公司的经理大哥建议过我，说趁年轻要深入学习算法与数据结构，设计模式， APP 架构，当然也包括 iOS 底层的一些知识......半年多过去了，算法数据结构方面的书多少算是看过一些，但都是走马观花似的一掠而过，根本没留下什么印象......2018 突然就到了......接下来会多读书，并记录下来，算是对自己的督促，更希望对看到的朋友有所帮助。
文章共分为三篇
第一篇：数据结构 -《大话数据结构》读书笔记(1)
一、数据结构绪论
二、算法
三、线性表
第二篇：数据结构 -《大话数据结构》读书笔记(2)
四、栈与队列
五、串
六、树
七、图
第三篇：数据结构 -《大话数据结构》读书笔记(3)
八、查找
九、排序
一、数据结构绪论
1.1 数据结构
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
1.2 基本概念和术语
- 数据
数据是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。
数据不仅仅包括整形、实型等数值类型，还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。
- 数据元素
数据元素是组成数据的、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理，也被称为记录。
比如动物类中，牛、马、羊、鸡、鸭、鹅就是其数据元素。
- 数据项
一个数据元素可以由若干数据项组成。数据项是数据不可分割的最小单位。
比如人这样的数据元素，有眼、耳、鼻、口、手、脚这些数据项，也可以有姓名、年龄、性别、出生地址、联系电话等数据项，具体哪些数据项，要根据你的系统决定。
- 数据对象
数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。
所谓性质相同，是指数据元素具有相同数量和类型的数据项，比如人都有姓名，性别，生日等相同的数据项。
数据结构
数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。研究数据结构的意义：
在计算机中，数据元素不是孤立、杂乱无序的，而是具有内在联系的数据集合。数据元素之间存在的一种或多种特定关系，也就是数据的组织形式。为编写一个好的程序，必须分析待处理对象的特性及各处理对象之间存在的关系。这也就是研究数据结构的意义所在。
1.3 逻辑结构和物理结构：
按照视点的不同，可以把数据结构分为逻辑结构和物理结构。
逻辑结构
逻辑结构是指数据对象中数据元素之间的相互关系。-
逻辑结构分为以下四种：
- 集合结构：
集合结构中的数据元素除了同属于一个集合外，它们之间没有其他关系。各个数据元素是“平等”的，它们的共同属性是同属于一个集合。
集合结构 - 线性结构：
线性结构中的数据元素是一对一的关系。
线性结构 - 树形结构：
树形结构中的元素之间存在一种一对多的层次关系。
树形结构 - 图形结构：
图形结构的数据元素是多对多的关系。
树形结构
- 集合结构：
物理结构
物理结构（存储结构）：是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。
数据是数据元素的集合，那么根据物理结构的定义，实际上就是如何把数据元素存储到计算机的存储器中。数据的存储结构应正确反映数据元素之间的逻辑关系，这才是最关键的，如何存储数据元素之间的逻辑关系，是实现物理结构的重点和难点。
数据元素的存储结构形式有两种：顺序存储和链式存储。
- 顺序存储结构
顺序存储结构：是把数据元素存放在地址连续的存储单元里，其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。
顺序存储结构说白了就是排队占位，大家都按顺序排好，每个人占一小段控件，大家谁也别插谁的队。数组就是这样的顺序存储结构。
- 链式存储结构
链式存储结构：是把数据元素存放在任意的存储单元里，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。
数据元素的存储关系并不能反应其逻辑关系，因此需要用一个指针存放数据元素的地址，这样通过地址就可以找到相关联数据元素的位置。链式存储结构比较灵活，数据存在哪里不重要，只要有一个指针存放了相应的地址就能找到它了。比如现在去银行医院等地方，去了先领一个号，等着叫号，在等待的时候你可以做任何事情，只要及时回来就行。
1.4 抽象数据类型：
- 数据类型
数据类型：是指一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称。
