前言
数据结构是为实现堆计算机数据有效使用的各种数据组织形式，服务于各类计算机操作。不同的数据结构具有各自对应的适用场景，目的是降低各种算法计算的时间与空间复杂度，达到最佳的任务执行效率。
常见的数据结构包括：线性数据结构、非线性数据结构。具体为：数组、链表、栈、队列、树、图、散列表、堆
数组
数组是将相同类型的元素存储于连续内存空间的数据结构，其长度不变。
如下图所示，构建此数组需要在初始化时给定长度，并对数组每个元素赋值。
可变数组：是经常使用的数据结构，其基于数据和扩容机制实现，相比普通数组更加灵活。常用操作有：访问元素、添加元素、删除元素。ArrayList就是一种可变数组。
链表
链表以节点为单位，每个元素都是一个独立对象，在内存空间的存储是非连续的。链表的节点对象具有两个成员变量：【值】，【后继节点引用】
class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode(int x) { val = x }
}
栈
栈是一种具有先入后出特点的抽象数据结构，可使用数组或链表实现。
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
// 入栈
stack.push(1);
stack.push(2);
// 出栈 2
stack.pop();
队列
队列是一种先入先出的特点抽象数据结构，可使用链表表现。
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(1); // 元素1入队
queue.offer(2); // 元素2入队
queue.poll(); // 出队 -> 1
queue.poll(); // 出队 -> 2
树
树是一种非线性数据结构，根据子节点数量可分为【二叉树】和【多叉树】，最顶层的节点称为【根节点 root】。以二叉树为例，每个节点包含三个成员变量：【val 值】、【左子节点 Left】、【右子节点 right】。
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x;}
}
图
图是一种非线性数据结构，由【节点（顶点）vertex】和【边 edge】组成，每条边连接一对顶点。根据边的方向有无，图可分为【有向图】和【无向图】。
如下图所示，此无向图的 顶点 和 边 集合分别为：
- 顶点集合：vertices = {1，2，3，4，5}
- 边集合：edges = {（1，2），（1，3），（1，4），（1，5），（2，4），（3，5），（4，5）}
表示图的方法通常有两种：
邻接矩阵
使用数组 verticesvertices 存储顶点，邻接矩阵 edgesedges 存储边； edges[i][j]edges[i][j] 代表节点 i + 1i+1 和 节点 j + 1j+1 之间是否有边。
邻接表
使用数组 verticesvertices 存储顶点，邻接表 edgesedges 存储边。 edgesedges 为一个二维容器，第一维 ii 代表顶点索引，第二维 edges[i]edges[i] 存储此顶点对应的边集和；例如 edges[0] = [1, 2, 3, 4]edges[0]=[1,2,3,4] 代表 vertices[0]vertices[0] 的边集合为 [1, 2, 3, 4][1,2,3,4] 。
散列表
散列表是一种非线性数据结构，通过利用Hash函数将指定的【键 key】映射至对应的【值 value】，以实现高效的查找。
// 初始化散列表
Map<String, Integer> dic = new HashMap<>();
// 添加 key -> value 键值对
dic.put("小力", 10001);
dic.put("小特", 10002);
dic.put("小扣", 10003);
// 从姓名查找学号
dic.get("小力"); // -> 10001
dic.get("小特"); // -> 10002
dic.get("小扣"); // -> 10003
堆
堆是一种基于【完全二叉树】的数据结构，可使用数组实现。以堆为原理的排序算法称为【堆排序】，结构为【优先队列】。堆分为【大顶堆】和【小顶堆】：任意节点的值不大于（小于）其父节点的值。
完全二叉树定义：设二叉树深度为k，若二叉树除第k层外的其它各层（第1至 k -1 层）的节点达到最大个数，且处于第k层的节点都连续集中在最左边，则称此二叉树为完全二叉树。
如下图所示：包含1、4、2、6、8元素的小顶堆。将堆（完全二叉树）中的节点按层编号，即可映射到右边数组存储形式。
通过使用「优先队列」的「压入 push()」和「弹出 pop()」操作，即可完成堆排序，实现代码如下：
// 初始化小顶堆
Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();
// 元素入堆
heap.add(1);
heap.add(4);
heap.add(2);
heap.add(6);
heap.add(8);
// 元素出堆
heap.poll(); // ->1
heap.poll(); // -> 2
heap.poll(); // -> 4
heap.poll(); // -> 6
heap.poll(); // -> 8
