每個程序員都應該知道的 3 種高級數據結構

作為程序員，您會發現使用數據結構是很常見的事情，因此精通二叉樹、堆棧和隊列等基本數據結構對於您的成功至關重要。但是，如果您想提高自己的技能並脫穎而出，您還需要熟悉高級數據結構。

高級數據結構是數據科學的重要組成部分，它們有助於清理低效的管理並為大型數據集提供存儲。軟件工程師和數據科學家不斷利用先進的數據結構來設計算法和軟件。

請繼續閱讀，我們將討論每位專業程序員都應了解的高級數據結構。

1.斐波那契堆

如果您已經花時間學習數據結構，那麼您一定熟悉二叉堆。斐波那契堆非常相似，它們遵循最小堆或最大堆屬性。您可以將斐波那契堆視為樹的集合，其中最小值或最大值節點始終位於根部。

該堆還滿足 Fibonacci 屬性，因此節點n將至少有F(n+2)個節點。在 Fibonacci 堆中，每個節點的根通常通過循環雙向鍊錶鏈接在一起。這使得刪除一個節點並在 O(1) 時間內連接兩個列表成為可能。

斐波那契堆比二元堆和二項式堆靈活得多，這使得它們在廣泛的應用程序中很有用。它們通常用作 Dijkstra 算法中的優先級隊列，以顯著提高算法的運行時間。

2.AVL樹

AVL（Adelson-Velsky 和 ​​Landis）樹是計算機科學中許多不同類型的樹之一。它們本質上是一個自平衡的二叉搜索樹。標準二叉搜索樹在某些邊緣情況下可能會出現偏差，最壞情況下的時間複雜度為 O(n)，這使得它們在實際應用中效率低下。當違反平衡屬性時，自平衡樹會自動更改其結構。

在 AVL 樹中，每個節點都包含一個額外的屬性，該屬性包含其平衡因子。平衡因子是該節點的右子樹的高度減去左子樹的高度得到的值。AVL樹的自平衡特性要求平衡因子始終為-1、0或1。

如果違反了自平衡屬性（平衡因子），AVL 樹將旋轉其節點以保持平衡因子。AVL 樹使用四種主要旋轉——右旋轉、左旋轉、左-右旋轉和右-左旋轉。

AVL 樹的自平衡特性將其最壞情況下的時間複雜度提高到僅 O(log n)，與二叉搜索樹的性能相比，效率顯著提高。

由於 AVL 樹通過平衡因子維護自身，因此您可以在給定高度的情況下計算最小節點數。遞歸關係歸結為 N(h) = N(h-1) + N(h-2) + 1 並且 AVL 樹中必須至少有三個節點 (n > 2)。遞歸關係的基本情況分別為 N(0) = 1 和 N(1) = 2。

3. 紅黑樹

紅黑樹是另一種自平衡二叉搜索樹，它使用額外的位作為其自平衡屬性。該位通常被稱為紅色或黑色，因此得名紅黑樹。

Red-Black 中的每個節點都是紅色或黑色，但根節點必須始終為黑色。不能有兩個相鄰的紅色節點，所有葉子節點必須是黑色的。這些規則保留了樹的自平衡屬性。

與二叉搜索樹相比，紅黑樹的效率大約為 O(log n)，因此效率更高。然而，由於明確的自平衡特性，AVL 樹更加平衡。

改進你的數據結構

了解高級數據結構可以在求職面試中產生很大的不同，並且可能是使您在競爭中脫穎而出的因素。您應該研究的其他高級數據結構包括 n 樹、圖和不相交集。

為給定場景確定理想的數據結構是優秀程序員的一部分。