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1.数据结构的定义（了解就好）
数据结构是指数据元素的集合及元素间的相互作用和构造方法。元素之间的相互关系是数据的逻辑结构，数据元素及元素之间关系的存储称为物理结构（或存储结构）。
数据结构按照逻辑关系的不同分为线性结构和非线性结构两大类。线性结构主要就是线性表（顺序表、单链表）、栈、队列数组和串这些，而非线性结构主要就是树结构、图结构。
算法与数据结构密切相关，数据结构是算法设计的基础，设计合理的数据结构可使算法简单而高效。
2.数组
对于一维数组来说，a[i]的存储地址计算公式为：a + i×len，a代表起始位置，i代表数组下标，len代表每个元素所占字节数。
假设数组a中每个元素占两个字节，那么对于起始位置为0、元素a[1]来说，它的存储地址为：0 + 1×2=2，因为0和1两个位置被数组的第一个元素a[0]占用。
对于上面这道例题，二维数组中，根据计算公式，元素a[2][3]按行优先存储的存储地址为：a + （2×5+3）×2=a + 26。
3.稀疏矩阵
对于上三角矩阵和下三角矩阵，大家需要搞懂的就是上面这种例题。（不建议大家死记硬背这两个公式，推荐大家采取代入数字直接验证的方式！！！）
例题中是一个下三角矩阵，我们看到A[0，0]存储在一维数组M[1]这个位置（注意数组M的下标从1开始），所以我们取 i=0、j=0代入四个选项，BC两个选项得到的结果是0，直接排除；而AD两个选项得到的结果是1，满足题意。我们再看到A[1，0]存储在一维数组M[2]这个位置，所以我们再取 i=1、j=0代入AD两个选项，D选项得到的结果是1；A选项得到的结果是2。综上所述，通过两次取值验证，A选项正确！！！
4.线性表
一个线性表是n（n≥0）个元素的有限序列，通常表示为（a1，a2，......，an）。非空线性表的特点如下：
①存在唯一的一个称作“第一个”的元素。
②存在唯一的一个称作“最后一个”的元素。
③除第一个元素外，序列中的每个元素均只有一个直接前驱。
④除最后一个元素外，序列中的每个元素均只有一个直接后继。
4.1 顺序表与链表
单链表的插入操作： s->next=p->next; p->next=s; 单链表的删除操作： q=p->next; p->next=q->next; (上面两句等价于：p->next=p->next->next)
4.2 顺序存储与链式存储
对于顺序存储和链式存储，进行查找的时间复杂度显然就是O（n/2）。
读运算：顺序存储中，无论元素在哪个位置，直接访问数组下标即可，所以是O（1）；链式存储中，如果读取第一个，则为最好情况1，如果读取最后一个，则为最坏情况n，因为要依次访问这些元素的指针域，所以总的为O（（n+1）/2）。
插入运算：顺序存储中，假设元素依次为2、5、6、1、9（n=5），那么最好情况是在最后一个元素后面插入一个新元素，此时不需要移动任何元素，为0，最坏情况是在第一个元素前面插入一个新元素，此时需要将2、5、6、1、9全部向后移动一个位置，为5，所以平均下来需要移动（0+5）/2个元素，即为O（0+5）/2=O（n/2）；链式存储中，只需要移动插入元素位置的前驱指针和后继指针就可以了，所以为O（1）。
删除运算：顺序存储中，假设元素依次为2、5、6、1、9（n=5），那么最好情况是将最后一个元素删除，此时不需要移动任何元素，为0，最坏情况是将第一个元素删除，此时需要将5、6、1、9全部向前移动一个位置，为4，所以平均下来需要移动（0+4）/2个元素，即为O（0+4）/2=O（（n-1）/2）；链式存储中，只需要移动删除元素位置的前驱指针和后继指针就可以了，所以为O（1）。
4.3 栈与队列
栈和队列最重要的一点就是：栈为先进后出；队列为先进先出。（广度队列，深度栈！！！）
对于上面这个习题，元素a、b、c依次入栈，则可能得到哪些出栈序列？
