《数据结构动物园：当树、链表、栈、堆开始蹦迪》

本文链接：https://blog.csdn.net/CSDN_WHO/article/details/146124555

标准答案（严谨定义版）

1. 链表（Linked List）

定义：线性数据结构，由节点通过指针串联组成
类型：
- 单向链表：节点含数据域 + 指向下一节点的指针
- 双向链表：节点含前驱/后驱指针
- 循环链表：尾节点指向头节点
核心操作：
- 插入/删除：O(1)（已知位置时）
- 查找：O(n)
应用场景：LRU缓存、多项式运算、音乐播放列表

2. 栈（Stack）

定义：后进先出（LIFO）的受限线性结构
核心操作：
- Push：入栈（O(1)）
- Pop：出栈（O(1)）
- Peek：查看栈顶元素
实现方式：数组（需处理扩容）或链表（无容量限制）
应用场景：函数调用栈、括号匹配、浏览器后退功能

3. 树（Tree）

定义：非线性分层数据结构，由根节点和子树构成
重要变种：
- 二叉树：每个节点最多两个子节点
  - 二叉搜索树（BST）：左子树值 ≤ 根 ≤ 右子树值
  - AVL树/红黑树：自平衡二叉搜索树
- 堆：完全二叉树，满足堆属性（父节点值 ≥ 或 ≤ 子节点）
- B/B+树：多路平衡搜索树，用于数据库索引
遍历方式：前序、中序、后序、层序

4. 堆（Heap）

定义：基于完全二叉树实现的优先队列结构
类型：
- 最大堆：父节点值 ≥ 子节点
- 最小堆：父节点值 ≤ 子节点
核心操作：
- 插入：O(log n)，元素上浮
- 删除堆顶：O(log n)，元素下沉
应用场景：堆排序、Dijkstra算法、定时任务调度

自由发挥（程序员の奇妙比喻）

1. 链表：程序界的贪吃蛇

链表就像一列老式火车 🚂，每节车厢（节点）都拽着下一节车厢的绳子（指针）。想加车厢？随便插队！但找座位得从头开始数：

# 单向链表节点结构  
class Node:  
    def __init__(self, data):  
        self.data = data  # 乘客信息  
        self.next = None  # 拽着下节车厢的绳子  

# 插入新乘客到第3节车厢  
new_node = Node("程序猿")  
current = head  
for _ in range(2):  # 走两步，走两步~  
    current = current.next  
new_node.next = current.next  
current.next = new_node  # 绳子一甩，完美插队！

💡 冷知识：当链表变成“环形”且忘记设终止条件时——恭喜解锁无限循环成就！⌛

2. 栈：洗碗工的哲学

栈就像餐馆洗碗工的工作台 🍽️，永远遵循“最后洗的盘子最先用”（LIFO）。经典场景：

// 用栈检查括号匹配  
Stack<Character> stack = new Stack<>();  
for (char c : s.toCharArray()) {  
    if (c == '(') stack.push(')');  
    else if (stack.isEmpty() || stack.pop() != c) return false;  
}  
return stack.isEmpty();  // 栈空=所有碗洗完啦！

⚠️ 血泪教训：递归调用栈溢出时，计算机会温柔地提醒你“StackOverflowError”——比老板催进度还无情！

3. 树：家族关系模拟器

二叉树就像个强迫症家族 👨👩👧👦，每个家长（节点）必须严格管理两个孩子：

// 二叉树前序遍历（根左右）  
function preOrder(root) {  
    if (!root) return;  
    console.log(root.val);        // 先查户口  
    preOrder(root.left);         // 查左孩子  
    preOrder(root.right);        // 查右孩子  
}

🌳 树生感悟：当BST退化成链表（所有节点只有右孩子），查找效率就从O(log n)跌到O(n)——宛如学霸变学渣！

4. 堆：急诊室分诊系统

堆就像医院的急诊科 🏥，永远优先处理最危急的病人（最大/最小元素）：

# Python的heapq模块实现最小堆  
import heapq  

patients = [3, 1, 4, 1, 5, 9]  
heapq.heapify(patients)        # 建堆：O(n)  
heapq.heappop(patients)        # 弹出最小值1 → 优先治疗发烧患者  
heapq.heappush(patients, 2)   # 新病人体温38.2℃