个人学习笔记总结，详见数据结构与算法之美（度娘）
线性表：
非线性表：
数组
1、存储结构：链式存储，前驱后继关联
2、操作：
crud(前后索引关联，涉及最优最糟问题)
特点：非常低效
查询操作：
了解其存储方式，即查询就是通过数组下标进行。
插入操作：
假设数组的长度为n，现在，如果我们需要将一个数据插入到数组中的第k个位置。为了把第k个位置腾出来，给新来的数据，我们需要将第k~n这部分的元素都顺序地往后挪一位。那插入操作的时间复杂度是多少呢？
如果在数组的末尾插入元素，那就不需要移动数据了，这时的(最优)时间复杂度为O（1）。但如果在数组的开头插入元素，那所有的数据都需要依次往后移动一位，所以最坏时间复杂度是O（n）。因为我们在每个位置插入元素的概率是一样的，所以平均情况时间复杂度为（1+2+.n）/n=O（n）。
如果数组中的数据是有序的，我们在某个位置插入一个新的元素时，就必须按照刚才的方法搬移k之后的数据。但是，如果数组中存储的数据并没有任何规律，数组只是被当作一个存储数据的集合。在这种情况下，如果要将某个数组插入到第k个位置，为了避免大规模的数据搬移，我们还有一个简单的办法就是，直接将第k位的数据搬移到数组元素的最后，把新的元素直接放入第k个位置。
例：
假设数组a[10]中存储了如下5个元素：a，b，c，d，e。我们现在需要将元素X插入到第3个位置。我们只需要将c放入到a[5]，将a[2]赋值为X即可。最后，数组中的元素如下：a，b，x，d，e，c。
删除操作：
跟插入数据类似，如果我们要删除第k个位置的数据，为了内存的连续性，也需要搬移数据，不然中间就会出现空洞，内存就不连续了。 和插入类似，如果删除数组末尾的数据，则最好情况时间复杂度为O（1）；如果删除开头的数据，则最坏情况时间复杂度为O（n）；平均情况时间复杂度也为O（n）。
实际上，在某些特殊场景下，我们并不一定非得追求数组中数据的连续性。如果我们将多次删除操作集中在一起执行，删除的效率是不是会提高很多呢？ 例：
数组a[1]中存储了8个元素：a，b，c，d，e，f，g，h。现在，我们要依次删除a，b，c三个元素。
为了避免d，e，f，g，h这几个数据会被搬移三次，我们可以先记录下已经删除的数据。每次的删除操作并不是真正地搬移数据，只是记录数据已经被删除。当数组没有更多空间存储数据时，我们再触发执行一次真正的删除操作，这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。
访问数组越界问题：
即访问数组以外的资源；
容器能否完全替代数组？
针对数组类型，很多语言都提供了容器类，比如Java中的Arraylist、C++STL中的ector。在项目开发中，什么时候适合用数组，什么时候适合用容器呢？ ArrayList与数组相比，有哪些优势呢？ ArrayList的优势就是可以将很多数组操作的细节封装起来。比如前面提到的数组插入、删除数据时需要搬移其他数据等。另外，它还有一个优势，就是支持动态扩容。 数组本身在定义的时候需要预先指定大小，因为需要分配连续的内存空间。如果我们申请了大小为10的组，当第11个数据需要存储到数组中时，我们就需要重新分配一块更大的空间，将原来的数据复制过去，然后再将新的数据插入。
注意 因为扩容操作涉及内存申请和数据搬移，是比较耗时的。所以，如果事先能确定需要存储的数据大小，最好在创建ArrayList的时候事先指定数据大小。
例：
ArrayList<User> users = new ArrayList(10000);
for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
users.add(xxx);
}1.Java Arraylist无法存储基本类型，比如int、long，需要封装为Integer、Long类，而Autoboxing、Unboxing则有一定的性能消耗，所以如果特别关注性能，或者希望使用基本类型，就可以选用数组。 2.如果数据大小事先已知，并且对数据的操作非常简单，用不到ArrayList提供的大部分方法，也可以直接使用数组。 3.还有一个是我个人的喜好，当要表示多维数组时，用数组往往会更加直观。比如Object array；而用容器的话则需要这样定义：ArrayList<ArrayList>array。
数组下标问题：