数据类型是按照值的不同进行划分的，在高级语言中，每个变量、常量和表达式都有各自的取值范围。类型就用来说明变量或表达式的取值范围和所能进行的操作。
- 抽象
抽象：抽象是指抽取出事物具有的普遍性的本质。它是抽出问题的特征而忽略非本质的细节，是对具体事物的一个概括。抽象是一种思考问题的方式，它隐藏了繁杂的细节，只保留实现目标所必需的信息。
在C语言中，按照取值的不同，数据类型可以分为两类：
原子类型：是不可以再分解的基本类型，包括整型、实型、字符型等；数据类型：由若干个类型组合而成，是可以再分解的。例如，整型数组是由若干整型数据组成的。抽象数据类型
抽象数据类型：是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性，而与其在计算及内部如何表示和实现无关。
比如在大型机、小型机、PC、平板电脑、PDA，甚至智能手机都拥有“整数”类型，也需要整数间的运算，那么整型其实就是一个抽象数据类型，尽管它在上面提到的这些在不同计算机中实现方法上可能不一样，但由于其定义的数学特性相同，在计算机编程者看来，它们都是相同的。因此，“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。
二、算法
2.1 算法定义
算法是解决待定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。
2.2 算法的特性
算法有五个基本特性：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。
输入输出
输入和输出特性比较容易理解，算法具有零个或多个输入。绝大多数算法需要输入参数，但有的是不需要的，不如“hello world”这样的代码，不需要任何参数，因此算法的输入可以是零个。算法至少有一个或多个输出，算法是一定要输出的，不需要输出，那用这个算法干嘛？输出的形式可以使打印输出，也可以是返回一个或多个值。有穷性
有穷性：指算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可接受的时间内完成。确定性：
算法的每一步骤都具有确定的含义，不会出现二义性。
算法在一定条件下，只有一条执行路径，相同的输入只能有唯一的输出结果，算法的每个步骤被精确定义而无歧义。
- 可行性：
算法的每一步都必须是可行的，也就是说，每一步都能够通过执行有限次数完成。
2.3 算法设计的要求
算法不是唯一的，同一个问题，可以有很多种解决问题的算法。好的算法应该具有以下几点要求：
- 正确性：
正确性：算法的正确性是指算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。
算法的“正确”通常在语法上有很大的差别，大体分为以下四个层次。
- 算法程序没有语法错误；
- 算法程序对于合法的输入数据能够产生满足要求的输出结果；
- 算法程序对于非法的输入数据能够得出满足规格说明的结果；
- 算法程序对于精心选择的，甚至刁难的测试数据都有满足要求的输出结果。
一般情况下，我们把层次 3 作为算法是否正确的标准。
- 可读性：
可读性：算法设计的另一目的是为了便于阅读、理解和交流。
我们写代码的目的，一方面是为了让计算机执行，另一方面是为了便于他人阅读，让人理解和交流，自己将来也可能阅读，如果可读性不好，时间长了自己都不知道写了什么，可读性是算法好坏的一个很重要的标志。
健壮性
健壮性：当输入数据不合法时，算法也能做出相关处理，而不是产生异常或莫名其妙的结果。时间效率高和存储量低
时间效率指的是算法的执行时间，对于同一个问题，如果有多个算法可以解决，执行时间短的算法效率高，执行时间长的效率低。存储量需求指的是算法在执行过程中需要的最大存储空间，主要指算法程序运行时所占用的内存或外部硬盘存储空间。设计算法应该尽量满足时间效率高和存储量低的需求。
综上，好的算法，应该具有正确性、可读性、健壮性、高效性和低存储量的特点。
2.4 函数的渐进增长
- 函数的渐进增长：给定两个函数f(n)与g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有n>N，f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的增长渐进快于g(n)。
例子 1：
A 算法与 B 算法，A 算法要做 2n+3 次操作；B 算法要做 3n+1 次操作。问哪个执行的更快？
由上图可知，当 n = 1，算法 A 效率不如算法 B；当 n = 2 时，两者效率相同；当 n > 2 时，算法A开始优于算法 B了。得出结论，加法常数可以忽略。
例子 2：
