常見資料結構應用場景

可以簡單的按照速度將通用資料結構劃分為：陣列和鍊錶（最慢），樹（較快），雜湊表（最快）。增、刪、改、查是四大常見操作，不過其實可以濃縮為兩個操作：增和查。刪除操作和和修改操作都是建立在查詢操作上的，所以完美的資料結構應該是具有較高的插入效率和查詢效率。

可以根據下圖選擇合適的通用資料結構：

陣列在以下三個情形下很有用：

1）資料量較小。

2）資料規模已知。

3）隨機訪問，修改元素值。

如果插入速度很重要，選擇無序陣列。如果查詢速度很重要，選擇有序陣列，並使用二分查詢。

1）需要預先知道資料規模

2）插入效率低，因為需要移動大量元素。

鍊錶的出現解決了陣列的兩個問題：

1）需要預先知道資料規模

2）插入效率低

1）資料量較小

2）不需要預先知道資料規模

3）適應於頻繁的插入操作

1）有序陣列可以通過二分查詢方法具有很高的查詢效率(o(log n))，而鍊錶只能使用順序查詢，效率低下(o(n))。

1）有序陣列具有較高的查詢效率(o(log n))，而鍊錶具有較高的插入效率（頭插法，o(1)），結合這兩種資料結構，建立一種貌似完美的資料結構，也就是二叉查詢樹。

1）資料是隨機分布的

2）資料量較大

3）頻繁的查詢和插入操作（可以提供o(log n)級的查詢、插入和刪除操作）

1）如果處理的資料是有序的（公升序/降序），那麼構造的二叉查詢樹就會只有左子樹（或右子樹），也就是退化為鍊錶，查詢效率低下(o(log n))。

1）針對二叉查詢樹可能會退化為鍊錶的情況，提出了平衡樹，平衡樹要求任意節點的左右兩個子樹的高度差不超過1，避免退化為鍊錶的情況。

1）無論資料分布是否隨機都可以提供o(log n)級別的查詢、插入和刪除效率

2）資料量較大

1）平衡樹的實現過於複雜。

同平衡樹一樣，雜湊表也不要求資料分布是否隨機，不過雜湊表的實現比平衡樹要簡單得多。

1）不需要對最大最小值訪問。

2）無論資料分布是否隨機，理想情況下（無衝突）可以提供o(1)級別的插入、查詢和刪除效率。

3）資料量較大

1）由於是基於陣列的，陣列（雜湊表）建立後難以擴充套件，使用開放位址法的雜湊表在基本被填滿時，效能下降的非常嚴重。

2）不能對最大最小值訪問。

優點1）在輸入資料量可預知的情形下，可以使用陣列實現棧，並且陣列實現的棧效率更高，出棧和入棧操作都在陣列末尾完成。 缺點

1)如果對陣列大小建立不當，可能會產生棧溢位的情況

優點1）不會發生棧溢位的情況

2）輸入資料量未知時，使用鏈棧。通過頭插法實現入棧操作，頭刪法實現出棧操作。出棧和入棧均是o(1)。 缺點

1）由於入棧時，首先要建立插入的節點，要向作業系統申請記憶體，所以鏈棧沒有順序棧效率高。

如果資料量已知就使用陣列實現佇列，未知的話就使用鍊錶實現佇列。出隊和入隊均是o(1)。

常見資料結構應用場景

陣列在以下三個情形下很有用 1 資料量較小。2 資料規模已知。3 隨機訪問，修改元素值。如果插入速度很重要，選擇無序陣列。如果查詢速度很重要，選擇有序陣列，並使用二分查詢。鍊錶的出現解決了陣列的兩個問題 1 需要預先知道資料規模 2 插入效率低 1 資料量較小 2 不需要預先知道資料規模 3 適應於...

常見資料結構應用場景

可以簡單的按照速度將通用資料結構劃分為 陣列和鍊錶 最慢 樹 較快 雜湊表 最快 增 刪 改 查是四大常見操作，不過其實可以濃縮為兩個操作 增和查。刪除操作和和修改操作都是建立在查詢操作上的，所以完美的資料結構應該是具有較高的插入效率和查詢效率。可以根據下圖選擇合適的通用資料結構 陣列在以下三個情形...

Redis常見資料結構以及使用場景 微博 分析

1.string 常用命令 set,get,decr,incr,mget 等。string資料結構是簡單的key value型別，value其實不僅可以是string，也可以是數字。常規key value快取應用 常規計數 微博數，粉絲數等。2.hash 常用命令 hget,hset,hgetall...