数据结构笔记01

数据项（Data Item）

**定义**：数据项是数据结构中讨论的最小单位。它是信息的基本单位，通常由基本数据类型（如整数、字符等）构成。

• **举例说明**：在一个学生信息系统中，学生的姓名、年龄、性别等都是数据项。

• **姓名（Name）**：例如，"张三"。

• **年龄（Age）**：例如，"20"。

• **性别（Gender）**：例如，"男"。

数据元素（Data Element）

**定义**：数据元素是由若干个数据项组成的集合，代表一个完整的单元或实体。

• **举例说明**：在一个运动员信息记录中，运动员就是一个数据元素。

• **运动员（Athlete）**：可以由姓名、出生日期、国籍等数据项组成。

• **姓名（Name）**：例如，"李四"。

• **出生日期（Date of Birth）**：例如，"1990年1月1日"。

• **国籍（Nationality）**：例如，"中国"。

组合项（Composite Item）

**定义**：组合项是由多个基本数据项组成的复杂数据项。它将多个相关的数据项组合成一个整体。

• **举例说明**：出生日期就是一个组合项，由"年"、"月"、"日"三个数据项组成。

• **出生日期（Date of Birth）**：

• **年（Year）**：例如，"1990"。

• **月（Month）**：例如，"1"。

• **日（Day）**：例如，"1"。

归纳与类比

可以将数据项视为单词，数据元素视为句子，组合项则像是词组。每个单词（数据项）是最小单位，句子（数据元素）由单词组合而成，词组（组合项）是由多个单词构成的更复杂的词组。

数据结构的定义

数据结构是一个二元组，表示为：

\[ \text{Data Structures} = (D, S) \]

其中：

• **D 是数据元素的有限集**：

• **数据元素（Data Element）**：如前所述，数据元素是由多个数据项组成的集合，代表一个完整的单元或实体。在数据结构中，D 包含所有这些数据元素。

• **举例说明**：在一个学生信息管理系统中，数据元素可能包括每个学生的信息，如姓名、学号、出生日期等。因此，D 可以是所有学生数据元素的集合。

• **S 是 D 上关系的有限集**：

• **关系（Relationship）**：关系描述了数据元素之间的关联或组织方式。在数据结构中，S 定义了这些数据元素如何相互联系或相互作用。

• **举例说明**：在一个图（Graph）数据结构中，D 是节点的集合，而 S 是定义节点之间连接的边的集合。在一个树（Tree）结构中，S 可能描述父子关系。