C 算法与 D 算法，C 算法要做 4n+8 次操作；D 算法要做 2 n*n +1 次操作。问哪个执行的更快？
由上图可知，当 n <= 3 时，算法 C 差于算法 D；当 n > 3 时，算法 C 的优势开始越来越优于算法 D 了。得出结论：与最高次项相乘的常数并不重要。
2.5 算法时间复杂度
- 算法时间复杂度定义
算法时间复杂度：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，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。其中 f(n) 是问题规模 n 的某个函数。
这样用大写 O() 来体系那算法时间复杂度的记法，我们称之为大 O 记法。
一般情况下，随着n的增大，T(n) 增长最慢的算法为最优算法。
-
常用的算法时间复杂度
- 推导大 O 阶方法
- 用常数 1 取代运行时间中的所有加法常数
- 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项
- 如果最高阶项存在且不是 1，则去除与这个项相乘的常数。
得到的结果就是大 O 阶。
2.6 算法空间复杂度
- 算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现，算法空间复杂度的计算公式记作：S(n) = O(f(n))，其中，
n 为问题的规模，f(n) 为语句关于 n 所占存储空间的函数。
一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元。若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，这样只需要分析该算法在实现时所需的辅助单元即可。若算法执行时所需的辅助空间相对于输入的数据量而言是个常数，则称此算法为原地工作，空间复杂度为 O(n)。
通常，我们都使用“时间复杂度”来指运行时间的需求，使用“空间复杂度”指空间需求。当不用限定词地使用“复杂度”时，通常都是指时间复杂度。
三、线性表
3.1 线性表定义
零个或多个数据元素的有限序列。
首先它是一个序列。也就是说，元素之间是有顺序的，若元素存在多个，则第一个元素无前驱，最后一个元素无后继，其它元素都有且只有一个前驱一个后继。
然后，线性表强调是有限的，即元素个数是有限的。
3.2 线性表的抽象数据类型
对于一个线性表来说，插入或者删除数据都是必须的操作，因此线性表的抽象数据类型定义如下：
ADT线性表(List)
Data
线性表的数据对象集合为 (a1, a2, a3, ……, an)， 每个元素的类型均为 DataType。其中，除第一个元素外，每个元素有且只有一个直接前驱元素；除了最后一个元素外，每个元素有且只有一个直接后继元素。数据元素之间的关系是一对一的关系。
Operation
InitList (*L) : 初始化操作，建立一个空的线性表L。
ListEmpty (L): 若线性表为空，返回 true，否则返回 false。
ClearList (*L): 将线性表清空。
GetElem (L, i, *e): 将线性表 L 中的第 i 个元素值返回给 e。
LocateElem (L, e): 在线性表 L 中查找与给定值 e 相等的元素，如果查找成功，返回该元素在表中序号表示成功；否则，返回 0 表示失败。
ListInsert (*L, i, e): 在线性表 L 中的第 i 个位置插入新元素 e。
ListDelete (*L, i, *e): 删除线性表 L 中第 i 个位置元素，并用 e 返回其值。
ListLength (L): 返回线性表 L 的元素个数。
endADT
对于不同的应用，线性表的基本操作是不同的，上述操作是最基本的，对于实际问题中涉及的关于线性表的更复杂操作，完全可以用这些基本操作的组合来实现。
3.3 线性表的顺序存储结构
3.3.1 顺序存储定义
先来看看线性表的两种物理结构的第一种——顺序存储结构。
- 顺序存储结构
线性表的顺序存储结构，指的是用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。
线性表的顺序存储示意图如下：
3.3.2 顺序存储方式
线性表的顺序存储结构，就是在内存中找了块地儿，通过占位的形式，把一定内存空间给占了，然后把相同数据类型的数据元素依次存放在这块空地中。既然线性表的每个数据元素的类型都相同，所以可以用 C 语言（其它语言也相同）的一维数组来实现顺序存储结构，即把第一个数据元素存到数组下标为 0 的位置中，接着把线性表相邻的元素存储在数组中相邻的位置。
