程序员必备：最直观的数据结构图文手册

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这篇文章为了方便以可视化的方式回顾那些最常用的数据结构，你可以用它做面试准备时的复习。希望这些可视化例子能够帮助大家了解这些数据结构。 大 O --时间复杂度 为什么大 O 复杂度很重要 ？ ：对于小数据集，算法复杂度可能不会扮演非常重要的角色，但随着我们的数据量增大——算法的性能影响对响应时间有极大的影响。因此，关注复杂度在具有合理规模的任何应用领域中对于程序质量都起着至关重要的作用。 举个例子： 假设我们的数据集有 100 万（1,000,000）个元素 O(1) 算法将进行 1 次操作。 O(log(n)) 算法将进行 20 次操作 O(n) 算法将进行 1000000 次操作。 O(n * log(n)) 算法将进行 2000 万次操作。 O(n 2 ) 算法将进行 1 万亿次（1,000,000,000,000）操作。 所以，你应该能看出算法复杂度的重要性。 RUM 权衡 另一个在选择数据结构时需要注意的重要方 ………………………………