首先，我们可以利用数学中的排列组合知识，3个元素，全排列一共有3！=6种情况，但是出栈真的有6种吗？实则不然！
①元素a进栈，元素a出栈，元素b进栈，元素b出栈，元素c进栈，元素c出栈，此时得到出栈序列为：abc。
②元素a进栈，元素a出栈，元素b进栈，元素c进栈，元素c出栈，元素b出栈，此时得到出栈序列为：acb。
③元素a进栈，元素b进栈，元素b出栈，元素a出栈，元素c进栈，元素c出栈，此时得到出栈序列为：bac。
④元素a进栈，元素b进栈，元素b出栈，元素c进栈，元素c出栈，元素a出栈，此时得到出栈序列为：bca。
⑤元素a进栈，元素b进栈，元素c进栈，元素c出栈，元素b出栈，元素a出栈，此时得到出栈序列为：cba。
为什么出栈序列中没有cab这种情况呢？如果元素c第一个出栈，则说明元素a和b已经在栈中，而a被b压在下面，如果b不出来，a是肯定出不来的，所以不存在cab这种情况。即一共有5中出栈序列。
我们再来看上面这道例题，左端可进可出，右端只能进不能出。四个元素依次入队，得不到哪种出队序列？？？
A选项：e1、e2、e3、e4依次从左端入队，就得到了e4、e3、e2、e1这样的队列，此时依次出队即可得到A选项的结果。
B选项：e1、e2先从左端入队，之后e3从右端入队，最后e4从左端入队，就能得到e4、e2、e1、e3的队列，满足B选项。
C选项：e1、e2先从右端入队，之后e3、e4再从左端入队，就可以得到e4、e3、e1、e2的队列，即符合C选项。
D选项：仔细分析这个队列的入队出队规则，我们发现e1和e2无论如何都是相邻的元素，所以无法得到D选项这样的队列。
4.4 线性表的推广——广义表
例1：广义表LS1的长度为元素的个数（单个元素算一个元素，子表这个整体算一个元素），所以LS1中，a是一个元素，（b，c）是一个元素，（d，e）是一个元素，即长度为3。深度为所含括号的层数，LS1中最外层有一层括号，内部的（b，c）和（d，e）算同样的一层，所以总层数为2，即深度为2。
例2：要获取LS1中的字母b，则需要的操作为：先取表尾，得到（（b，c），（d，e））；再取表头，得到（b，c）；再取表头即可得到字母b。即操作序列为：Head（Head（Tail（LS1）））。
5.树与二叉树
5.1 基本概念
①结点的度：当前结点的孩子结点的个数。比如结点2有两个孩子结点4和5，所以结点2的度为2；而结点4和5没有孩子节点，所以度为0；结点3只有一个孩子节点6，所以度为1。
②树的度：树中所有结点的度最大的那个。比如上面这棵树中，结点的度最大为2，所以该树的度为2。
③叶子结点：度为0的结点。
④内部节点：度不为0的结点，也称为分支结点或非终端结点。除根结点外，分支结点也称为内部结点。
⑤父结点、子结点、兄弟结点：1是2和3的父结点，4和5是2的子结点，4和5、2和3称为兄弟结点。
⑥层次：根结点为第一层，之后层数依次加1。
5.2 二叉树的重要性质
再补充一条性质：具有n个结点的完全二叉树的深度为：「log2n」+ 1（前面的对数部分是向下取整）
5.3 二叉树的遍历
对于上面的二叉树，我们来求一下它的先序、中序、后序以及层次遍历：👇👇👇
①先序遍历：采用DLR（根左右），得到的结果是：1 24578 36。
②中序遍历：采用LDR（左根右），得到的结果是：42785 1 36。
③后序遍历：采用LRD（左右根），得到的结果是：48752 63 1。
④层次遍历：依次获取每层的结点，得到的结果是：1 23 456 7 8。（具体的过程在此就不再详细说明了。。。）
要想唯一确定一棵二叉树，必须要有中序遍历的序列结果！！！
5.4 反向构造二叉树
上面这道例题中，给出了先序序列和中序序列，我们来反向构造出对应的二叉树：👇👇👇
首先看先序序列，采用的是根左右的方法，所以第一个结点A一定是根结点。对于后面的一堆，我们要借助于中序序列，因为中序序列采用的是左根右的方法，所以由根结点A就可以划分出左右两棵子树（左：HBEDF，右：GC）。
