1：数据结构中有4中基本结构：
1.1：集合结构
集合中的元素有三个特征：
1).确定性（集合中的元素必须是确定的）
2).互异性（集合中的元素互不相同。例如：集合A={1，a}，则a不能等于1）
3).无序性（集合中的元素没有先后之分），如集合{3,4,5}和{3,5,4}算作同一个集合。
1.2：线性结构
常用的线性结构有：线性表(包括顺序表和链表)，数组，栈，队列，双队列。
1.3：树形结构
1.4：图状结构
2：树的相关概念
2.1 树的结点的度
结点拥有的子树数目称为结点的度。
如下图所示：
图2.2
2.2 结点关系
结点子树的根结点为该结点的孩子结点。相应该结点称为孩子结点的双亲结点。
图2.2中，A为B的双亲结点，B为A的孩子结点。
同一个双亲结点的孩子结点之间互称兄弟结点。
图2.2中，结点B与结点C互为兄弟结点。
2.3 结点层次
从根开始定义起，根为第一层，根的孩子为第二层，以此类推。
图2.3表示了树的层次关系
图2.3
2.4 树的深度
树中结点的最大层次数称为树的深度或高度。图2.3所示树的深度为4。
3：二叉树的相关概念
3.1 二叉树有以下特点：
1）每个结点最多有两颗子树，所以二叉树中不存在度大于2的结点。
2）左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。
3）即使树中某结点只有一棵子树，也要区分它是左子树还是右子树。
3.2 斜树：所有的结点都只有左子树的二叉树叫左斜树。所有结点都是只有右子树的二叉树叫右斜树。这两者统称为斜树。
3.3 满二叉树：在一棵二叉树中。如果所有分支结点都存在左子树和右子树，并且所有叶子都在同一层上，这样的二叉树称为满二叉树。
满二叉树的特点有：
1）叶子只能出现在最下一层。出现在其它层就不可能达成平衡。
2）非叶子结点的度一定是2。
3）在同样深度的二叉树中，满二叉树的结点个数最多，叶子数最多。
满二叉树
3.4 完全二叉树：对一颗具有n个结点的二叉树按层编号，如果编号为i(1<=i<=n)的结点与同样深度的满二叉树中编号为i的结点在二叉树中位置完全相同，则这棵二叉树称为完全二叉树。
如下图所示：
完全二叉树
3.5 二叉树遍历分为：前序遍历，中序遍历，后序遍历，层次遍历
3.5.1 前序遍历
前序遍历通俗的说就是从二叉树的根结点出发，当第一次到达结点时就输出结点数据，按照先向左在向右的方向访问。
图3.5
图3.5所示二叉树访问如下：
从根结点出发，则第一次到达结点A，故输出A;
继续向左访问，第一次访问结点B，故输出B；
按照同样规则，输出D，输出H；
当到达叶子结点H，返回到D，此时已经是第二次到达D，故不在输出D，进而向D右子树访问，D右子树不为空，则访问至I，第一次到达I，则输出I；
I为叶子结点，则返回到D，D左右子树已经访问完毕，则返回到B，进而到B右子树，第一次到达E，故输出E；
向E左子树，故输出J；
按照同样的访问规则，继续输出C、F、G；
图3.5所示二叉树的前序遍历输出为：
ABDHIEJCFG
3.5.2 中序遍历
中序遍历就是从二叉树的根结点出发，当第二次到达结点时就输出结点数据，按照先向左在向右的方向访问。
图3.5所示二叉树中序访问如下：
从根结点出发，则第一次到达结点A，不输出A，继续向左访问，第一次访问结点B，不输出B；继续到达D，H；
到达H，H左子树为空，则返回到H，此时第二次访问H，故输出H；
H右子树为空，则返回至D，此时第二次到达D，故输出D；
由D返回至B，第二次到达B，故输出B；
按照同样规则继续访问，输出J、E、A、F、C、G；
图3.5所示二叉树的中序遍历输出为：
HDIBJEAFCG
3.5.3 后序遍历
后序遍历就是从二叉树的根结点出发，当第三次到达结点时就输出结点数据，按照先向左在向右的方向访问。
图3.5所示二叉树后序访问如下：
从根结点出发，则第一次到达结点A，不输出A，继续向左访问，第一次访问结点B，不输出B；继续到达D，H；
到达H，H左子树为空，则返回到H，此时第二次访问H，不输出H；
H右子树为空，则返回至H，此时第三次到达H，故输出H；
由H返回至D，第二次到达D，不输出D；
继续访问至I，I左右子树均为空，故第三次访问I时，输出I；
返回至D，此时第三次到达D，故输出D；
按照同样规则继续访问，输出J、E、B、F、G、C，A；
图3.5所示二叉树的后序遍历输出为：
HIDJEBFGCA
3.5.4 层次遍历
层次遍历就是按照树的层次自上而下的遍历二叉树。针对图3.5所示二叉树的层次遍历结果为：ABCDEFGHIJ
3.5.5 遍历常考考点
对于二叉树的遍历有一类典型题型。
1）已知前序遍历序列和中序遍历序列，确定一棵二叉树。
例题：若一棵二叉树的前序遍历为ABCDEF，中序遍历为CBAEDF，请画出这棵二叉树。
分析：前序遍历第一个输出结点为根结点，故A为根结点。早中序遍历中根结点处于左右子树结点中间，故结点A的左子树中结点有CB，右子树中结点有EDF。
如下图所示：
按照同样的分析方法，对A的左右子树进行划分，最后得出二叉树的形态如下图所示：
2）已知后序遍历序列和中序遍历序列，确定一棵二叉树。
后序遍历中最后访问的为根结点，因此可以按照上述同样的方法，找到根结点后分成两棵子树，进而继续找到子树的根结点，一步步确定二叉树的形态。
注意：已知前序遍历序列和后序遍历序列，不可以唯一确定一棵二叉树。
4：哈希表(散列表)的介绍
哈希表是一种非常重要的数据结构, 几乎所有的编程语言都有直接或者间接的应用这种数据结构.
哈希表通常是基于数组进行实现的, 但是相对于数组, 它也很多的优势:
它可以提供非常快速的插入-删除-查找操作
无论多少数据, 插入和删除值需要接近常量的时间: 即O(1)的时间级. 实际上, 只需要几个机器指令即可
哈希表的速度比树还要快, 基本可以瞬间查找到想要的元素
哈希表相对于树来说编码要容易很多.
哈希表相对于数组的一些不足:
哈希表中的数据是没有顺序的, 所以不能以一种固定的方式(比如从小到大)来遍历其中的元素.
通常情况下, 哈希表中的key是不允许重复的, 不能放置相同的key, 用于保存不同的元素.
那么, 哈希表到底是什么呢?
似乎还是没有说它到底是什么.
这也是哈希表不好理解的地方, 不像数组和链表, 甚至是树一样直接画出你就知道它的结构, 甚至是原理了.
它的结构就是数组, 但是它神奇的地方在于对下标值的一种变换, 这种变换我们可以称之为哈希函数, 通过哈希函数可以获取到HashCode.
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