- 线性表顺序存储的结构代码：
/* 存储空间初始分配量 */
#define MAXSIZE 20
/* ElemType 类型根据实际情况而定，这里假设为 int */
typedef int ElemType;
typedef struct {
/* 数组存储数据元素，最大值为 MAXSIZE */
ElemType data [MAXSIZE];
/* 线性表当前长度 */
int length;
}SqList;
- 这里我们发现描述顺序存储结构需要三个属性：
- 存储空间的起始位置：数组
data， 它的存储位置就是存储空间的存储位置。 - 线性表的最大存储容量：数组长度
MAXSIZE。 - 线性表的当前长度：
length。
- 存储空间的起始位置：数组
3.3.3 数据长度与线性表长度区别
数组长度指的是存放线性表的存储空间的长度，存储分配后这个量一般是不变的（一般高级语言，比如 C，VB， C++都可以用编程手段实现动态分配数组长度，不过这回带来性能上的损耗）。线性表的长度指的是线性表中数据元素的个数，随着线性表插入和删除操作的进行，这个量是变化的。
在任何时刻，线性表的长度都应该小于等于数组的长度。
3.3.4 地址计算方法
C 语言中的数组是从 0 开始第一个下标的，线性表的第 i 个元素是要存储在数组下标为i - 1的位置，即数据元素的序号和存放它的数组下标之间存在对应关系（如下图）。
用数组存储顺序表意味着要分配固定长度的数组空间，由于线性表中可以进行插入和删除操作，因此分配的数组空间要大于等于当前线性表的长度。
- 地址
存储器中的每个存储单元都有自己的编号，这个编号称为地址。
3.4 顺序存储结构的插入和删除
3.4.1 插入算法的思路
- 如果插入位置不合理，抛出异常
- 如果线性表长度大于等于数组长度，则抛出异常或动态增加容量
- 从最后一个元素开始向前遍历到第 i 个位置，分别将它们都向后移动一个位置
- 将要插入元素填入位置 i 处
- 表长加 1
3.4.2 删除算法的思路
- 如果删除位置不合理，抛出异常
- 取出删除元素
- 从删除元素开始遍历到最后一个元素位置，分别将它们都向前移动一个位置
- 表长减 1
3.4.3 插入和删除的时间复杂度
先来看最好情况，如果元素要插入到最后一个位置，或者删除最后一个元素，此时时间复杂度为
O(1)，因为不需要移动元素的。最坏的情况，就是元素要插入到第一个位置，或者删除第一个元素，此时所有元素都要移动，时间复杂度为
O(n)。平均移动次数为
(n - 1) / 2，可以得出平均时间复杂度是O(n)。
3.4.4 线性表顺序存储结构的优缺点
- 优点
- 无须为表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间
- 可以快速地存取表中任一位置的元素。
- 缺点：
- 插入和删除操作是需要移动大量元素
- 当线性表长度变化较大时，难以确定存储空间的容量
- 造成存储空间的“碎片”。
3.5 线性表的链式存储结构
3.5.1 顺序存储结构的不足
顺序存储结构最大的缺点就是插入和删除时需要移动大量元素，这显然就需要耗费时间。
3.5.2线性表链式存储结构定义
线性表的链式存储结构的特点是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。这就意味着，这些数据元素可以存在内存未被占用的任意位置。
在顺序结构中，每个数据元素只需要存数据元素信息就可以了，但在链式结构中，除了要存数据元素信息外，还要存储它的后继元素的存储地址。
为了表示每个数据元素 a(i) 与其直接后继数据元素 a(i+1) 之间的逻辑关系，对数据元素a(i)来说，除了存储其本身的信息之外，还需存储一个指示其直接后继的信息(即直接后继的存储位置)。我们把存储数据元素信息的域称为数据域，把存储直接后继位置的域称为指针域。指针域中存储的信息称作指针或链。这两部分信息组成数据元素a(i)的存储映像，称为结点(Node)。
N 个结点链接成一个链表，即为线性表（a1，a2，…，a（n））的链式存储结构，因为此链表的每个结点中只包含一个指针域，所以叫做单链表。单链表正是通过每个结点的指针域将线性表的数据元素按其逻辑次序链接在一起。如下图所示：
对于线性表来说，总得有个头有个尾，链表也不例外。我们把链表中第一个结点的存储位置叫做头指针，那么整个链表的存取就必须是从头指针开始进行了。之后的每一个结点，其实就是上一个的后继指针指向的位置。最后一个结点指针为“空”，如下图所示：
有时，我们为了更加方便地对链表进行操作，会在单链表的第一个结点前附设一个结点，称为头结点。头结点的数据域可以不存储任何信息，也可以存储诸如线性表的长度等附加信息，头结点的指针域存储指向第一个结点的指针。如下图所示：
