数据结构相关的读写说有哪些

‘壹’ 数据结构包括哪三方面

数据结构包括逻辑结构、数据的物理结构、数据存储结构。

1、数据逻辑：指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后间关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括： 集合：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系；树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系；图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。

2、数据物理结构：指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示（又称映像），它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以，一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。数据元素的机内表示（映像方法）： 用二进制位（bit）的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点（node）。当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与各个数据项对应的子位串称为数据域（data field）。因此，节点是数据元素的机内表示（或机内映像）。关系的机内表示（映像方法）：数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像，常用两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针（pointer）来表示数据元素之间的逻辑关系。

3、数据存储结构：数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式称为数据的物理结构(也称为存储结构)。一般来说，一种数据结构的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序存储、链式存储、索引存储和哈希存储等。数据的顺序存储结构的特点是：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系；非顺序存储的特点是：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。

‘贰’ c语言常见的数据结构有哪些

1、线性数据结构

元素之间一般存在元素之间存在一对一关系，是最常用的一类数据结构，典型的有：数组、栈、队列和线性表。

2、树形结构

结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关，称为“一对多”关系，常见类型有：树、堆。

3、图形结构

在图形结构中，允许多个结点之间相关，称为“多对多”关系。

(1)线性数据结构：元素之间一般存在元素之间存在一对一关系，是最常用的一类数据结构，典型的有：数组、栈、队列和线性表

(2)树形结构：结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关，称为“一对多”关系，常见类型有：树、堆

(3)图形结构：在图形结构中，允许多个结点之间相关，称为“多对多”关系

‘叁’ JAVA数据结构有哪几种

JAVA数据结构有以下几种：

1、List：

List是有序的Collection，使用此接口能够精确的控制每个元素插入的位置。用户能够使用索引（元素在List中的位置，类似于数组下 >标）来访问List中的元素，这类似于Java的数组。

2、Vector：

基于数组（Array）的List，其实就是封装了数组所不具备的一些功能方便我们使用，所以它难易避免数组的限制，同时性能也不可能超越数组。

另外很重要的一点就是Vector是线程同步的(sychronized)的，这也是Vector和ArrayList 的一个的重要区别。

3、ArrayList：

同Vector一样是一个基于数组上的链表，但是不同的是ArrayList不是同步的。所以在性能上要比Vector好一些，但是当运行到多线程环境中时，可需要自己在管理线程的同步问题。

4、LinkedList：

LinkedList不同于前面两种List，它不是基于数组的，所以不受数组性能的限制。 它每一个节点（Node）都包含两方面的内容：节点本身的数据（data），下一个节点的信息（nextNode）。

所以当对LinkedList做添加，删除动作的时候就不用像基于数组的ArrayList一样，必须进行大量的数据移动。只要更改nextNode的相关信息就可以实现了，这是LinkedList的优势。

5、HashSet：

虽然Set同List都实现了Collection接口，但是他们的实现方式却大不一样。List基本上都是以Array为基础。

但是Set则是在 HashMap的基础上来实现的，这就是Set和List的根本区别。HashSet的存储方式是把HashMap中的Key作为Set的对应存储项。

6、HashMap：

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。(除了不同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

7、HashTable：

Hashtable 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。Hashtable 继承于Dictionary，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。

Hashtable 的函数都是同步的，这意味着它是线程安全的。它的key、value都不可以为nul

‘肆’ 常用数据结构有哪些

数据结构分为8类有：数组、栈、队列、链表、树、散列表、堆、图。数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成 。

1、数组

数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。例如下面这段代码就是将数组的第一个元素赋值为 1。

2、栈

栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。 栈的特点是：先进后出，或者说是后进先出，从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈。

3、队列

队列与栈一样，也是一种线性表，不同的是，队列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素为出队。

4、链表

链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个结点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个结点地址的指针域。根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。

5、树

树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

6、散列表

散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。

7、堆

堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看做一棵树的数组对象，具有以下的性质：堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；堆总是一棵完全二叉树。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

8、图

图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。

‘伍’ 数据分析师必须掌握的数据结构有哪些

【导读】对于数据分析工程师来说，数据结构是必知必会的，是数据分析师基础学习的部分，在进行数据结构学习的时候，是绕不过的一个基础，那么数据分析师必须掌握的数据结构有哪些?今天我们要推荐的就是一份能够帮助大家学好数据结构的书单，赶紧学起来吧!

1、大话数据结构

《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。

通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。

2、趣学数据结构

本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用(包括各种查找、排序等)和高级应用(包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等)。

通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。

3、Python数据结构与算法分析

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。

本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

4、图解数据结构：使用 C++(其他语言版本也有)

这是一本以C++程序语言实战来解说数据结构概念的教材。全书内容浅显易懂，利用大量且丰富的图示与范例，详解复杂的抽象理论，从最基本的数据结构概念开始说明，再以C++工具加以诠释阵列结构、堆栈、链表、队列、排序、查找等重要的概念，引领读者抓住重点轻松进入数据结构的学习领域。

《图解数据结构：使用C++》内容架构完整，逻辑清楚，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，有效提升可读性。以C++程序语言实现数据结构中的重要理论，以范例程序说明数据结构的内涵。强调边做边学，结合下载文件，给予最完整的支援。

在进行数据结构学习的时候，以上分享的数据结构的书单，大家可以有效利用起来，希望对大家有所帮助，另外，数据分析师是近几年针对大学生的新兴职业，所以对于大学生就业是很有帮助的，如果大家想要在这方面有所发展，不妨去努力学习一下，了解一下数据分析师的日常工作，考一个相关的证书。

