常见数据结构实现方法：程序员每天都在用的那些套路

数组：最基础也最常用

数组是大多数人学编程最早接触的数据结构。它就像一排整齐的储物柜，每个位置都有固定编号，通过下标能快速找到对应元素。比如你在写一个成绩管理系统，用数组存100个学生的分数，访问第5个学生就直接 scores[4]（别忘了下标从0开始）。

虽然插入删除不方便，但查询效率高，适合频繁读取的场景。

int arr[5] = {10, 20, 30, 40, 50};
arr[2] = 35; // 修改第三个元素

链表：灵活的动态结构

链表像是一串钥匙环，每把钥匙挂着数据和下一个钥匙的位置。不像数组需要连续内存，链表可以零散分布，增删节点时只需改指针，特别适合不确定数据量的场景。

比如你做一个播放列表，用户随时添加或删除歌曲，用链表就比数组更高效。

struct Node {
    int data;
    struct Node* next;
};

// 创建新节点
struct Node* head = NULL;
struct Node* newNode = (struct Node*)malloc(sizeof(struct Node));
newNode->data = 100;
newNode->next = head;
head = newNode;

栈：后进先出的典型

栈就像一摞盘子，只能从顶部拿或放。浏览器的“返回”功能就是典型的栈应用——你点进一个网页压入栈，点“返回”就弹出上一个页面。

实现起来很简单，可以用数组或链表，关键只允许在一端操作。

#define MAX 100
int stack[MAX];
int top = -1;

void push(int item) {
    if (top < MAX-1) {
        stack[++top] = item;
    }
}

int pop() {
    if (top >= 0) {
        return stack[top--];
    }
    return -1;
}

队列：排队处理的模型

队列讲究先来后到，像食堂打饭窗口。任务调度、消息系统都靠它维持秩序。比如你发了个打印任务，系统把它放进队列，等前面的打完才轮到你。

通常用循环数组或链表实现，避免空间浪费。

struct Queue {
    int items[100];
    int front;
    int rear;
};

void enqueue(struct Queue* q, int value) {
    q->rear++;
    q->items[q->rear] = value;
}

哈希表：查找快得飞起

你想快速查手机号，总不能一个个翻通讯录吧？哈希表就是你的智能索引。它通过哈希函数把键（比如姓名）转成地址，实现接近O(1)的查询速度。

当然会有冲突，常见的解决办法是链地址法——同一个地址挂个链表存多个值。

#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define SIZE 100

struct Entry {
    char* key;
    char* value;
    struct Entry* next;
};

struct Entry* hashTable[SIZE];

二叉树：分层管理的智慧

公司组织架构图就是一棵树。二叉树每个节点最多两个孩子，特别适合做搜索。二叉搜索树还规定左小右大，查起来很快。

比如你写个词典程序，单词按字母顺序存进树里，查找效率远超线性扫描。

struct TreeNode {
    int val;
    struct TreeNode* left;
    struct TreeNode* right;
};

struct TreeNode* insert(struct TreeNode* root, int value) {
    if (root == NULL) {
        struct TreeNode* node = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));
        node->val = value;
        node->left = node->right = NULL;
        return node;
    }
    if (value < root->val)
        root->left = insert(root->left, value);
    else
        root->right = insert(root->right, value);
    return root;
}