大部分数据结构和算法书籍中，在讲某种数据结构和算法的时候，都会拿整数、字符串这些基本数据类型，作为要处理的数据的类型。实际上，在真实的软件开发中，数据结构中存储的数据、算法要处理的数据，往往都不是简单的整数，而是”对象“。这里的”对象“很好理解，就是编程语言的中的”类与对象“中的对象。比如下面这几行Java代码，我们用红黑树来存储Order订单对象。
// 红黑树来存储订单，key是订单ID，value是订单对象
private TreeMap<long, Order> id2OrderMap = new TreeMap<>();
public void add(Order order) {
// 添加一个订单
id2OrderMap.put(order.id, order);
}
private class Order {
// 订单类
public long id;
public long userId;
public long createTime;
// ...more fields...
}
不过，你可能会有疑问，既然在真实的软件开发中，数据结构和算法要处理的都是对象，那为啥书本中都可以按照拿整数（或字符串）类型，而不是对象来讲解呢？
我们知道，数据结构和算法要解决的都是”更快“、”更省“的问题。更快指代码的执行速度，更省指存储空间的消耗。
”更快“这里你先简单理解为”查找更快“，当然还有增删改以及一些统计操作，不过，都差不多，你理解了”查找“，其他的操作也就都理解了。我们在一组数据中，查找一个想要的数据的时候，都是通过某个键值（key）来查找的。
这里的键值怎么理解呢？我们拿刚刚的订单的例子来说明一下。我们希望在这组订单中，按照订单ID来快速的查找订单。那我们就把订单的ID看做键值（key），并且按照key来组织成红黑树这种数据结构。红黑树中存储的是key值和订单对象的内存地址，而订单对象本身是存储在另外的内存空间中的（像Java这种语言，就是存储在堆内存中的）。
为了方便你理解，我画了一张图，你可以对比着文字描述看下。
那你可能说，那我要是再想通过订单的用户ID来查找订单呢？这个时候该怎么办呢？
你就可以再以用户ID作为键值，创建另外一个红黑树。实际上，这就是我们之前文章中提到的多重索引结构。如果翻译成Java代码的话，就是下面这一个样子。
// 两个索引
private TreeMap<long, Order> id2OrderMap = new TreeMap<>();
private TreeMap<long, Order> userId2OrderMap = new TreeMap<>();
public void add(Order order) {
// order在外部创建，内存中只有一份
id2OrderMap.put(order.id, order);
userId2OrderMap.put(order.userId, order);
}
private class Order {
public long id;
public long userId;
public long createTime;
// ...more fields.
}
如果画成图的话，就是下面这个样子。你会发现，订单对象是只有一份的，而索引结构有两份，一份是按照订单的ID作为键值创建的，另一份是按照订单的用户ID作为键值创建的。
你可能会说，两份索引是不是比较浪费内存空间啊？实际上，并不会。
从我前面的讲解中，你应该已经知道，索引中存储的只是就键值和对象的内存地址，如果键值是大小比较小的整数，而对象是比较大的对象（数据本身），那索引所占用内存空间比起对象所占用的内存空间来说，要小很多。
还是刚才那个订单的例子，如果一个订单对象中包含很多字段，大小是1KB，而红黑树索引中，每个节点（对应一个订单对象）的大小要远小于1KB（这个你可以自己算下）。所以，所占用内存空间会远小于订单数据本身存储所需的内存空间。
也就是说，在实际上的软件开发中，如果你要存储、要处理的是大对象，那索引所占的内存空间，是可以忽略的。当然，这个要权衡实际上情况来看，不可生搬硬套。
回到开头的问题，既然真实的软件开发中，数据结构和算法处理的数据类型都是对象，那为什么大部分数据结构和算法教科书中，都是拿整数类型来讲解呢？
因为我们在构建数据结构的时候，是按照键值构建，算法在执行的时候，也是按照键值来处理数据。键值一般都是整数或者字符串这些基本类型，我们拿基本类型来讲解，简单明了，足够了。
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