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一个深耕自己，不内耗的长期主义者。一个对技术充满激情，对工作对生活充满热情的热血青年。坚持用通俗易懂的大白话写技术博文，并会持续更新。
和之前一样，今天还是用通俗易懂的大白话来写点我自己的理解和总结，今天聊一下数据结构中最基础最常用的两种：数组和链表。看完如果有什么疑问的地方，可以留言讨论，也可以私信。我坚信，真正能让大家看懂的技术文章才是好文章，这也是我最初决定写文章最主要的目标和动力，希望这篇文章对你有所帮助。
一、线性结构和非线性结构
首先了解一下数据结构里的线性结构和非线性结构的概念。
线性结构
线性结构：是数据按照顺序排列，每个元素只有一个前驱和一个后继，数据排列就像一条线。以下是线性结构的几个特点：
- 一对一关系：每个元素（除首尾）仅与前后相邻元素直接关联。
- 顺序存储或链式存储：顺序存储（如数组），元素在内存中连续存放。链式存储（如链表），元素通过指针/引用连接。
- 遍历方式单一：只能从头到尾或从尾到头依次遍历访问。
常见的线性结构：数组、链表、队列、栈
示例：数组
链表
一般常见的线性结构的时间复杂度是O(n)，但数组查询时间复杂度是O(1)。
非线性结构
非线性结构：数据元素之间进行关联的时候，不是一对一，而是存在一对多或多对多关系，无法用简单的线性序列表示，数据的组织形式不是单一的一条线，而是更复杂的网状结构。非线性结构的几个特点：
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一对多或多对多的关系
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可有多种遍历方式：比如二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
常见的非线性结构：树，二叉树，多叉树，哈希表。
示例：二叉树
哈希表
一般常见的非线性结构的时间复杂度是O(logn)。了解了这些后，下面讲一下数据结构中最底层，也是最常用的两种数据结构：数组和链表。
二、数组
数组这种结构大家应该都不陌生，很多结构都可以基于数组来组织维护。
数组这种结构，它是在申请内存的时候，就直接申请一大片连续的内存空间，它存储元素的时候，这些元素都是连续的存在一起的，这里说的连续，指的就是物理上真正的连续。
这种结构上的特性，就决定了它查询的时候特别快，查询的时间复杂度是O(1)；但是插入和删除的时候比较慢，尤其是从头或从中间插入和删除会更慢，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。下面具体分析一下原因
数组查询为什么那么快？
数组，它之所以那么快，按我的理解总结了两点：
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第一：你new数组，申请内存的时候，它是直接申请一大片连续的内存空间，它存储元素的时候，这些元素都是连续的存在一起的，物理上就是连续的。
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第二：你在new数组的时候，数组中每个元素占的空间大小就已经确定了。
如果你new的数组里存的是基本数据类型的话，那数组中的每个元素的大小就是这个基本数据类型的大小。比如Java基本数据类型中的：byte、short、int、long的大小分别是1、2、4、8个字节。
如果数组里存的是对象类型的话，存的并不是对象本身，而是对象的引用。在64位的环境下，每个引用的大小是64bit位(8字节)，但是默认会开启指针压缩，压缩后，每个引用的大小是32bit位(4字节)。
压不压缩不是这里的重点，重点是要明白，数组里存的是对象类型的话，每个元素的大小也是固定一样的。
所以总之，在new数组的时候，数组中每个元素占的空间大小就已经确定了，知道了数组中每个元素的大小后，再加上数组中的元素在内存中是连续的，再加上数组申请内存时它的起始内存地址是知道的。
那你根据下标去数组里获取某一个元素的时候，通过每个元素占用的大小乘以这个下标，很容易就能计算出要找的这个下标元素的内存偏移量(也就是内存地址)，有了内存地址就可以直接拿到这个元素了。所以数组根据下标查找的时候非常非常快，时间复杂度是O(1)。
数组插入和删除为什么慢？
数组之所以，插入和删除慢，尤其是从头或从中间插入和删除会更慢。是因为从头或从中间插入完之后，后边的每一个元素都要向后移动一个位置。从头或从中间删除完之后，后边的每一个元素都要向前移动一个位置。这个过程，就导致了数组的插入和删除操作会比较慢。
三、链表
链表这种数据结构，它和数组不一样。它不是连续的内存空间，它是靠一个一个的Node节点对象把数据串起来的，这些Node节点在存储的时候，物理上并不需要连续。然后，链表是分为单链表和双链表。
如果是单链表的话，每个Node对象中，除了存储本身的数据值之外，还维护了一个指向下个节点的后继节点(next)引用。HashMap中桶里元素形成的链表结构就是一个典型的单链表结构，如下图，是HashMap里内部Node类的源码。
如果是双链表的话，每个Node对象中，除了存储本身的数据值之外，还维护了两个引用，一个是指向上一个节点的前驱节点(prev)引用，一个是指向下个节点的后继节点(next)引用。LinkedList就是双链表结构来实现的，如下图，是LinkedList里内部Node类的源码。
然后链表中，它还会维护头节点的引用和尾节点的引用，用这个引用来作为操作链表的入口，比如遍历链表和向链表中插入数据。
双链表的结构中，是要求可以双向遍历的，所以双链表中头节点的引用和尾结点的引用，这两个都必须维护。
因为只有找到了头节点，才能从头节点开始实现正向遍历；只有找到了尾结点，才能从尾结点开始实现逆向遍历。从而实现双向遍历。
并且，维护了头尾这两个节点的引用后，可以大大提高头部插入和尾部插入的效率
LinkedList就是双链表的结构，它就维护了这两个引用，如下图，看下它的源码
单链表的情况下，只要求单向从头遍历，虽然只维护一个头节点的引用，就能实现数据的单向遍历。
但是，只维护一个头节点的话，从尾部插入的时候，就只能一个一个的去遍历循环，直到循环到next引用为null的节点，就说明这个节点是尾节点，然后把新插入的节点挂到这个尾节点上。
所以，一般情况下，就算是单链表，大概率也是会多维护一个尾节点的引用的，多维护一个尾节点的引用后，尾部插入的时候就不需要去循环遍历了，尾部插入的效率大大提升。
ok，数组和链表这俩最底层的数据结构，今天就写到这里吧。我坚信，真正能让大家看懂的技术文章才是好文章。这也是我最初决定写文章最主要的目标和动力。希望这篇文章对你有所帮助，欢迎留言讨论，后续会更新更多用大白话来讲的内容。
以上写的都是自己的理解和总结，纯手敲，原创不易，如果觉得文章对你有帮助，可以关注一下，感谢。