本专栏我们来介绍一下编程中常见的一些数据结构。
为什么要学习数据结构？
随着业务场景越来越复杂，系统并发量越来也高，要处理的数据越来越多，特别是大型互联网的高并发、高性能、高可用系统，对技术要求越来越高，我们引入各种中间件，这些中间件底层涉及到的各种数据结构和算法，是其核心技术之一。如：
- ElasticSearch中用于压缩倒排索引内存存储空间的FST，用于查询条件合并的SkipList，用于提高范围查找效率的BKDTree；
- 各种分库分表技术的核心：hash算法；
- Dubbo或者Nginx等的负载均衡算法；
- MySQL索引中的B树、B+树等；
- Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一；
- Zookeeper的节点树；
- J.U.C并发包的各种实现的阻塞队列，AQS底层实现涉及到的链式等待队列；
- JDK对HashMap的Hash冲突引入的优化数据结构红黑树…
可以发现，数据结构和算法真的是无处不在，作为一个热爱技术，拒绝粘贴复制的互联网工程师，怎么能不掌握这些核心技术呢？
与此同时，如果你有耐心听8个小时通俗易懂的数据结构入门课，我强烈建议你看一下以下这个视频，来自Google一位工程师：Data Structures Easy to Advanced Course - Full Tutorial from a Google Engineer
阅读完本文，你将了解到一些常见的数据结构(或者温习，因为大部分朋友大学里面其实都是学过的)。在每个数据结构最后一小节都会列出代码实现，以及相关热门的算法题，该部分需要大家自己去探索与书写。只有自己能熟练的编写各种数据结构的代码才是真正的掌握了，大家别光看，动手写起来。阅读完本文，您将了解到：
- 抽象数据类型与数据结构的关系；
- 如何评估算法的复杂度；
- 了解以下数据结构，并且掌握其实现思路：数组，链表，栈，队列，优先级队列，索引式优先队列，二叉树，二叉搜索树BST，平衡二叉搜搜书BBST，AVL树，HashTable，并查集，树状数组，后缀数组。
- 文章里面不会贴这些数据结构的完整实现，但是会附带实现的链接，同时每种数据类型最后一节的相关实现以及练习题，建议大家多动手尝试编写这些练习题，以及尝试自己动手实现这些数据结构。
