这是整个java架构师连载系列，分为9大步骤，我们现在还在第一个步骤：程序设计和开发->数据结构与算法。
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如果说 Java 是自动档轿车，C 就是手动档吉普。数据结构呢？是变速箱的工作原理，
你完全可以不知道变速箱怎样工作，就把自动档的车子从 A 开到 B，而且未必就比懂得的人慢。写程序这件事，和开车一样，经验可以起到很大作用，但如果你不知道底层是怎么工作的，就永远只能开车，既不会修车，也不能造车。如果你对这两件事都不感兴趣也就罢了，数据结构懂得用就好。但若你此生在编程领域还有点更高的追求，数据结构是绕不开的课题。
不想学好基础的程序员很难进阶到架构师。
为什么要学习数据结构
学习数据结构，并不仅仅是学习其中现成的那些队列，堆栈，二叉树，图等经典结构， 也不仅仅是学习其中的那些快速排序、冒泡排序等算法。
更重要的是你要学习一种思想：如何把现实问题转化为计算机语言的表示。
当你用着java里面的容器类很爽的时候，你有没有想过，怎么ArrayList就像一个无限扩充的数组，也好像链表之类的。好用吗？好用，这就是数据结构的用处，只不过你在不知不觉中使用了。
校招会发现大公司考的就是这类的题目，刚开始不会考你java的线程，容器，多态什么的特性，考的就是你的基础，你的这些基础扎实，学其他不是问题。
用于现实世界的存储，我们使用的工具和建模。每种数据结构有自己的优点和缺点，想想如果Google的数据用的是数组的存储，我们还能方便地查询到所需要的数据吗。
而算法，在这么多的数据中如何做到最快的插入，查找，删除，也是在追求更快。
常用的数据结构
链表
链表是一种由节点（Node）组成的线性数据集合，每个节点通过指针指向下一个节点。它是一种由节点组成，并能用于表示序列的数据结构。
单链表：每个节点仅指向下一个节点，最后一个节点指向空（null）。
双链表：每个节点有两个指针p，n。p指向前一个节点，n指向下一个节点；最后一个节点指向空。
循环链表：每个节点指向下一个节点，最后一个节点指向第一个节点。
时间复杂度：
索引：O(n)
查找：O(n)
插入：O(1)
删除：O(1)
栈
栈是一个元素集合，支持两个基本操作：push用于将元素压入栈，pop用于删除栈顶元素。
后进先出的数据结构（Last In First Out, LIFO）
时间复杂度
索引：O(n)
查找：O(n)
插入：O(1)
删除：O(1)
队列
队列是一个元素集合，支持两种基本操作：enqueue 用于添加一个元素到队列，dequeue 用于删除队列中的一个元素。
先进先出的数据结构（First In First Out, FIFO）。
时间复杂度
索引：O(n)
查找：O(n)
插入：O(1)
删除：O(1)
树
树是无向、联通的无环图。
二叉树
二叉树是一个树形数据结构，每个节点最多可以有两个子节点，称为左子节点和右子节点。
满二叉树（Full Tree）：二叉树中的每个节点有 0 或者 2 个子节点。
完美二叉树（Perfect Binary）：二叉树中的每个节点有两个子节点，并且所有的叶子节点的深度是一样的。
完全二叉树：二叉树中除最后一层外其他各层的节点数均达到最大值，最后一层的节点都连续集中在最左边。
二叉查找树
二叉查找树（BST）是一种二叉树。其任何节点的值都大于等于左子树中的值，小于等于右子树中的值。
时间复杂度
索引：O(log(n))
查找：O(log(n))
插入：O(log(n))
删除：O(log(n))
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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