1.基本数据结构：数组，链表，堆，栈，队列

数组：

arr =【a,b,c】.通过索引可以定位到数组中的元素，比如arr[0],arr[1]就是表示数组中的第一个元素和第二个元素

arr.lenth() 可以立马获取数组的元素长度

查询一个元素为O(1), 插入或删除一个元素为O(n)

链表：

list = [];

list.add(a);list.add(b);list.add(c);

list.size() 也是可以立马获取到链表的长度

list.get(index) 则无法获取指定索引的元素；但是给定元素，可以方便的获取它的前一个或者后一个元素

知道list[N] 可以迅速找到 list[N+1]这是因为在Node[N] 节点，存储了指向Node[N+1]的指针

堆：

在java 堆 主要是说内存模型，将类的实例，方法，变量存于堆中

heap 平时应用也比较少

其实堆也算一种二叉树，插入或删除是O(nlogn), 查找最大值或最小值为O(1)

在处理有优先级的任务时，比较使用

栈：

在java 栈 主要也是说内存模型，存储一个不变的常量

stack 平时应用也比较少

栈也是一种“先进后出”的数据结构，与队列类似，有进栈和出栈，这两个操作都是O(1)的复杂度

队列：

queue 队列有先进先出，后进先出的方式

采用先进先出，可以很方便获取队列第一个元素。应用场景：比如监听消息，生产者有消息就往队列里发，监听者监听到到队列有消息，就按照先进先出从队列里取出元素进行消费。

采用先进后出，可以很方便获取队列最后一个元素，

2.进阶数据结构：有向图，无向图，二叉树，哈希表

图：

在数学《图论》课程中，有有向图和无向图区分

无向图就是几个点相连成线组成的图，在此基础上，线如果是有方向的，则是有向图

一个常见的研究场景是：几个城市，去每个城市不重复的最短路径，用于寻求最优解。

树：

构建的有层次关系的点的结构，

可以分为有根树和无根树，无根树实际上也是一种特殊的无向图。

有根树，有父节点，子节点，叶子节点等概念。

常见的二叉树，是指每个节点最多两个子节点

哈希表：

实际就是我们常说的hash

不同在于我们常说的hash，是指一个对象的hash值，用来作为对象的唯一标识。

这里阐明数据结构，

是指key-value的存储形式，将不同对象计算hash值，放到一个字典（映射）中，key就是hash值，value就是对象。如果就算出的hash一样，则key还是hash值，value 就有多个对象了，以队列方式存储。