归纳与类比

• **类比**：可以将数据结构比作一本书：

• **数据元素（D）**类似于书中的章节（每个章节是一个独立的单元）。

• **关系（S）**就像是章节之间的顺序和引用（定义章节如何相互关联）。

数据的存储结构确实是数据逻辑结构在存储器中的映射。让我详细解释这两个概念及其关系：

逻辑结构

• **定义**：逻辑结构是指数据在概念上的组织方式，独立于具体的实现和存储方式。它主要关注数据元素之间的关系和操作。

• **类型**：常见的逻辑结构包括集合（Set）、线性结构（如数组和链表）、树形结构（如二叉树）、图形结构（如图）等。

• **举例说明**：在逻辑上，我们可以将学生的信息组织成一个线性表，每个元素代表一个学生的数据。

存储结构

• **定义**：存储结构是逻辑结构在计算机存储器中的具体实现方式。它涉及如何在内存中存储数据元素及其关系。

• **类型**：主要有顺序存储和链式存储两种方式。

• **顺序存储（Sequential Storage）**：数据元素按顺序存储在连续的内存地址中，例如数组。

• **链式存储（Linked Storage）**：数据元素通过指针或链接存储在不连续的内存地址中，例如链表。

• **举例说明**：如果逻辑结构是一个线性表，存储结构可以是一个数组（顺序存储）或一个链表（链式存储）。

关系与映射

• **映射关系**：逻辑结构通过存储结构在内存中实现。存储结构是逻辑结构的具体化，决定了数据在计算机内存中的排列方式和存取效率。

• **重要性**：选择合适的存储结构可以优化数据操作的效率。例如，数组容易实现随机访问，而链表更适合频繁的插入和删除操作。

逻辑结构和存储结构之间的映射关系是数据结构设计的重要概念。以下是一些常见的逻辑结构及其对应的存储结构映射：

1. 线性结构

【线性结构（Linear Structure） - CSDN App】

**逻辑结构**：包括数组和链表。

• **顺序存储结构（Array）**：

• **映射**：数据元素按线性顺序存储在连续的内存地址中。

• **优点**：快速随机访问（O(1)）。

• **缺点**：插入和删除操作耗时（O(n)）。

• **链式存储结构（Linked List）**：

• **映射**：数据元素存储在不连续的内存位置，通过指针链接。

• **优点**：插入和删除操作快速（O(1)），不需要移动其他元素。

• **缺点**：随机访问较慢（O(n)）。

2. 树形结构

**逻辑结构**：如二叉树、平衡树（AVL树）、红黑树等。

• **链式存储结构（Linked Representation）**：

• **映射**：每个节点包含数据和指向其子节点的指针。

• **优点**：动态性强，易于插入和删除节点。

• **缺点**：存储空间浪费在指针上。

• **顺序存储结构（Array Representation for Complete Binary Trees）**：

• **映射**：适用于完全二叉树，节点按层次顺序存储在数组中。

• **优点**：节省指针存储空间，适合不频繁变动的树。

• **缺点**：非完全二叉树时效率低下。

3. 图形结构

**逻辑结构**：包括无向图、有向图。

• **邻接矩阵（Adjacency Matrix）**：

• **映射**：使用二维数组表示图中顶点间的连接关系。

• **优点**：快速检查两顶点是否相邻（O(1)）。

• **缺点**：空间复杂度高（O(n²)），尤其是稀疏图。

• **邻接表（Adjacency List）**：

• **映射**：每个顶点有一个链表，链表中存储与该顶点相邻的顶点。

• **优点**：节省空间，适合稀疏图。

• **缺点**：检查两顶点是否相邻较慢（O(n)）。

4. 集合结构

**逻辑结构**：如集合、字典。

• **哈希表（Hash Table）**：

• **映射**：使用哈希函数将关键字映射到数组索引。

• **优点**：快速查找、插入、删除（平均O(1)）。

• **缺点**：处理冲突需要额外策略，如链地址法或开放地址法。

5. 栈（Stack）

**逻辑结构**：后进先出（LIFO）。

• **顺序存储结构（Array-based Stack）**：

• **映射**：使用数组来实现，栈顶指针指示当前栈顶元素位置。

• **优点**：实现简单，随机访问快。

• **缺点**：大小固定，可能导致栈溢出。

• **链式存储结构（Linked List-based Stack）**：

• **映射**：使用链表来实现，头节点作为栈顶。

• **优点**：动态调整大小，避免栈溢出。

• **缺点**：指针增加内存消耗。

6. 队列（Queue）

**逻辑结构**：先进先出（FIFO）。

• **顺序存储结构（Array-based Queue）**：

• **映射**：使用数组加两个指针（头和尾）实现。

• **优点**：简单易实现，适合固定大小场景。

