一：java数据结构和算法
导图：
1.相关概念点：
1）数组结构：数组是顺序的存储结构，也就是连续的内存空间。特点：查询快，增删慢。
2）链表结构：链表是链式的存储结构，是指内存空间离散排列的。链表通过指针来连接元素与元素，数组则是把所有元素按次 序依次存储特点：查询慢，增删快。
3）栈结构：是一种运算受限的线性表。后进先出的特点，基本操作有进栈和出栈。
- 其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。
- 向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；
- 从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素
4）队列结构：队列也是一种操作受限制的线性。先进先出的特点。（消息中间节队列的本质）。尾部添加、头部删除。类似生活的排队。
5）树结构：
*二叉搜索树：
是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
若任意节点的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值；
若任意节点的右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值；
任意节点的左，右子树也分别为二叉搜索树；
没有键值相等的节点。
*二叉平衡树：
可以是空树， 假如不是空树，任何一个结点的左子树与右子树都是平衡二叉树，并且高度之差的绝对值不超过1
*红黑树：
五个性质：
性质一：节点是红色或者是黑色；
性质二：根节点是黑色；
性质三：每个叶节点（NIL或空节点）是黑色；
性质四：每个红色节点的两个子节点都是黑色的（也就是说不存在两个连续的红色节点）；
性质五：从任一节点到其没个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点；
***
这五条性质约束了红黑树，可以通过数学证明来证明，满足这五条性质的二叉树可以将查找删除维持在对数时间内（T(n) = O(log n)，）。
红黑树操作：
变色，
左旋:
右旋：
旋转的目的是将节点多的一支出让节点给另一个节点少的一支，旋转操作在插入和删除操作中经常会用到
6)图结构：是比树结构更复杂的一种非线性数据结构(地铁网络)。
2.算法：
1）冒泡排序：
**************************************************************************************
①基本思想：两个数比较大小，较大的数下沉，较小的数冒起来。
②算法描述：
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
外层for循环表示比较轮数，范围是[0,arr.length-1)，总共比较了length-1轮
内层for循环表示第 i 轮比较的次数，范围是[0,arr.length-1-i)
每一轮都会产生一个最值（最大值或最小值），则下一轮就少比较一次
外层for循环控制比较的总轮数，该循环是以内层for循环的变量 j 作为数组的下标进行比较
/**
* @author jyroy
* 冒泡排序常规版
*/
public class BubbleSortNormal {
public static void main(String[] args) {
int[] list = {3,4,1,5,2};
int temp = 0; // 开辟一个临时空间, 存放交换的中间值
// 要遍历的次数
for (int i = 0; i < list.length-1; i++) {
System.out.format("第 %d 遍：\n", i+1);
//依次的比较相邻两个数的大小，遍历一次后，把数组中第i小的数放在第i个位置上
for (int j = 0; j < list.length-1-i; j++) {
// 比较相邻的元素，如果前面的数小于后面的数，就交换 逆序
/* if (list[j] < list[j+1]) {
temp = list[j+1];
list[j+1] = list[j];
list[j] = temp;
}*/
// 比较相邻的元素，如果前面的数小于后面的数，就交换 顺序
if (list[j] > list[j+1]) { temp = list[j];
list[j] = list[j+1];
list[j+1] = temp; }
System.out.format("第 %d 遍的第%d 次交换：", i+1,j+1);
for(int count:list) {
System.out.print(count);
}
System.out.println("");
}
System.out.format("第 %d 遍最终结果：", i+1);
for(int count:list) {
System.out.print(count);
}
System.out.println("\n#########################");
}
}
}**************************************************************************************
2) 插入排序：
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^.依次拿当前元素和其后面的元素比较大小，满足条件就互换值
^.public static int[] shunxu(int[] arr){
int len = arr.length;
int temp = 0;
for (int i = 0; i < len-1; i++) {
for (int j = i+1; j < len; j++) {
if(arr[i] > arr[j]){
temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
}
return arr;
}
arr[i]是当前元素，范围是[0,arr.length-1)arr[j]是当前元素后面的元素，范围是[i+1,arr.length)**************************************************************************************
3）选择排序：
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^.假设前面的数字是有序的，依次拿当前元素与前面元素做比较，满足条件就互换值
^.public static int[] charu(int[] arr){
int len = arr.length;
int temp = 0;
for (int i = 1; i < len; i++) {
for (int j = i; j > 0; j--) {
if(arr[j] > arr[j-1]){
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j-1];
arr[j-1] = temp;
}else{
break;
}
}
}
return arr;
}
外层for循环控制轮数，范围是[1,arr.length)
从第2个数字开始，与前面的数字比较，满足条件就互换值，否则就放到当前位置（代码中有break）
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3)时间复杂度：
在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)= O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
二.集合
导图：
1.List集合：
ArrayList:
1）数组结构,查询快，增删慢。线程不安全，效率高。
2）动态数组，容量能扩充，是一个数组队列，提供了，增删改差遍历等操作,可以通过元素序号，实现元素的快速随机访问。
3）可以被clone,支持序列化。
LinkedList:
1）是一个双向链表结构。2）能被clone,支持序列化。3）增删快，查询慢，线程不安全。4）和ArrayList一样支持三种遍历方式（普通for,增强for,迭代器）
vector:可实现自动增长的对象数组，可以往其中随意插入不同类的对象，即不需顾及类型也不需预先选定向量的容量，并可以方便地进行查找,线程安全。
2.Set集合：
HashSet:1）底层是HashMap实现。2）Hash表结构（散列表：数组+链表结构）3）不能包含重复的对象。4）不能保证元素顺序
5）不是同步，线程不安全。6）集合元素可以是null,但只能放入一个null。
TreeSet:默认自然排序，是二叉树实现，通过equals或CompareTo(返回值是否为0判断)方法比较元素是否相等。不允许放入null值，是线程不安全。
LinkedHashSet:一种有序的Set集合(遍历顺序和插入顺序是一致的)，底层是LinkedHashMap
3.Map集合：
HashMap:1）链表+数组+红黑树结构（jdk1.8引入，提高了HashMap的性能）。2）线程不安全，key-value形式存储数据，允许null key ,null value.3)负载因子0.75当元素超过0.75*HashMap的长度时便会进行resize(默认大小为16，扩容大小为2的指数)。
TreeMap:是一个有序的key-value集合，它是通过红黑树实现的，能被克隆，支持序列化，线程不安全。
LinkedHashMap:HashMap的子类，双重链表的HashMap，存取和取出都是有序的，线程不安全。
HashTable:线程安全，效率低，不允许null键，null值。默认大小为11，扩容公式：arr*2+1，使用Enumeration遍历
