数据结构
定义：是计算机储存，组织数据的方式：
数据结构可以分为：
逻辑结构：面向问题
物理结构：面向计算机
逻辑结构 数据对象 数据元素之间的关系
分类：集合结构，线性结构，树形结构，图形结构
物理结构：数据 在 计算机的存储形势
分类 ： 顺序存储结构和链式存储结构
顺醋存储结构 ： 数据元素放在地址连续的存储
算法： 解决特定问题求解步骤详细描述
特此那个 ： 输入 0个或者多个
输出 ： 输出
有穷性， 确定性。可形性
算法复杂度：
算法的复杂度 时间复杂度 空间复杂度
时间复杂度 衡量一个算法好坏的重要标准
用 大O表示法
常见的时间复杂度
常数阶 O（1）<
线性阶 O（n）<
平方阶 O（n2）<
立方阶 O(n3)<
指数阶 O（2n）
对数阶 O（logN）
O(1)<O(logn)<O(n)<O()nlogn<O(n2)<O(n3)<O（2n)<O(n!)<O(nn)
列表内置的时间复杂度
index O(1)
append O(1)
pop O(1)
pop O(n)
reverse O(n)
insert(i) O(n)
sort O(n log n)
字典内置时间复杂度
delete O(1)
copy O(1)
空间复杂度
线性编： 具有0个或者多个数据元素的有限序列
特征：
第一个元素没有前驱
最后一个元素没有后续
其余的元素只有一个前驱和一个后续
分类
顺序表 计算机内存中以一组地址连续的存储单元 依次
优缺点：
优点：可以随机访问
缺点：掺入删除需要一定大量数据元素造成空间碎片
最好的时间复杂度O(1)
最坏的时间复杂度O(n)
Python中的顺序表 list tuple
链表 实在每一个节点存放下个节点的位置信息（内存地址）
分类： 单向链表
是在链表中需简单的一种形式
一个节点有两个域
第一个是信息域（元素域） 里面存放的是数据
第二个节点的节点域是个空域
单向循环链表
最后UI个节点的节点域不再为空 而是指向头节点
双向链表
一个节点有三个域
第一个是 节点域（元素域）里面存放的是上一个节点的位置
第二个是 信息域（元素域） 里面存放的是数据
第三个是 节点域（元素域）里面存放的是下一个节点的位置
栈：
是仅允许在表尾进行插入删除的线性表
特点先进后出
队列：
好比水管
只允许在一端插入 另一端删除的线性表
冒泡
定义：
就是把小的数字放在前面
把相邻的两个数 进行比较 如果前面的数字大于后面的数字 进行交换位置
选择
定义：
循环比较整个列表里比最小值小的数 然后交换位置 直到所有数据的位置都确定
树
定义：是一种数据结构 存放数据的集合
特点：
1、只有一个根节点 没有父节点的节点就是根节点
2、每一非根节点都有一个父节点
3、每个节点都有零个或多个节点
4、除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树
树的术语：
节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；
树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度；
叶节点或终端节点：度为零的节点；
父亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点；
孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的节点称为该节点的子节点；
兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点；
节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推；
树的高度或深度：树中节点的最大层次；
堂兄弟节点：父节点在同一层的节点互为堂兄弟；
节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点；
子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。
森林：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林；
树的种类：
有序树
二叉树 每一个节点最多有两个子节点
完全二叉树
平衡二叉树
B树
霍夫曼树
排序二叉树
无序树
树的存储
通常以 链式 存储
树的应用场景
AI算法
mysql
文件的目录系统
路由协议
xml 和 html
二叉树
定义： 每个节点最多只有两个子树的树结构
分为左子树 和右子树
完全二叉树 除了最后一层 其他层必须都是两个子节点 必须是从左往右依次排布
满二叉树 每一个节点必须都是两个子节点
二叉树的遍历
方式：
深度优先遍历
分类：
先序遍历 根节点 ---- 左子树----右子树
中序遍历 左子树 ---- 根节点 --- 右子树
后序遍历 左子树 ---- 右子树 --- 根节点
广度优先遍历 ---- 层次遍历
从上往下 从左往右依次遍历
常见的数据结构 顺序表 链表 栈 队列 树
二分法