• **缺点**：可能需要循环队列来优化空间。

• **链式存储结构（Linked List-based Queue）**：

• **映射**：使用链表实现，头节点为队头，尾节点为队尾。

• **优点**：动态调整大小。

• **缺点**：指针管理复杂。

7. 优先队列（Priority Queue）

**逻辑结构**：元素具有优先级，优先级高的先出。

• **顺序存储结构（Array/Heap-based Priority Queue）**：

• **映射**：常用堆（二叉堆）来实现。

• **优点**：插入和删除操作高效（O(log n)）。

• **缺点**：实现复杂度较高。

8. 字典树（Trie）

**逻辑结构**：树形结构，用于高效存储和检索字符串集。

• **链式存储结构（Node-based Trie）**：

• **映射**：每个节点包含一个数组或哈希表，指向子节点。

• **优点**：高效的字符串查找。

• **缺点**：空间复杂度较高。

9. 散列表（Hash Table）

**逻辑结构**：通过哈希函数映射键到对应的值。

• **开放地址法**：

• **映射**：在冲突时寻找下一个空闲位置。

• **优点**：避免链表存储。

• **缺点**：探测序列可能导致性能下降。

• **链地址法**：

• **映射**：使用链表处理哈希冲突。

• **优点**：简单有效，易于扩展。

• **缺点**：可能增加链表操作开销。

10. 哈夫曼树（Huffman Tree）

**逻辑结构**：一种用于数据压缩的树形结构。

• **链式存储结构**：

• **映射**：使用节点和指针实现，每个节点存储字符及其频率。

• **优点**：有效支持变长编码。

• **缺点**：构建复杂度较高。

11. 并查集（Disjoint Set）

**逻辑结构**：用于处理不相交集合的合并和查找操作。

• **树结构**：

• **映射**：使用森林表示，每个集合是一棵树，通过路径压缩和按秩合并优化。

• **优点**：高效的合并和查找（接近常数时间）。

• **缺点**：实现复杂度较高。

12. B树和B+树

**逻辑结构**：用于数据库和文件系统的平衡树。

• **块存储结构**：

• **映射**：节点存储在磁盘块中，减少磁盘I/O操作。

• **优点**：适合大规模数据的存储和检索。

• **缺点**：实现复杂。

13. 跳表（Skip List）

**逻辑结构**：一种用于动态平衡的链表。

• **多层链表结构**：

• **映射**：多层链表通过随机化实现平衡。

• **优点**：支持快速查找、插入、删除（O(log n)）。

• **缺点**：需要额外空间存储多层链接。

14. LRU缓存（Least Recently Used Cache）

**逻辑结构**：用于缓存管理的机制。

• **哈希表+双向链表**：

• **映射**：哈希表用于快速访问，双向链表维护访问顺序。

• **优点**：快速访问和更新缓存。

• **缺点**：实现复杂度较高。

15. 四叉树和八叉树

**逻辑结构**：用于空间分割和索引。

• **树结构**：

• **映射**：节点有四个（四叉树）或八个（八叉树）子节点。

• **优点**：适合二维或三维空间的高效分割和搜索。

• **缺点**：构建和维护复杂。

16. 布隆过滤器（Bloom Filter）

**逻辑结构**：用于集合成员检测的概率性数据结构。

• **位数组与多个哈希函数**：

• **映射**：使用位数组和多个哈希函数确定元素是否可能存在。

• **优点**：高效的空间使用和快速检查。

• **缺点**：存在误报率，不能删除元素。

17. 斜堆（Skew Heap）

**逻辑结构**：一种自调整的二叉堆。

• **链式存储结构**：

• **映射**：通过合并操作自我调整。

• **优点**：适合频繁合并操作。

• **缺点**：实现复杂度较高。

18. 后缀树（Suffix Tree）

**逻辑结构**：用于字符串处理的紧凑树结构。

• **紧凑树结构**：

• **映射**：每个节点代表字符串的一个后缀。

• **优点**：支持快速的子串查找。

• **缺点**：空间复杂度较高。

19. KD树（k-Dimensional Tree）

**逻辑结构**：用于多维空间索引的树。

• **树结构**：

• **映射**：每个节点根据某维度划分空间。

• **优点**：高效的多维空间搜索。

• **缺点**：平衡性难以维护。

20. 拉链法（Zipper Tree）

**逻辑结构**：一种用于持久化数据结构的技术。

• **树结构**：

• **映射**：通过路径压缩技术改进树的操作。

• **优点**：支持高效的持久化操作。

• **缺点**：实现复杂。

21. 段树（Segment Tree）