3.5.3 头指针与头结点的异同
-
头指针
- 头指针是指链表指向第一个结点的指针，若链表有头结点，则是指向头结点的指针
- 头指针具有标识作用，所以常用指针冠以链表的名字
- 无论链表是否为空，头指针均不为空，头指针是链表的必要元素。
-
头结点
- 头结点是为了操作的统一和方便而设立的，放在第一元素的结点之前，其数据域一般无意义（也可存放链表的长度）
- 有了头结点，对在第一元素结点前插入结点和删除第一结点，其操作与其它结点的操作就统一了
- 头结点不一定是链表必须要素。
3.6 单链表的读取
在线性表的顺序存储结构中，我们要计算任意一个元素的存储位置是很容易的，但在单链表中，必须得从头开始找。因此，对于单链表实现获取第 i 个元素的数据的操作 GetElem ，在算法上，相对要麻烦一些。
- 获得链表第 i 个数据的算法思路：
- 声明一个结点 p 指向链表第一个结点，初始化 j 从 1 开始；
- 当 j < i 时，就遍历链表，让 p 的指针向后移动，不断指向下一结点，j 累加 1；
- 若到链表末尾 p 为空，则说明第 i 个元素不存在；
- 否则查找成功，返回结点 p 的数据。
3.7 单链表的插入和删除
3.7.1单链表的插入
假设存储元素 e 的结点为 s，要实现结点 p、p->next 和 s 之间逻辑关系的变化，只需将结点 s 插入到结点 p 和 p->next 之间即可。如何插入？
用不着惊动其它结点，只需让 s->next 和 p->next 的指针做一点改变即可。
s->next=p->next; p->next=s;
解读代码：让 p 的后继结点改成 s 的后继结点，再把结点 s 变成 p 的后继结点。
- 单链表第 i 个数据插入结点的算法思路：
- 声明一结点 p 指向链表第一个结点，初始化 j 从 1 开始；
- 当 j < i 时，就遍历链表，让 p 的指针向后移动，不断指向下一结点，j 累加 1；
- 若到链表末尾 p 为空，则说明第 i 个元素不存在；
- 否则查找成功，在系统中生成一个空结点 s；
- 将数据元素 e 赋值给 s-> data；
- 单链表的插入标准语句 s->next = p->next; p->next=s；
- 返回成功
3.7.2单链表的删除
假设存储元素 a 的结点为 q，要实现结点 q 删除单链表的操作，其实就是将它的前继结点的指针绕过，指向它的后继结点即可。
q=p->next; p->next=q->next;
解读代码：让 p 的后继结的后继结点改成 p 的后继结点。
- 单链表第 i 个数据删除结点的算法思路：
- 声明一结点 p 指向链表第一个结点，初始化 j 从 1 开始；
- 当 j < i 时，就遍历链表，让 p 的指针向后移动，不断指向下一个结点，j 累加 1；
- 若到链表末尾 p 为空，则说明第 i 个元素不存在；
- 否则查找成功，将欲删除的结点 p->next 赋值给 q；
- 单链表的删除标准语句 p->next=q->next;
- 将 q 结点中的数据赋值给 e，作为返回；
- 释放 q 结点；
- 返回成功。
3.8 单链表的整表创建与删除
3.8.1 单链表的整表创建
顺序存储结构的创建，其实就是一个数组的初始化，即声明一个类型和大小的数组并赋值的过程。而链表和顺序存储结构不一样，它不像顺序存储结构这么集中，它可以很散，是一种动态结构。对每个链表来说，它所占用空间的大小和位置是不需要预先分配划定的，可以根据系统的情况和实际的需求即时生成。
所以创建单链表的过程就是一个动态生成链表的过程。即从“空表”的初始化状态起，依次建立各元素结点，并逐个插入链表。
- 单链表整表创建的算法思路：
- 声明一结点 p 和计数器变量 i；
- 初始化一空链表L；
- 让 L 的头结点的指针指向 NULL，即建立一个带头结点的单链表；
- 循环：生成一新结点赋值给 p；随机生成一数字赋值给 p 的数据域 p->data；将 p 插入到头结点与前一新结点之间。
3.8.2 单链表的整表删除
当我们不打算使用这个单链表时，我们需要把它销毁，其实也就是在内存中将它释放掉，以便留出空间给其它程序或软件使用。
- 单链表整表删除的算法思路：
- 声明一结点 p 和 q；
- 将第一个结点赋值给 p；
- 循环：将下一结点赋值给 q；释放 p；将 q 赋值给 p。
3.9 单链表结构与顺序存储结构优缺点
- 链表结构和顺序存储结构对比图：
由上图可知，线性表的顺序存储结构和单链表结构各有其优缺点，不能简单的说哪个好哪个不好，需要根据实际情况，来综合平衡采用哪种数据结构更能满足和达到需求和性能。
