数据结构是以某种形式将数据组织在一起的集合,不仅存储数据, 还支持访问和处理数据的操作.
基础的数据结构有:线性表(数组,链表),栈与队列,树与二叉树,图等
1. 冒泡
冒泡排序的思想: 每次比较两个相邻的元素, 如果他们的顺序错误就把他们交换位置。
快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。
步骤：
从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分割结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分割（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
2.深度优先遍历和广度优先遍历的区别？
1） 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。
2） 深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。具体说明如下：
• 先序遍历：对任一子树，先访问根，然后遍历其左子树，最后遍历其右子树。
• 中序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后访问根，最后遍历其右子树。
• 后序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后遍历其右子树，最后访问根。
广度优先遍历：又叫层次遍历，从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。
3）深度优先搜索算法：不全部保留结点，占用空间少；有回溯操作(即有入栈、出栈操作)，运行速度慢。
广度优先搜索算法：保留全部结点，占用空间大； 无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。
通常 深度优先搜索法不全部保留结点，扩展完的结点从数据库中弹出删去，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用空间较少。所以，当搜索树的结点较多，用其它方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。
广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此，程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间的问题。但广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索要快些