**逻辑结构**：用于区间查询和修改的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示一个区间的聚合信息。

• **优点**：高效支持区间更新和查询。

• **缺点**：实现和理解较复杂。

22. 树状数组（Fenwick Tree/Binary Indexed Tree）

**逻辑结构**：用于高效处理前缀和查询和更新。

• **数组结构**：

• **映射**：通过数组支持快速的前缀和计算。

• **优点**：实现简单，空间效率高。

• **缺点**：仅适合特定类型的查询和更新。

23. 布谷鸟哈希（Cuckoo Hashing）

**逻辑结构**：一种解决哈希冲突的方法。

• **哈希表结构**：

• **映射**：使用两个哈希函数和两个表来解决冲突。

• **优点**：常数时间复杂度的查找。

• **缺点**：可能需要重新哈希，复杂度较高。

24. 双端队列（Deque）

**逻辑结构**：支持两端插入和删除的队列。

• **数组或链表结构**：

• **映射**：可基于动态数组或双向链表实现。

• **优点**：灵活的两端操作。

• **缺点**：实现复杂度视具体要求而定。

25. 稀疏表（Sparse Table）

**逻辑结构**：用于静态区间查询的表。

• **二维数组结构**：

• **映射**：预处理后支持快速的最小值/最大值查询。

• **优点**：高效的查询时间。

• **缺点**：只适用于静态数据。

26. 红黑树（Red-Black Tree）

**逻辑结构**：一种自平衡的二叉搜索树。

• **平衡二叉树结构**：

• **映射**：通过节点颜色和旋转保持平衡。

• **优点**：插入、删除、查找操作均为O(log n)。

• **缺点**：实现复杂。

27. AVL树（AVL Tree）

**逻辑结构**：另一种自平衡的二叉搜索树。

• **平衡二叉树结构**：

• **映射**：通过节点高度和旋转保持平衡。

• **优点**：严格平衡，查找效率高。

• **缺点**：插入和删除时旋转操作较多。

28. 批处理队列（Batch Queue）

**逻辑结构**：用于批量处理任务的队列。

• **队列结构**：

• **映射**：支持批量插入和删除。

• **优点**：适合批处理任务，减少操作次数。

• **缺点**：实现复杂度视具体需求而定。

29. 树堆（Treap）

**逻辑结构**：结合二叉搜索树和堆的特性。

• **树结构**：

• **映射**：每个节点有一个键（BST特性）和优先级（堆特性）。

• **优点**：随机化平衡，操作简单。

• **缺点**：性能依赖于随机化。

30. 广义前缀树（Generalized Trie）

**逻辑结构**：用于多字符串集的高效存储。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示多个字符串的共有前缀。

• **优点**：高效的字符串查找和存储。

• **缺点**：实现复杂，内存消耗大。

31. 树表（Trie）

**逻辑结构**：用于字符串集合的高效检索。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示字符序列的前缀。

• **优点**：高效的前缀查询。

• **缺点**：空间消耗较大。

32. 自适应哈夫曼树（Adaptive Huffman Tree）

**逻辑结构**：动态调整的哈夫曼编码树。

• **链式存储结构**：

• **映射**：根据输入动态调整节点。

• **优点**：适合实时数据流压缩。

• **缺点**：实现复杂。

33. 笛卡尔树（Cartesian Tree）

**逻辑结构**：用于表示堆和二叉搜索树性质的树。

• **树结构**：

• **映射**：节点按堆顺序和中序遍历排列。

• **优点**：支持快速的区间最值查询。

• **缺点**：构建复杂。

34. 概率数据结构（Probabilistic Data Structure）

**逻辑结构**：用于存储和处理不完全精确数据。

• **结构示例**：布隆过滤器、Count-Min Sketch。

• **优点**：高效存储和处理大数据。

• **缺点**：允许一定误差。

35. 区间树（Interval Tree）

**逻辑结构**：用于处理区间重叠查询。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示区间，支持快速重叠查询。

• **优点**：高效的区间重叠检测。

• **缺点**：实现复杂，空间消耗高。

已经列举了许多常见和一些特定用途的数据结构。以下是一些更为特殊或不太常见的数据结构：

36. 双向链表（Doubly Linked List）

**逻辑结构**：链表中每个节点有两个链接，分别指向前一个和后一个节点。

• **链式存储结构**：

• **映射**：双向遍历。

