭指標會更好處理）
ptr reverse(ptr head,intk) head->next->next =old;
return
new;
}
鍊錶逆轉學習通過：
4，紅黑樹：
紅黑樹的特性和優勢，在神魔情況下需要變色，在神魔情況下需要旋轉
紅黑樹是基於二叉查詢樹的
二叉查詢樹的特性：
1.左子樹上所有結點的值均小於或等於它的根結點的值。
2.右子樹上所有結點的值均大於或等於它的根結點的值。
3.左、右子樹也分別為二叉排序樹。
查詢的方式正是二分查詢的思想，查詢所需的最大次數等同於二叉查詢樹的高度。
在插入節點的時候也是利用類似的方法，通過一層層比較大小，找到新節點適合插入的位置
但是插入資料的時候，二叉查詢樹的效能可能會降低（變成瘸子）
然後紅黑樹就應運而生
紅黑樹是一種自平衡的二叉查詢樹，除了符合二叉查詢樹的基本特性外，還有下面的附加特性
1.節點是紅色或黑色。
2.根節點是黑色。
3.每個葉子節點都是黑色的空節點（nil節點）。
4 每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。(從每個葉子到根的所有路徑上不能有兩個連續的紅色節點)
5.從任一節點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數目的黑色節點。
紅黑樹從樣子的最長路徑不會超過最短路徑的二倍
當插入或刪除節點的時候，紅黑樹的規則有可能會被打破，這時候需要做一些調整來維持規則
調整的方法有兩種：變色和旋轉（左旋轉和右旋轉）
另外，關於資料結構和演算法的基礎文件有：
基礎文件1
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