‘陆’ 数据结构有哪些方面的应用，试举例说明。

这个应用就很多了，最多的地方是用在写底层的系统软件中，如编写一个操作系统、数据库管理系统、编译系统等，会用到大量的数据结构知识，如链表、树、图等；在应用软件中，也会使用到很多，例如对数组排序，从数组中查找数据，查找地图中两个地点之间的最短路径等，这些应用在大多数语言和API接口中已经提供了相应方法，但是如果要自己做一个类似的应用系统（如自己做一个类似于网络地图的东东），就需要大量数据结构知识了。

‘柒’ 学习数据结构，有哪些值得推荐的好书

作者：向小刚
链接：https://www.hu.com/question/19987046/answer/13945644
来源：知乎
着作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

1. CLRS 算法导论
算法网络全书，只做了前面十几章的习题，便感觉受益无穷。
2. Algorithms 算法概论
短小精悍，别据一格，准经典之作。一个坏消息: 同算法导论，该书没有习题答案。好消息：习题很经典，难度也适中，只需花点点时间自己也都能做出来。不好也不坏的消息：我正在写习题的答案，已完成前三章，还剩九章约二百道题，顺利的话二个月之后发布。另有中文版名《算法概论》，我没看过，不知道翻译得怎么样。如果有心的话，还是尽量看原版吧，其实看原版与看中文版花费时间不会相差很大，因为大部分时间其实都花费在做习题上了。
dr. dobb's essential books on Algorithm and daba structure
3. Algorithm Design 算法设计
很经典的一本书，很久之前看的，遗憾的是现在除了就记得它很经典之外其它都忘光了。
4. SICP 计算机程序的构造和解释
六星之书无需多言，虽然这不是一本讲算法的书，但看完此书有助于你更深入的理解什么是递归。我一直很强调习题，看完此书后你至少应该做完前四章的太部分习题。否则那是你的遗憾，也是作者的遗憾。
5. Concrete Mathematics 具体数学
有人说看TAOCP之前应该先弄清楚这本书的内容，要真是如此的话那我恐怕是看不到TAOCP了。零零碎碎的看了一大半，很多东西都没有时间来好好消化。如果你是刚进大学不久的本科生，有着大把的可自由支配时间，那你幸运又幸福了，花上几个月时间好好的读一下此书吧，收获绝对大于你的期望值。
6. Introction to The Design and Analysis of Algorithms 算法设计与分析基础
很有趣的一本算法书，有许多在别的书上找不到的趣题，看完此书绝对能让你大开眼界，实在是一本居家旅行，面试装逼的必备佳作。
7. 编程之美--微软技术面试心得
虽说是一本面试书，但如果把前面十几页扯掉的话，我更愿意把它看作是一本讲解题思维的算法小品。在书中，作者通常是给出一个平常解法，然后再一次又一次的优化改进，你可以很清楚的看到基本的算法设计思想是如何得到运用以解决实际问题的。如果你已经有了一些算法的基础，看完本书应该能使你的算法应用能力得到一定的提高。另外，本书生动有趣，也同样适合于初学者。
8. Fundamentals of Algorithmics 算法基础
也是很久之前在学校图书馆借来看的，内容记不太清楚了，只隐约记得此书的动态规划章节犹为出彩。应该是很经典的一本书，个人以为足以和算法导论等所谓当世经典平分秋色，但是怎么好像被人提到的不多，或许是我孤陋寡闻了。
9. How to solve it 怎样解题
二十世纪最伟大的数学思想家之一波利亚的力作，讲一般性的解题方法：怎么认识问题，怎么转换问题，怎么解决问题，如何在问题中得到启发，如何找到一个通往答案的方向。
10. Programming interviews exposed 程序员面试攻略
一本消遣之作。个人以为要比国内的某“XXX面试宝典”纯粹一些，至少也有一些启发性的内容，而不单单是面试题解库。
11. Programming Pearls 编程珠玑
学习算法不仅需要像Alogrithms，算法导论这样的重量级的内功心法，像《编程之美》、《编程珠玑》这样的轻量级的轻功身法也必不可少。前些年网上不是很流行像“给你10亿个数，找到最大的n个”或者“给你10亿个数，找出现次数最多的那个数”之类的网络面试题吗？看了此书你就知道怎么解决了。相比于《编程之美》来说，本书中的示例技巧性略低一些，但是也更有实际应用价值一些。
12. 算法艺术与信息学竞赛
如果算法导论是九阳神功，那这本无疑就是九阴真经。本书是专为参加一些诸如ACM之类程序设计比赛的同学而写的，江湖人称“黑书”。里面讲的都是一些在编程比赛中常用的算法、数据结构，以及一些数论和计算几何等。我虽然并不搞竞赛，但也从此书中受益颇多。
13. An Introction to Probability Theory and Its Applications
准备看的，现在才发现概率论有多么重要，可惜本科的时候没有好好学。前不久一个同学问我个问题，我半天弄了一个程序给他，他说：这里就不是相关系数么，Excel一下就完事！我晕，我还真不知道那就是相关系数。
14. Numerical Analysis
这本的作者是Richard L. Burden,J. Douglas Faires
数值分析，讨论各种数值算法，比如插值、拟合、积分、微分方程的求解、线性和非线性方程组求解等。准备详细看。
15. TAOCP 计算机程序设计艺术
传说中的TAOCP，说的人多，看的人少。TAOCP四卷堪称是算法藏经阁中的易筋经或者是少林七十二绝技。天下武学，尽出少林，天下算法，尽出TAOCP也。

‘捌’ 数据结构有哪些基本算法

数据结构中最基本的算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，归并排序，，二分搜索算法
等等。

1、用的最多也是最简单的数据结构是线性表。

2、有前途的又难数据结构是图 。

3、常用的80％算法是排序和查找。