• **优点**：允许从任意节点高效地向两个方向遍历。

• **缺点**：比单链表占用更多内存。

37. 伸展树（Splay Tree）

**逻辑结构**：一种自调整二叉搜索树。

• **树结构**：

• **映射**：最近访问的节点被旋转到树根。

• **优点**：对访问频繁的节点操作更快。

• **缺点**：单次操作时间复杂度不稳定。

38. 区块链（Blockchain）

**逻辑结构**：一系列区块按顺序链接形成的链表。

• **分布式链式结构**：

• **映射**：每个区块包含前一个区块的哈希。

• **优点**：去中心化和数据不可篡改。

• **缺点**：数据同步和验证复杂。

39. 图数据库（Graph Database）

**逻辑结构**：用于存储图形数据的数据库结构。

• **图结构**：

• **映射**：节点和边用于表示实体和关系。

• **优点**：快速高效的关系查询。

• **缺点**：不适合传统的事务性数据。

40. 笛卡尔积树（Cartesian Product Tree）

**逻辑结构**：用于表示笛卡尔积的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示笛卡尔积的元素组合。

• **优点**：处理多维数据。

• **缺点**：实现和查询复杂。

41. 跳表（Skip List）

**逻辑结构**：用于提高链表查找效率的结构。

• **多层链表结构**：

• **映射**：通过多级索引加速查找。

• **优点**：平均情况下支持对数时间复杂度的查找。

• **缺点**：空间复杂度较高。

42. 后缀树（Suffix Tree）

**逻辑结构**：用于字符串操作的紧凑树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示字符串的后缀。

• **优点**：高效的子串查找。

• **缺点**：构建复杂，内存消耗大。

43. 后缀数组（Suffix Array）

**逻辑结构**：用于字符串处理的数组。

• **数组结构**：

• **映射**：存储字符串所有后缀的排序索引。

• **优点**：空间效率高于后缀树。

• **缺点**：构建复杂度较高。

44. K-D 树（K-D Tree）

**逻辑结构**：用于多维空间中的数据组织。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示k维空间中的点。

• **优点**：高效的多维范围查询。

• **缺点**：不适合高维数据。

45. 区间树（Interval Tree）

**逻辑结构**：用于处理动态区间问题。

• **树结构**：

• **映射**：节点存储区间信息。

• **优点**：快速查找重叠区间。

• **缺点**：实现和维护复杂。

46. 胜者树（Winner Tree）

**逻辑结构**：通常用于合并多个已排序序列。

• **树结构**：

• **映射**：叶节点存储待合并的元素。

• **优点**：高效的合并操作。

• **缺点**：实现较复杂。

47. B树（B-Tree）

**逻辑结构**：一种自平衡的树结构，广泛用于数据库和文件系统。

• **树结构**：

• **映射**：节点可以有多个子节点。

• **优点**：磁盘IO性能高。

• **缺点**：结构复杂。

48. B+树（B+ Tree）

**逻辑结构**：B树的变体，叶子节点通过链表相连。

• **树结构**：

• **映射**：所有值都存储在叶子节点。

• **优点**：范围查询效率高。

• **缺点**：实现复杂。

49. 八叉树（Octree）

**逻辑结构**：用于表示三维空间中数据的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：每个节点有八个子节点。

• **优点**：适合三维空间分割。

• **缺点**：高维数据支持差。

50. 四叉树（Quadtree）

**逻辑结构**：用于表示二维空间的分层数据结构。

• **树结构**：

• **映射**：每个节点有四个子节点。

• **优点**：适合二维区域分块。

• **缺点**：不适合非均匀数据。

51. 前缀数组（Prefix Array）

**逻辑结构**：用于快速计算数组区间和。

• **数组结构**：

• **映射**：存储前缀和。

• **优点**：快速区间求和。

• **缺点**：更新操作复杂。

52. 树状数组（Fenwick Tree 或 Binary Indexed Tree）

**逻辑结构**：用于维护数组前缀和的数据结构。

• **树结构**：

• **映射**：支持动态更新和前缀求和。

• **优点**：高效区间查询和更新。

• **缺点**：实现复杂。

53. 同余哈希（Consistent Hashing）

