2025年java数据结构课件（2025年数据结构教程 java）

Java版数据结构和算法+AI算法和技能学习分享

AI算法和技能AI算法是人工智能领域中的核心，旨在让计算机系统具有模仿人类智能的能力。以下是一些关键的AI算法类别及其在Java中的实现思路（尽管Java不是AI算法实现的唯一或最佳语言，但可以通过调用相关库或框架来实现）：机器学习算法：监督学习：用于从有标签数据中学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。

线性代数：这是AI算法中的基础，用于处理向量、矩阵和线性变换等。概率论与统计学：对于理解机器学习中的不确定性、数据分布和模型评估至关重要。微积分与优化：用于理解梯度下降等优化算法，以及损失函数的最小化。编程技能：Python：这是AI领域最常用的编程语言，因其简洁性、易读性和强大的库支持。

编程基础：AI的实现离不开编程，因此你需要学习一门编程语言，如Python、Java等。Python因其简洁易读、库丰富等特点，成为AI领域的首选编程语言。你可以通过在线课程、书籍等方式学习编程基础，掌握基本的语法、数据结构、算法等。

详细讲解java数据结构(栈、队列、链表、红黑树等等)

1、Java数据结构详解 栈（Stack）定义：栈是一种后进先出（LIFO， Last In First Out）的数据结构，它只允许在表的一端（栈顶）进行插入和删除操作。基本操作：push（进栈）：将元素压入栈顶。pop（出栈）：移除并返回栈顶元素。peek（查看栈顶）：返回栈顶元素但不移除它。

2、常见类型：二叉树（每个节点最多有两个子节点）、平衡二叉树、红黑树、B+树等。特点：添加、删除元素都很快，并且在查找方面也有很多的算法优化。应用：数据库索引结构（如B+树）、HashMap底层源码（如红黑树）等。 堆（Heap）堆可以看做是一颗用数组实现的二叉树，没有使用父指针或者子指针。

3、简介：一种非线性数据结构，包含节点和连接节点的边。常见类型：二叉树、红黑树、平衡树（如AVL树）等。特点：适用于需要层次化存储和快速查找的场景。图（Graph）：简介：由节点（顶点）和连接节点的边组成，可以是有向图或无向图。特点：适用于表示复杂关系和数据流。

4、常用的数据结构主要有四类：集合结构：特点：所有元素属于同一类型，彼此之间没有关系。线性结构：特点：元素之间存在一对一的关系。常见类型：数组、链表、队列、栈。数组：具有固定大小的连续内存空间，访问速度快。链表：元素通过指针相连，支持在任意位置插入或删除元素。

5、特殊数据结构 栈与队列：栈：后进先出，插入与删除操作限于一端。队列：先进先出，插入与删除操作分别限于两端。循环队列：元素个数计算：需根据队列的特定实现方式计算。判断空满：可通过牺牲存储区分、增设元素数成员或增设tag成员实现。

java中都有哪些数据结构??

数据结构主要包括数组、栈、队列、链表、树、散列表（哈希表）、堆和图。而在Java中，无锁数据结构主要用于提高并发性能，避免线程间的锁竞争。以下是Java中一些常见的无锁数据结构： 无锁队列 ConcurrentLinkedQueue：基于链表实现的无锁线程安全队列。

在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，每个结点都有一个值。通常我们所说的堆的数据结构，是指 二叉堆。堆的特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。⑦图 （Graph）图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。

数组、栈 、队列、链表、树、堆 、图、散列表 。1：数组是计算机编程语言上，对于“Array”的中文称呼，是用于储存多个相同类型数据的集合。

描述：由节点组成的层次结构，每个节点有零个或多个子节点，用于表示数据的层次关系。Java实现：Java中的TreeMap和TreeSet基于红黑树实现，同时BinaryTree等自定义树结构也是常见的实现方式。图（Graphs）：描述：由顶点（节点）和边组成，用于表示复杂的关系和网络结构。

Java中的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型两种，其中基本数据类型包括八种，它们分别是：byte（字节类型）占用空间：1个字节（8位）取值范围：-128 ~ 127 描述：byte类型用于存储较小的整数，是Java中最小的数据类型。

Java数据结构中的树是一种重要的抽象数据类型，它由有限个节点组成，节点之间存在层次关系，具有以下特点和作用：结构特点：层次性：树的结构类似于倒挂的树，根节点在上，叶节点在下，节点之间存在明确的父子关系。有限性：树由有限个节点组成，每个节点都可以有零个或多个子节点。