CSDN 的小伙伴们，大家好，我是沉默的王二。
假期结束了，需要快速切换到工作的状态投入到新的一天当中。放假的时候痛快地玩耍，上班的时候积极的工作，这应该是我们大多数“现代人”该有的生活状态。
今天我们来学一下数据结构方面的知识，对扎实 Java 的基本功非常有用，学会了就会有一种自带大佬的感觉，嘿嘿。数据结构，也就是 Data Structure，是一种存储数据的结构体，数据与数据之间存在着一定的关系，这样的关系有数据的逻辑关系、数据的存储关系和数据的运算关系。
在 Java 中，数据结构一般可以分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构。哈哈，这个非字很有灵魂吧？
先来说线性数据结构吧。
1）数组
一眼看上去就知道的，像 String []、int [] 这种；还有需要看两眼才能看透的（看源码了），像 ArrayList，内部对数组进行了封装。
数组这种数据结构最大的好处，就是可以根据下标（或者叫索引）进行操作，插入的时候可以根据下标直接插入到具体的位置，但与此同时，后面的元素就需要全部向后移动，需要移动的数据越多，就越累。
假设现在已经有了一个 ArrayList 了，准备在第 4 个位置（下标为 3）上添加一个元素 55。
此时 ArrayList 中第 5 个位置以后的元素将会向后移动。
准备把 23 从 ArrayList 中移除。
此时下标为 7、8、9 的元素往前挪。
简单总结一下 ArrayList 的时间复杂度，方便大家在学习的时候作为参考。
1、通过下标（也就是 get(int index)）访问一个元素的时间复杂度为 O(1)，因为是直达的，无论数据增大多少倍，耗时都不变。
2、添加一个元素（也就是 add()）的时间复杂度为 O(1)，因为直接添加到末尾。
3、删除一个元素的时间复杂度为 O(n)，因为要遍历列表，数据量增大几倍，耗时也增大几倍。
4、查找一个未排序的列表时间复杂度为 O(n)，因为要遍历列表；查找排序过的列表时间复杂度为 O(log n)，因为可以使用二分查找法，当数据增大 n 倍时，耗时增大 logn 倍（这里的 log 是以 2 为底的，每找一次排除一半的可能）。
2）链表
链表在物理存储空间是不连续的，但每个节点要么知道它的下一个节点是谁，要么知道它的上一个节点是谁，仿佛就像我们之间隔着千山万水，却心有灵犀一点链。像 LinkedList 就是最典型的链表结构，通过引用相互链接。
LinkedList 中的每一个元素都可以称之为节点（Node），每一个节点都包含三个项目：其一是元素本身，其二是指向下一个元素的引用地址，其三是指向上一个元素的引用地址。
LinkedList 看起来就像下面这个样子：
第一个节点由于没有前一个节点，所以 prev 为 null；
最后一个节点由于没有后一个节点，所以 next 为 null；
这是一个双向链表，每一个节点都由三部分组成，前后节点和值。
相比 ArrayList，LinkedList 有以下优势：
1、LinkedList 允许内存进行动态分配，这就意味着内存分配是由编译器在运行时完成的，我们无需在 LinkedList 声明的时候指定大小。
2、LinkedList 不需要在连续的位置上存储元素，因为节点可以通过引用指定下一个节点或者前一个节点。也就是说，LinkedList 在插入和删除元素的时候代价很低，因为不需要移动其他元素，只需要更新前一个节点和后一个节点的引用地址即可。
3）栈
栈是一种非常有用的数据结构，它就像一摞盘子，第一个放在最下面，第二个放在第一个上面，第三个放在第二个上面，最后一个放在最上面。栈遵循后进先出的原则，也就是“Last In First Out”（简称 LIFO）——最后的一个进的，最先出去。
对于栈这样一个数据结构来说，它有两个常见的动作：
push，中文释义有很多种，我个人更喜欢叫它“压入”，非常形象。当我们要把一个数据放入栈的顶部，这个动作就叫做 push。
pop，同样的，我个人更喜欢叫它“弹出”，带有很强烈的动画效果，有没有？当我们要从栈中移除一个数据时，这个动作就叫做 pop。
4）队列
队列，只允许在队尾添加数据，队首移除数据。队列在 Java 中的出现频率非常高，有各种不同的类来满足不同的场景需求。像优先级队列 PriorityQueue、延时队列 DelayQueue 等等。队列遵循的是 First In First Out，缩写为 FIFO，也就是先进先出，第一个进入队列的第一个先出来。
