data structures 我实践过的各种数据结构相关的代码
数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何在内存中组织和管理数据，以便于高效地执行各种操作。本项目“data-structures:我实践过的各种数据结构相关的代码”聚焦于这一主题，提供了作者实际操作过的一系列数据结构的Java实现。通过这个存储库，我们可以深入理解并学习这些数据结构的内在机制，以及如何在实际编程中应用它们。
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数组（Array）：最基础的数据结构，用于存储同类型元素的集合。在Java中，数组具有固定大小，支持直接访问任何位置的元素，但插入和删除操作效率较低。
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链表（Linked List）：链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。链表可以动态调整大小，插入和删除操作相对数组更高效，但访问速度较慢，因为需要遍历。
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栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。Java中的
java.util.Stack类提供了一系列操作栈的方法。 -
队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，适用于处理等待序列。Java的
java.util.Queue接口及其实现如LinkedList或ArrayDeque提供了队列操作。 -
堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，满足最大堆或最小堆性质，即父节点的键值总是大于或小于其子节点。Java的
PriorityQueue类就是基于二叉堆实现的。 -
哈希表（Hash Table）：哈希表通过哈希函数将键映射到数组索引，提供快速的查找、插入和删除操作。Java的
HashMap类是典型的哈希表实现，而HashSet是基于哈希表实现的无序集合。 -
二叉树（Binary Tree）：二叉树每个节点最多有两个子节点，分为左子树和右子树。二叉搜索树（BST）是其中一种，满足左子树的值小于根节点，右子树的值大于根节点。
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平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：如AVL树和红黑树，这些树在插入和删除后能保持高度平衡，从而确保查找操作的性能。
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图（Graph）：图由节点（顶点）和边组成，可以表示对象之间的关系。图的遍历算法如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在很多问题中都有应用。
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排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，这些算法对数组或其他线性结构进行排序，各有优劣。
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查找算法：二分查找、哈希查找等，提供了快速查找数据的方法。
