一、Stack栈和Queue队列
相同点：
- 都是线性结构。
- 插入操作都是限定在表尾进行。
- 都可以通过顺序结构和链式结构实现。
- 插入与删除的时间复杂度都是O（1），在空间复杂度上两者也一样。
- 多链栈和多链队列的管理模式可以相同。
- 底层都是由泛型数组实现。
不同点：
- 栈先进后出，队列先进先出：删除数据元素的位置不同，栈的删除操作在表尾进行，队列的删除操作在表头进行。
- 顺序栈能够实现多栈空间共享，而顺序队列不能。
- 应用场景不同
常见栈的应用场景包括
- 括号问题的求解，
- 深度优先搜索遍历等；
- 函数调用和递归实现，
- 表达式的转换和求值
常见的队列的应用场景包括
- 计算机系统中各种资源的管理，
- 消息缓冲器的管理
- 广度优先搜索遍历等
二、链表与数组
- 数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；数组可以根据下标直接存取，时间复杂度O(1)。
- 链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项，非常繁琐）链表必须根据next指针找到下一个元素。
如果需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组；相反，如果需要经常插入和删除元素就需要用链表数据结构了。
三、字典
介绍
- Dictionary表示键和值的集合。
- Dictionary<object, object>是一个泛型。
- 他本身有集合的功能有时候可以把它看成数组。
- 他的结构是这样的：Dictionary<[key], [value]>。
- 他的特点是存入对象是需要与[key]值一一对应的存入该泛型，任何键都是唯一。
- 通过某一个一定的[key]去找到对应的值。查找元素的时间复杂度为O(1)。
增删查改时间复杂度
- Dictionary字典类是hash表，Add操作是O(1)。
- 其Containskey方法是O(1)，原因是通过hash来查找元素而不是遍历元素。
- ContainsValue方法的时间复杂度是O(N)，原因是内部通过遍历key来查找value，而不是通过hash来查找。
- ltem[Key]属性根据key来检索value，其时间复杂度也是O(1)。
底层实现原理
Dictionary在构造的时候做了以下几件事：
1.初始化一个桶数组this.buckets = new int[prime]
2.初始化一个this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime]
Bucket和entries的容量都为大于字典容量的一个最小的质数
其中this.buckets主要用来进行Hash碰撞
this.entries用来存储字典的内容，并且标识下一个元素的位置。
详细过程
- 哈希表法：将不定长的二进制数据集映射到一个较短的二进制数据集，一个Key通过HashFunc得到HashCode。
- Hash桶算法：对HashCode进行分段显示，常用方法对HashCode直接取余。
- 拉链法：分段则会导致key对应的哈希桶相同，拉链法的基本思想就像对冲突的元素，建立一个单链表，头指针存储在对应哈希桶的位置。反之就是通过hash桶对应后，遍历单链表，获取value值。
四、哈希表与字典对比
字典：内部用了Hashtable作为存储结构
- 如果我们试图找到一个不存在的键，它将返回 / 抛出异常。
- 它比哈希表更快，因为没有装箱和拆箱，尤其是值类型。
- 仅公共静态成员是线程安全的。
- 字典是一种通用类型，这意味着我们可以将其与任何数据类型一起使用（创建时，必须同时指定键和值的数据类型）。
- Dictionay 是 Hashtable 的类型安全实现， Keys和Values是强类型的。
- Dictionary遍历输出的顺序，就是加入的顺序
哈希表：
- 如果我们尝试查找不存在的键，则返回 null。
- 它比字典慢，因为它需要装箱和拆箱。
- 哈希表中的所有成员都是线程安全的，
- 哈希表不是通用类型，Hashtable 是松散类型的数据结构，我们可以添加任何类型的键和值。
- HashTable是经过优化的，访问下标的对象先散列过，所以内部是无序散列的
五、关于List与字典的遍历与查询效率
- List的底层，是一个泛型数组，连续且紧密的顺序存储，一般数据存储在缓存中。而字典是离散（散列）分布，由数组和哈希表共同组成，遍历的时候，会伴有换页的操作，且数组都存储在内存中。而读写速度是：缓存>内存>硬盘。因此List更适合遍历。
- 字典的查询效率是通过元素的key值进行取余操作，找的对应的哈希桶，判定哈希桶对应的哈希表的头节点是不是该元素，若不是进行next操作，对哈希表进行遍历，这两个过程都是常数级别的操作。所以是O（1）。而List的查询效率是先遍历，找到对应的值，因此是O（n）。所以字典更适合查询。