一、常见的数据结构
数组，栈，队列，链表，散列表，二叉树，堆，跳表，图，树。
1. 数组：
数组的元素在内存中存储是连续存放的，占有连续的存储单元（连续的内存空间）；且容量固定（定容）；只能存储一种类型的数据；添加、删除操作慢，因为要移动其他元素（提供随机访问，但插入删除操作慢）。
访问的时间复杂度：O（1）；
插入/删除的时间复杂度：O（n）。
2. 栈：
后进先出，栈顶入栈，栈顶出栈。栈常应用于实现递归功能方面的场景，如斐波那契数列。
栈常由一维数组或链表表示，分别叫做顺序栈和链式栈。
不同的出栈排列个数：
常用的操作有：入栈push，出栈pop。
访问的时间复杂度：O（n）（最坏）；
插入/删除的时间复杂度：O（1）。
3. 队列：
先进先出，在多线程阻塞队列管理中非常适用。
队列用数组或链表实现，分别叫做顺序队列和链式队列。
访问的时间复杂度：O（n）（最坏）；
插入/删除的时间复杂度：O（1）。
4.链表：
物理存储单元上非连续的，非顺序的存储结构；每个元素包含两个节点：数据域和指针域；不需要初始化容量，可以任意加减元素，只需要改变前后2个元素节点的指针域指向地址即可。
5. 散列表（哈希表）：
根据键（key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。
6. 非线性数据结构——图：
图的存储使用：①邻接矩阵：二维矩阵，如A[i][j]=n（权值）或者A[i][j]=0/1，无线图的邻接矩阵是对称矩阵。邻接矩阵比较浪费空间。
②邻接表：如下图所示，在无向图中，邻接表元素的个数=边的条数*2；在有向图中，邻接表元素的个数=边的条数。
7. 非线性数据结构——堆：
堆不一定是完全二叉树，任意一个节点的值都 ≥（或≤）所有子节点的值，堆通常用数组表示。
堆的插入和删除效率高，时间复杂度是O（logn），初始化的时间复杂度是O（n）。
8. 非线性数据结构——树：
n个节点，n-1条边。
二叉树（链式存储或顺序存储）：第 i 层至多有 2^（i-1） 个节点，深度为k的二叉树至多共有 2^(k+1)-1 个节点（满二叉树），至少共有 2^k 个节点。
平衡二叉树：空或者左右子树的高度差绝对值不超过1，且左右子树都是一颗平衡二叉树。
红黑树：每个节点非红即黑，根节点是黑色节点，叶节点都是黑色的空节点。
二、常用算法
递归，排序，二分查找，搜索，哈希算法，分治算法，动态规划，字符串匹配算法等。
