常用的数据结构是计算机科学中用于组织、存储和高效处理数据的基本结构。这些结构的选择取决于具体的应用场景和需要解决的问题。以下是一些最常用的数据结构：
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数组（Array）：
- 数组是一种基础的数据结构，用于在计算机内存中连续存储相同类型的数据。
- 可以通过索引快速访问数组中的元素，但插入和删除元素（尤其是在数组的开始或中间位置）可能效率较低。
1.1动态数组——列表（list） - 列表是可变的，意味着你可以添加、删除或修改列表中的元素。
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链表（Linked List）：
- 链表由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向列表中下一个节点的指针（或链接）。
- 链表可以动态地添加和删除节点，但在随机访问方面不如数组高效。
- 常见的链表类型包括单向链表、双向链表和循环链表。
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栈（Stack）：
- 栈是一种遵循后进先出（LIFO, Last In First Out）原则的有序集合。
- 主要操作包括入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶元素等。
- 栈常用于函数调用、括号匹配、浏览器历史记录等场景。
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队列（Queue）：
- 队列是一种遵循先进先出（FIFO, First In First Out）原则的有序集合。
- 主要操作包括入队（enqueue）、出队（dequeue）、查看队首元素等。
- 队列常用于任务调度、缓冲等场景。
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哈希表（Hash Table）：
- 哈希表通过哈希函数将键映射到表中的位置，以支持快速的插入、删除和查找操作。
- 常见的实现包括开放寻址法和链表法。
- 哈希表广泛应用于数据库的索引、缓存、数据去重等场景。
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堆（Heap）：
- 堆是一种特殊的完全二叉树结构，其中每个父节点的值都大于或等于（最大堆）或小于或等于（最小堆）其子节点的值。
- 堆常用于实现优先队列，支持高效的插入、删除和查找最大（或最小）元素。
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二叉树（Binary Tree）：
- 二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构。
- 常见的二叉树类型包括二叉搜索树（BST, Binary Search Tree）、平衡二叉树（如AVL树、红黑树）等。
- 二叉树常用于实现排序算法、搜索算法等。
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图（Graph）：
- 图由节点（或顶点）和连接这些节点的边组成。
- 图可以用来表示网络、地图、社交网络等复杂关系。
- 图的遍历算法包括深度优先搜索（DFS, Depth-First Search）和广度优先搜索（BFS, Breadth-First Search）。
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集合（Set）：
- 集合是一个无序且不包含重复元素的容器。
- 主要操作包括添加元素、删除元素、查找元素等。
- 集合常用于数据去重、关系测试等场景。
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映射（Map）：
- 映射是一种键值对（key-value pair）的集合，其中每个键都映射到唯一的值。
- 映射允许通过键快速检索、更新或删除对应的值。
- 映射常用于实现缓存、配置管理等场景。
这些数据结构各有特点，在实际应用中应根据具体需求选择合适的数据结构。
