本以為這節課很難。但是課中講的array、linked list、stack、queue、binary search tree、hash table，剛好以前都看到過。
前面課程中提到過。
比如int a[8];語句。 定義乙個能儲存8個整型資料的陣列a，系統會為陣列a分配一片連續的儲存空間（例如，1201~1232），陣列中元素按下標從小到大排列，每個元素占用相應的4個位元組。
另外，陣列名a是常量，代表陣列占用儲存空間的起始位址（這裡1201）。
隨後，可以對陣列元素賦值，如a[1] = 2;，將2寫到位址1205對應的儲存空間裡。
這時候輸出列表，發現第二個元素為2，其他的沒賦值元素好奇怪，暫時沒有弄清楚。如下圖：
首先，需要有乙個指標指向列表的第乙個元素，知道鍊錶從哪兒開始的。
然後，每個元素除了資料域儲存資料，還有指標域指向下乙個元素。
然後，不需要連續的儲存空間，只要有指標儲存下乙個元素的位址就行。
鍊錶的最後乙個元素指標指向null，標誌這鍊錶的結尾。
例如，如果要在上述鍊錶中搜尋乙個元素02：
首先通過頭指標檢視頭指標指向的元素值是否等於02，
發現不等於，檢視指標指向的下乙個元素值是否等於02
… 最後發現有個元素等於02，返回true。
如果直到指標指向null，都沒有發現搜尋元素，返回false。
鍊錶中增加元素（到鍊錶開頭），如下圖：
複製頭指標的位址，使要增加的元素同樣指向第乙個元素。
使頭指標指向要增加的這個元素。
其餘的鍊錶操作還有增加元素到鍊錶中間、刪除元素等。
這個遇到好多次了，能說出一些：
last in，first out。
每次增加元素會放在棧頂，每次也只能取出棧頂的元素。
佇列，first in, first out。
像正常的排隊買東西一樣，佇列最前面的先買。最前面的買到了，第二個買。
然後，重要的乙個概念：
假如佇列只有8個位置。（capacity）
現在8個位置都有人排隊。（size）
第乙個人買完後，又來了乙個人排隊。
一般的做法是所有的人前移乙個位置，留出最後乙個位置給新來的人。
更巧妙的做法，可以新來的人直接站在第乙個位置。只要第二個人的位置變成佇列的開頭就行了。
大致如下圖：
樹結構，看下邊的 binary search tree，每次比較搜尋值與當前節點值，能確定下次往左搜尋還是往右搜尋。不用遍歷所有資料了。
首先有乙個指標指向tree結構的根節點，知道二叉樹從哪兒開始的。
根節點有兩個指標，左邊的指標指向的子節點的值小於根節點的值，右邊子節點的值大於根節點的值。
同樣，下面的子節點一樣會有乙個或兩個字節點。
例如，搜尋66：
首先開始時指標指向的值為55, 66大於55，看55右邊的指標。
55右邊的指標指向77, 66小於77，看77左邊的指標。
77左邊的指標指向66，等於66，返回true，完成了搜尋。
使用二叉樹搜尋，最重要的是二叉樹的結構要平衡。
比如，下面的二叉樹結構，符合搜尋二叉樹的定義。只是這樣的二叉樹和鍊錶差不多，看不出二叉樹搜尋的優勢了。
標準ascii碼用7位二進位制數表示128個可能的字元。
例如 65 代表a 等等。
所有的字母都占用一樣的記憶體或許不太理想。
當然，可以自己按照字母出現的頻率來編碼。字母出現頻率高，相應的編碼也簡單，方便使用和儲存（morse code）。
比如 一段文字 aaaeeebbccccdddddddd。
a出現的頻率為15%，b 10%，c 20%，d 40%，e 15%。
按照最小的兩個數互相結合成乙個新的數的原理。如下：
首先，五個數中最小的兩個數是 10%和15%，結合後變成25%。
現在，四個數中最小的兩個數是 15%和20%，結合後變成35%。
然後，三個數中最小的兩個數是 25%和35%，結合後變成60%。
60%和40%結合成了1。
到了編碼環節，按照節點左邊編碼為0，右邊編碼為1。
a的編碼為001，b的編碼為000，c的編碼為011，d的編碼為1，e的編碼為010。
（暫時沒看到多大的優勢，3個二進位制數能表示8個字元，這裡只有e編碼為乙個二進位制數，其他4個字元還是3個二進位制數表示。如果需要編碼的字元多了，會很明顯的優勢，出現頻率高的字元編碼也少，就不用占用那麼多記憶體了。）
最後放上資料結構的定義：
data structure
資料結構
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