一份数据结构的快速review-CFANZ编程社区

每次面试前我都要重新回顾下题型，找下手感。我觉得基础和经典题型必须会写等等，面试时候沉着应对，一步步思考就可以。
以下内容仅供个人复习参考。

首先是最基本的数据结构：

数组和字符串（顺序存储）
涉及两大类问题：
查找：1）顺序查找；2）二分查找；3）哈希查找；
排序：八大基础排序
常用技巧：
双指针法（做题下来，感觉可以分为头尾指针or快慢指针，注意下两者的循环终止条件，理解头或尾，快或慢分别代表什么就可以了）。
滑动窗口（其实是高级点的双指针，可以解决很多子字符串匹配和子数组问题）。其中，滑动窗口的整体思想如下：

int right =0,left =0;
while(right<s.size()){
	window.add(s[right]);
	right++;
while(valid){
	window.remove(s[left]);
	left++;
}
}

哈希法，用来快速判断一个元素是否在集合中。
c++的话就涉及set、unordered_set和multiset，map、unordered_map和multimap方法函数的熟练使用。数组本身就可以当作一种哈希表（可用于字符串的情况）。但如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费，此时可以考虑set或map。

链表（链式存储）
包括单链表、双链表、循环链表（可以解决约瑟夫环问题）。
c++版链表定义：

struct ListNode{
	int val;
	ListNode *next;
	ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
    ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
    ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
};

python版本链表定义：

class ListNode:
	def __init__(self,val=0,next=None):
		self.val = val
		self.next = next

注意删除头节点的逻辑，可以设置虚拟头节点。

然后是高阶的数据结构：

栈和队列
在C++中，stack和queue都是STL中的数据结构。
在Python中，list充当栈，append入栈，pop出栈。from collections import deque中用deque创建队列，append入队，popleft出队。
其中，栈善于解决匹配类问题。此外还有单调队列，单调栈等特殊数据结构。
二叉树
🌲的分类`：
满二叉树指如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。（深度为k，节点数为 $2^k-1$ 。
完全二叉树指除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 k 层，则该层包含 $1至 2^{k -1}$ 个节点。
二叉搜索树指若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；它的左、右子树也分别为二叉排序树。
平衡二叉搜索树又被称为AVL（Adelson-Velsky and Landis）树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
🌲的存储方式：
二叉树可以链式存储，也可以顺序存储。链式存储用指针，顺序存储用数组。顾名思义就是顺序存储的元素在内存是连续分布的，而链式存储则是通过指针把分布在散落在各个地址的节点串联一起。

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode *left;
    TreeNode *right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};

顺序存储
如果父节点的数组下表是i，那么它的左孩子就是i * 2 + 1，右孩子就是 i * 2 + 2。
🌲的遍历方式：
深度优先遍历：前序遍历，中序遍历，后序遍历（递归法和迭代法）
广度优先遍历：层序遍历（迭代法）
具体见二叉树的七种遍历。