數據結構是以某種形式將數據組織在一起的集合,不僅存儲數據, 還支持訪問和處理數據的操作.

基礎的數據結構有:線性表(數組,鏈表),棧與隊列,樹與二叉樹,圖等

1. 冒泡

冒泡排序的思想: 每次比較兩個相鄰的元素, 如果他們的順序錯誤就把他們交換位置。

快速排序使用分治法策略來把一個序列分為兩個子序列。

步驟：

從數列中挑出一個元素，稱為 "基準"（pivot），

重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分割結束之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分割（partition）操作。

遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

2.深度優先遍歷和廣度優先遍歷的區別？

1） 二叉樹的深度優先遍歷的非遞歸的通用做法是采用棧，廣度優先遍歷的非遞歸的通用做法是采用隊列。

2） 深度優先遍歷：對每一個可能的分支路徑深入到不能再深入為止，而且每個結點只能訪問一次。要特別註意的是，二叉樹的深度優先遍歷比較特殊，可以細分為先序遍歷、中序遍歷、後序遍歷。具體說明如下：

? 先序遍歷：對任一子樹，先訪問根，然後遍歷其左子樹，最後遍歷其右子樹。

? 中序遍歷：對任一子樹，先遍歷其左子樹，然後訪問根，最後遍歷其右子樹。

? 後序遍歷：對任一子樹，先遍歷其左子樹，然後遍歷其右子樹，最後訪問根。

廣度優先遍歷：又叫層次遍歷，從上往下對每一層依次訪問，在每一層中，從左往右（也可以從右往左）訪問結點，訪問完一層就進入下一層，直到沒有結點可以訪問為止。　　　

3）深度優先搜素算法：不全部保留結點，占用空間少；有回溯操作(即有入棧、出棧操作)，運行速度慢。

廣度優先搜索算法：保留全部結點，占用空間大； 無回溯操作(即無入棧、出棧操作)，運行速度快。

通常 深度優先搜索法不全部保留結點，擴展完的結點從數據庫中彈出刪去，這樣，一般在數據庫中存儲的結點數就是深度值，因此它占用空間較少。所以，當搜索樹的結點較多，用其它方法易產生內存溢出時，深度優先搜索不失為一種有效的求解方法。 　

廣度優先搜索算法，一般需存儲產生的所有結點，占用的存儲空間要比深度優先搜索大得多，因此，程序設計中，必須考慮溢出和節省內存空間的問題。但廣度優先搜索法一般無回溯操作，即入棧和出棧的操作，所以運行速度比深度優先搜索要快些

基礎的數據結構有哪些？