前几天和敖丙交流，他说我们写作的人都是在不停地燃烧自己，所以需要不停地补充燃料。对于他的观点，我不能再苟同了——所以我开始狂补计算机方面的基础知识，这其中就包括我相对薄弱的数据结构。
百度百科对数据结构的定义是：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。定义很抽象，需要大声地朗读几遍，才有点感觉。怎么让这种感觉来得更强烈，更亲切一些呢？我来列举一下常见的 8 种数据结构，数组、链表、栈、队列、树、堆、图、哈希表。
这 8 种数据结构有什么区别呢？
①、数组
优点：
按照索引查询元素的速度很快；
按照索引遍历数组也很方便。
缺点：
数组的大小在创建后就确定了，无法扩容；
数组只能存储一种类型的数据；
添加、删除元素的操作很耗时间，因为要移动其他元素。
②、链表
《算法（第 4 版）》一书中是这样定义链表的：
链表是一种递归的数据结构，它或者为空（null），或者是指向一个结点（node）的引用，该节点还有一个元素和一个指向另一条链表的引用。
Java 的 LinkedList 类可以很形象地通过代码的形式来表示一个链表的结构：
public class LinkedList<E> { transient Node<E> first; transient Node<E> last; private static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node<E> prev; Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; } } }
这是一种双向链表，当前元素 item 既有 prev 又有 next，不过 first 的 prev 为 null，last 的 next 为 null。如果是单向链表的话，就只有 next，没有 prev。
单向链表的缺点是只能从头到尾依次遍历，而双向链表可进可退，既能找到下一个，也能找到上一个——每个节点上都需要多分配一个存储空间。
链表中的数据按照“链式”的结构存储，因此可以达到内存上非连续的效果，数组必须是一块连续的内存。
由于不必按照顺序的方式存储，链表在插入、删除的时候可以达到 O(1) 的时间复杂度（只需要重新指向引用即可，不需要像数组那样移动其他元素）。除此之外，链表还克服了数组必须预先知道数据大小的缺点，从而可以实现灵活的内存动态管理。
优点：
不需要初始化容量；
可以添加任意元素；
插入和删除的时候只需要更新引用。
缺点：
含有大量的引用，占用的内存空间大；
查找元素需要遍历整个链表，耗时。
③、栈
栈就好像水桶一样，底部是密封的，顶部是开口，水可以进可以出。用过水桶的小伙伴应该明白这样一个道理：先进去的水在桶的底部，后进去的水在桶的顶部；后进去的水先被倒出来，先进去的水后被倒出来。
同理，栈按照“后进先出”、“先进后出”的原则来存储数据，先插入的数据被压入栈底，后插入的数据在栈顶，读出数据的时候，从栈顶开始依次读出。
④、队列
队列就好像一段水管一样，两端都是开口的，水从一端进去，然后从另外一端出来。先进去的水先出来，后进去的水后出来。
和水管有些不同的是，队列会对两端进行定义，一端叫队头，另外一端就叫队尾。队头只允许删除操作（出队），队尾只允许插入操作（入队）。
注意，栈是先进后出，队列是先进先出——两者虽然都是线性表，但原则是不同的，结构不一样嘛。
⑤、树
树是一种典型的非线性结构，它是由 n（n>0）个有限节点组成的一个具有层次关系的集合。
之所以叫“树”，是因为这种数据结构看起来就像是一个倒挂的树，只不过根在上，叶在下。树形数据结构有以下这些特点：
每个节点都只有有限个子节点或无子节点；
没有父节点的节点称为根节点；
每一个非根节点有且只有一个父节点；
除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
下图展示了树的一些术语：
根节点是第 0 层，它的子节点是第 1 层，子节点的子节点为第 2 层，以此类推。
深度：对于任意节点 n，n 的深度为从根到 n 的唯一路径长，根的深度为 0。
高度：对于任意节点 n，n 的高度为从 n 到一片树叶的最长路径长，所有树叶的高度为 0。
树的种类有很多种，常见的有：
无序树：树中任意节点的子节点之间没有顺序关系。那怎么来理解无序树呢，到底长什么样子？
假如有三个节点，一个是父节点，两个是同级的子节点，那么就有三种情况：