**逻辑结构**：用于分布式系统中的负载均衡。

• **映射结构**：

• **映射**：将数据和节点映射到同一个环上。

• **优点**：节点变化时，影响的数据分布小。

• **缺点**：实现复杂。

54. 多级反馈队列（Multilevel Feedback Queue）

**逻辑结构**：用于操作系统调度的队列结构。

• **队列结构**：

• **映射**：多个队列按优先级排列。

• **优点**：灵活调度不同优先级的任务。

• **缺点**：调度策略复杂。

55. 数据立方体（Data Cube）

**逻辑结构**：用于多维数据分析的结构。

• **多维数组结构**：

• **映射**：支持OLAP操作如切片和切块。

• **优点**：高效的多维数据聚合。

• **缺点**：数据存储量大。

56. 半动态有序树（Sparsely Populated Binary Tree）

**逻辑结构**：用于内存管理的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点稀疏分布以节省空间。

• **优点**：适合稀疏数据。

• **缺点**：实现和操作复杂。

57. 基数树（Radix Tree 或 Patricia Tree）

**逻辑结构**：用于字符串集合的压缩存储。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示字符串公共前缀。

• **优点**：高效的前缀查询。

• **缺点**：实现复杂。

58. 数据流图（Data Flow Graph）

**逻辑结构**：用于表示数据处理流程的图。

• **图结构**：

• **映射**：节点表示操作，边表示数据流。

• **优点**：清晰表示数据依赖关系。

• **缺点**：不适合动态数据变化。

59. 布隆过滤器（Bloom Filter）

**逻辑结构**：用于检测集合中是否存在某个元素的概率结构。

• **位数组和哈希函数**：

• **映射**：多个哈希函数映射到位数组。

• **优点**：空间效率高。

• **缺点**：有误报率，无法删除元素。

60. 拓扑树（Topology Tree）

**逻辑结构**：用于动态网络的拓扑管理。

• **树结构**：

• **映射**：管理动态变化的图。

• **优点**：支持动态更新。

• **缺点**：结构复杂。

61. Z-Order Curve

**逻辑结构**：用于空间填充曲线的排序。

• **空间映射**：

• **映射**：将多维空间映射为一维。

• **优点**：保持空间局部性。

• **缺点**：实现复杂。

62. 并查集（Disjoint Set 或 Union-Find）

**逻辑结构**：用于管理不相交集合的数据结构。

• **森林结构**：

• **映射**：快速合并和查找集合。

• **优点**：高效的连接性查询。

• **缺点**：路径压缩复杂。

63. 区间树（Interval Tree）

**逻辑结构**：用于存储区间并支持快速查询。

• **树结构**：

• **映射**：用于查找所有与给定区间重叠的区间。

• **优点**：快速的重叠区间查询。

• **缺点**：实现较复杂。

64. 线段树（Segment Tree）

**逻辑结构**：用于存储数组信息并支持区间查询和修改。

• **树结构**：

• **映射**：支持区间的快速查询和更新。

• **优点**：高效的区间操作。

• **缺点**：实现复杂，需要额外空间。

数据结构的种类非常丰富，以下是一些更为罕见或高度专业化的数据结构：

65. 连接列表（Rope）

**逻辑结构**：用于高效处理长字符串的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：将字符串分块存储在树的叶子节点。

• **优点**：高效的插入、删除和连接操作。

• **缺点**：实现复杂。

66. 笛卡尔树（Cartesian Tree）

**逻辑结构**：结合二叉堆和二叉搜索树属性的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点满足堆性质和中序遍历的顺序。

• **优点**：快速的RMQ（范围最小值查询）。

• **缺点**：重构和维护复杂。

67. 哈希树（Hash Tree 或 Merkle Tree）

**逻辑结构**：用于验证数据完整性的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：叶节点为数据块的哈希，内节点为子节点哈希的组合。

• **优点**：高效的数据完整性验证。

• **缺点**：需要额外存储哈希值。

68. 权重平衡树（Weight-Balanced Tree）

**逻辑结构**：一种自平衡的二叉搜索树。

• **树结构**：

• **映射**：节点权重用于保持平衡。

