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2024年12月31日发(作者：系统分析师和架构师)
数据结构概念整理
一、数据类型
1.
简单数据类型：包括整型、浮点型、字符型、布尔型等。
2.
复杂数据类型：包括数组、结构体、联合体等。
二、数据结构
1.
线性结构：包括数组、链表、队列、栈等。
2.
非线性结构：包括树形结构、图状结构等。
三、线性结构
1.
数组：连续的存储空间，可以用来存储相同类型的数据元素。
2.
链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据域和指针域，可以用来实现
动态存储。
3.
队列：先进先出（FIFO）的数据结构，可以用来实现数据的顺序处理。
4.
栈：后进先出（LIFO）的数据结构，可以用来实现数据的层层嵌套处理。
四、非线性结构
1.
树形结构：由节点和边组成，具有层次关系，可以用来表示层次关系的数
据和信息。
2.
图状结构：由节点和边组成，节点之间可以任意连接，可以用来表示复杂
的关系和信息。
五、排序算法
1.
插入排序：将待排序元素逐个插入到已排序部分，时间复杂度为O(n^2)。
2.
选择排序：每次从未排序部分选取最小（或最大）元素放到已排序部分的
末尾，时间复杂度为O(n^2)。
3.
快速排序：采用分治策略，将待排序元素分成两部分，分别进行排序，时
间复杂度为O(nlogn)。
六、查找算法
1.
线性查找：顺序查找，时间复杂度为O(n)。
2.
二分查找：在有序数组中查找特定元素，时间复杂度为O(logn)。
七、数据存储
1.
内存存储：速度快，容量小，适合临时存储和高速缓存。
2.
磁盘存储：容量大，速度慢，适合长期存储大量数据。
3.
网络存储：通过网络将数据存储在远程服务器上，可以用来实现数据的共
享和备份。
八、数据处理
1.
数据清洗：去除重复、无效、异常的数据，保证数据的质量和可靠性。
2.
数据转换：将数据转换成不同的格式和类型，以便进行后续的数据分析和
处理。
3.
数据聚合：将多个数据源的数据进行聚合和分析，以便得出有价值的结论
和建议。
九、数据挖掘
1.
关联规则挖掘：发现数据之间的关联关系和规则模式。
2.
分类算法：将数据分成不同的类别或群体。
3.
聚类算法：将相似的数据聚成一类。
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