之后，我们带着左子树HBEDF再回到先序序列，可以看到这部分在先序序列中为BHFDE，所以左子树的根为B。而结点B在中序序列中对应的子序列为：HBEDF，所以B的左子树为H，右子树为EDF。EDF在先序序列中对应：FDE，所以B的右子树的根为F，F在中序序列中为：EDF，所以F只有左子树ED，带入先序序列为：DE，即根为D，对应中序序列中的ED，即D的左子树为E。
A的右子树为GC，对应先序序列中的CG，即根为C，对应中序序列中的GC，即C的左子树为G。
由上述分析，得到如下的二叉树：👇👇👇
5.5 树转二叉树
我们要将一棵普通的树转为二叉树，要遵循这样的原则：孩子结点→左子树结点，兄弟结点→右子树结点。
根结点1还作为根结点，它有三个孩子结点2、3、4，那么这三个孩子结点都应该转为新二叉树的左子树部分（因为1没有兄弟结点，所以新二叉树没有右子树部分），我们选取最左边的孩子结点2作为新二叉树的左子树结点（左子树的根），而结点3和4为结点2的兄弟结点，所以3和4应该转为2的右子树部分。4是3的兄弟结点，所以4应该作为3的右子树部分。而5、6、7是3的孩子结点，所以对应为3的左子树部分，我们同样选取最左边的孩子结点5作为3的左子树的根，而6和7作为5的兄弟结点，应该转为5的右子树部分，再次选取最左边的孩子结点6作为5的右子树的根，而7作为6的兄弟，直接转为6的右子树部分即可。再来看3的右子树部分，4作为3的兄弟结点，应该转为3的右子树的根，而8和9是4的孩子结点，全部转为4的左子树部分，选取最左边的孩子结点8作为4的左子树的根，而9作为8的兄弟结点，直接转为8的右子树部分即可！！！
仔细观察中间下方的那棵树，我们每选取一个孩子结点，就将其余的孩子结点与父结点剪断（虚线），将选取的孩子结点与自己的兄弟结点相连（实线），最终实线连成的树就是我们需要转换的二叉树！！！
5.6 二叉查找树（二叉排序树）
5.7 最优二叉树（哈夫曼树）
（哈夫曼树的目标就是构造最短的带权路径长度！！！哈夫曼编码采取左0右1的原则！！！）
左边这棵哈夫曼树的带权路径长度为：1×1 + 2×2 + 4×3 + 8×3=41。
中间这棵哈夫曼树的带权路径长度为：8×1 + 4×2 + 1×3 + 2×3=25。
右边这棵哈夫曼树的构造方法为：①先选取两个权值最小的结点3和5，得到新的结点8，之后选取比8小的结点7，与8组合，得到新的结点15。而此时比15小的结点有3个（8，11，14），我们先选8和11构成新的结点19，之后将14与15组合，得到新的结点29，再将结点23与此时较小的结点19组合得到42，同时也将结点29与29组合得到58，最后42和58组合得到哈夫曼树的根结点100。
其带权路径长度为：5×5 + 3×5 + 7×4 + 14×3 + 8×3 + 11×3 + 29×2 + 23×2=271。
5.8 线索二叉树
对于先序线索二叉树，它是对于二叉树的先序遍历产生的。上面这棵二叉树的先序遍历结果为：ABDEHCFGI，可以看到与结点D相连的就是结点B和E，其他的结点均是如此。（中序和后续线索二叉树和先序的规则是一样的）
若n个结点的二叉树采用二叉链表做存储结构，则链表中必然有n+1 个空指针域。
5.9 平衡二叉树
先看左边这棵二叉树，结点1和9为叶子节点，无左子树和右子树，所以平衡度为0；结点5的左子树深度为1、无右子树（深度为0），所以平衡度为1-0=1；结点8无左子树（深度为0）、右子树深度为1，所以平衡度为0-1=-1；结点7的左右子树深度均为2，
所以平衡度为2-2=0；这几个结点都满足平衡二叉树的平衡因子只能为±1或0的条件。但是上面的结点39、73、88的平衡度依次为3、4、5，就不满足平衡因子只能为±1或0的条件，所以这不是一棵平衡二叉树。
而右边这棵二叉树，参照上面的分析过程，它是一棵标准的平衡二叉树！！！