• **优点**：平衡性好，支持高效的插入和删除。

• **缺点**：实现和维护复杂。

69. 试探树（Trie）

**逻辑结构**：用于存储字符串集的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点代表字符串的前缀。

• **优点**：快速的前缀查询。

• **缺点**：空间效率较低。

70. 矩形树（R-tree）

**逻辑结构**：用于存储多维空间中矩形的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点存储最小边界矩形。

• **优点**：高效多维查询。

• **缺点**：实现复杂，插入和删除开销大。

71. 锚定树（Splay Tree）

**逻辑结构**：一种自调整的二叉搜索树。

• **树结构**：

• **映射**：通过旋转操作将最近访问的元素移动到根。

• **优点**：在访问模式中具有自适应性。

• **缺点**：单次操作可能较慢。

72. 随机构树（Treap）

**逻辑结构**：结合二叉搜索树和堆的随机化树。

• **树结构**：

• **映射**：节点按键值和优先级排列。

• **优点**：随机化保证了较好的平均性能。

• **缺点**：实现复杂。

73. 笛卡尔积树（Product Tree）

**逻辑结构**：用于计算大整数乘积的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点表示子数组的乘积。

• **优点**：高效的大整数运算。

• **缺点**：应用范围有限。

74. 广义前缀树（Generalized Suffix Tree）

**逻辑结构**：用于多个字符串的公共子串搜索。

• **树结构**：

• **映射**：整合多个字符串的后缀。

• **优点**：高效的公共子串查询。

• **缺点**：构建和维护复杂。

75. 双端队列（Deque）

**逻辑结构**：支持两端插入和删除的队列。

• **线性结构**：

• **映射**：双端操作。

• **优点**：灵活的插入和删除。

• **缺点**：实现复杂性增加。

76. 叉堆（Fibonacci Heap）

**逻辑结构**：用于图算法的优先队列。

• **堆结构**：

• **映射**：支持摊销时间复杂度的操作。

• **优点**：优先队列操作高效。

• **缺点**：复杂度高，实际应用较少。

已经列举了许多数据结构，但确实还有一些更为小众或者在特定领域中使用的数据结构：

77. 笛卡尔积（Cartesian Product）

**逻辑结构**：用于组合多个集合的所有可能有序对。

• **集合结构**：

• **映射**：生成所有可能的元素对。

• **优点**：适用于多维数据分析。

• **缺点**：结果集可能非常大。

78. 波形变换树（Wavelet Tree）

**逻辑结构**：用于有效处理字符串和序列上的区间查询。

• **树结构**：

• **映射**：支持排名、选择和区间求值。

• **优点**：适用于压缩数据和快速查询。

• **缺点**：实现复杂。

79. 区间堆（Interval Heap）

**逻辑结构**：用于双端优先队列的堆结构。

• **堆结构**：

• **映射**：双端操作，支持同时访问最小和最大元素。

• **优点**：灵活的最值操作。

• **缺点**：实现复杂。

80. 指针网络（Pointer Network）

**逻辑结构**：用于解决组合优化问题的神经网络结构。

• **网络结构**：

• **映射**：通过网络设计生成指针序列。

• **优点**：适用于路径规划等问题。

• **缺点**：依赖于大量训练数据。

81. 凹凸树（Concave/Convex Hull Tree）

**逻辑结构**：用于计算二维空间的凸包。

• **树结构**：

• **映射**：支持动态点集的凸包查询。

• **优点**：高效的动态几何查询。

• **缺点**：实现复杂，应用范围有限。

82. 可持久化数据结构（Persistent Data Structures）

**逻辑结构**：允许保存旧版本的修改数据结构。

• **树/图结构**：

• **映射**：支持版本化的数据操作。

• **优点**：适用于需要历史追溯的应用。

• **缺点**：可能增加时间和空间开销。

83. 计数堆（Count-Min Sketch）

**逻辑结构**：用于近似频率计数的概率数据结构。

• **数组结构**：

• **映射**：使用多个哈希函数来估计元素频率。

• **优点**：空间和时间效率高。

• **缺点**：有误差，不支持删除。

84. 时间戳顺序（Timestamp Ordering）

**逻辑结构**：用于数据库事务管理的机制。

• **顺序结构**：

• **映射**：通过时间戳管理事务顺序。

