一、哈希表
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O(1)的查找效率，使其在查重和判等价方面用处极大
二、树与二叉树
树的实现：邻接表法（VECTOR）
二叉排序树：左子节点小于自身，右子节点大于自身，中序遍历后即得到升序数列。
哈夫曼二叉树：将信息存储于叶子节点上，访问频率高的节点深度尽量低，以优化效率。例如：前缀编码。
字典树：将所有字符串连在根节点上建一棵树。
三、优先队列与左偏树（可并堆）
动态地维护最大值
四、并查集
将一个连通块看做一种集合，把树根作为这个集合的标志
带权并查集维护相对关系：
每个节点增加一个权值，维护与父节点的相对关系，“查”操作时，顺着父节点递推出与祖父节点（树根）的相对关系，“并”操作时，通过其他节点的相对关系，递推出两个要合并的树根的相对关系（有点绕--）。
具体见经典题：食物链
五、线段树
难点在于研究左右两个区间解如何高效地合并
线段树的常见应用：
1）区间最大值最小值，区间和
2）区间最大连续段
3）矩形面积并，周长并
☆实现区间修改的lazy标志，等到有查询时，标志再下传，有效地将时间复杂度分散了。
六、树状数组
1）动态维护了前缀和，代码很简单，但只可单点修改
2）二维树状数组代码很简单
七、伸展树
（可删除元素、增加元素的线段树
八、分块
待续。。。