数据结构学习路径

🔢 算法的基石

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是算法的基础。掌握常用数据结构是每个开发者的必修课。

📚 学习内容

线性结构

• 数组 (Array)

  • 静态数组与动态数组
  • 多维数组
  • 数组操作的时间复杂度

• 链表 (Linked List)

  • 单链表
  • 双向链表
  • 循环链表

• 栈 (Stack)

  • 后进先出 (LIFO)
  • 应用场景
  • 实现方式

• 队列 (Queue)

  • 先进先出 (FIFO)
  • 循环队列
  • 优先队列

树形结构

• 二叉树

  • 二叉搜索树 (BST)
  • 平衡二叉树 (AVL)
  • 红黑树

• 堆 (Heap)

  • 最大堆与最小堆
  • 堆排序
  • 优先队列实现

• 字典树 (Trie)

  • 前缀树
  • 自动补全
  • 字符串搜索

图结构

• 图的表示

  • 邻接矩阵
  • 邻接表

• 图的遍历

  • 深度优先搜索 (DFS)
  • 广度优先搜索 (BFS)

• 最短路径

  • Dijkstra 算法
  • Floyd 算法

高级结构

• 哈希表 (Hash Table)
• 并查集 (Union-Find)
• 线段树 (Segment Tree)
• 跳表 (Skip List)

🎯 学习路线

graph TD
    A[数组] --> B[链表]
    B --> C[栈和队列]
    C --> D[树]
    D --> E[图]
    E --> F[高级数据结构]

    A --> G[算法基础]
    G --> H[排序算法]
    H --> I[搜索算法]
    I --> J[动态规划]

📖 时间复杂度对比

数据结构	查找	插入	删除	空间复杂度
数组	O(1)	O(n)	O(n)	O(n)
链表	O(n)	O(1)	O(1)	O(n)
栈/队列	O(n)	O(1)	O(1)	O(n)
哈希表	O(1)	O(1)	O(1)	O(n)
二叉搜索树	O(log n)	O(log n)	O(log n)	O(n)

📚 推荐资源

• LeetCode - 在线刷题
• visualgo - 数据结构可视化
• 《算法导论》
• 《数据结构与算法分析》

🔗 相关学习

• 使用 Python 实现数据结构
• 了解 Go 标准库的数据结构
• 学习 Java 集合框架

💡 实战建议

1. 理解原理：不要死记硬背，理解为什么
2. 手写实现：至少用一门语言实现一遍
3. 刷题练习：LeetCode 至少 100 题
4. 实际应用：在项目中使用合适的数据结构

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🚧 内容正在完善中

数据结构详细教程和代码示例正在编写中，敬请期待！

如果你有任何建议或想学习的内容，欢迎在 GitHub Discussions 中讨论。