• **优点**：确保事务的序列化。

• **缺点**：可能导致性能瓶颈。

85. 动态树（Dynamic Tree）

**逻辑结构**：用于表示动态连接的图。

• **树/图结构**：

• **映射**：支持动态变化的链接和查询。

• **优点**：高效处理动态图。

• **缺点**：实现复杂。

86. 范围求和查询树（Fenwick Tree 或 Binary Indexed Tree）

**逻辑结构**：用于高效处理前缀和和更新的树。

• **树结构**：

• **映射**：支持快速前缀和计算。

• **优点**：高效的更新和查询。

• **缺点**：只能处理累加操作。

87. Y-树（Y-fast Trie）

**逻辑结构**：用于整数集合的快速前缀搜索。

• **树结构**：

• **映射**：结合哈希表和X-fast trie。

• **优点**：高效的动态集合操作。

• **缺点**：实现复杂。

88. 自适应哈夫曼编码（Adaptive Huffman Coding）

**逻辑结构**：用于数据压缩的动态编码树。

• **树结构**：

• **映射**：根据频率动态调整编码。

• **优点**：适用于动态或流式数据。

• **缺点**：实现复杂，初始开销大。

89. Skip List

**逻辑结构**：用于有序数据的概率性数据结构。

• **层级结构**：

• **映射**：多个层级的链表，支持快速查找。

• **优点**：简单且高效的动态集合操作。

• **缺点**：性能依赖于概率，可能不稳定。

90. Cuckoo Hashing

**逻辑结构**：用于解决哈希冲突的哈希表。

• **哈希结构**：

• **映射**：每个元素可以在多个位置存储，通过重新散列解决冲突。

• **优点**：查找时间复杂度为O(1)。

• **缺点**：需要额外空间，插入可能需要重建。

91. 动态有序统计树（Order Statistic Tree）

**逻辑结构**：一种增强的红黑树。

• **树结构**：

• **映射**：节点存储子树大小信息。

• **优点**：支持快速的顺序统计查询。

• **缺点**：实现复杂，维护成本高。

92. 布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）

**逻辑结构**：一种概率数据结构，用于集合成员测试。

• **哈希结构**：

• **映射**：类似布隆过滤器，但支持删除操作。

• **优点**：空间效率高，支持删除。

• **缺点**：有误判率。

93. B-树的变种（如 B+ 树、B* 树）

**逻辑结构**：用于数据库和文件系统的树状结构。

• **树结构**：

• **映射**：节点可以有多个子节点。

• **优点**：适合磁盘存取，平衡性好。

• **缺点**：实现复杂，插入删除需要调整。

94. 线段树（Segment Tree）

**逻辑结构**：用于区间查询的树结构。

• **树结构**：

• **映射**：支持快速的区间求和、最值等操作。

• **优点**：高效的区间更新和查询。

• **缺点**：实现复杂，适合静态数据。

95. 动态无序集合（Disjoint Set Union 或 Union-Find）

**逻辑结构**：用于管理不相交集合的结构。

• **集合结构**：

• **映射**：支持合并和查找操作。

• **优点**：高效解决动态连通性问题。

• **缺点**：实现复杂，需要路径压缩和按秩合并优化。

96. 字典树的变体（如 Patricia Trie）

**逻辑结构**：用于高效存储和检索字符串。

• **树结构**：

• **映射**：压缩路径以节省空间。

• **优点**：适用于长公共前缀的字符串集合。

• **缺点**：实现复杂，初始构建耗时。

97. 梅森哈希（Mersenne Hash）

**逻辑结构**：用于哈希表的哈希函数。

• **哈希结构**：

• **映射**：利用梅森素数生成哈希值。

• **优点**：减少冲突，提高性能。

• **缺点**：复杂度高，适用范围有限。

98. X-fast Trie

**逻辑结构**：用于整数集合的快速前缀搜索。

• **树结构**：

• **映射**：结合哈希表实现快速查询。

• **优点**：高效的动态集合操作。

• **缺点**：空间复杂度较高。

99. 配对堆（Pairing Heap）

**逻辑结构**：用于实现优先队列的堆。

• **堆结构**：

• **映射**：简单的合并操作。

• **优点**：在实践中性能良好。

• **缺点**：理论分析复杂。

100. 影子堆（Shadow Heap）

**逻辑结构**：用于并行计算中的优先队列。

• **堆结构**：

• **映射**：通过影子节点实现高效并行操作。

• **优点**：适合并行环境。

• **缺点**：实现复杂，适用范围有限。