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- 数组：作为最基本的数据结构，用于存储固定大小的同类型元素集合。
- 链表：动态数据结构，允许在任意位置插入和删除元素。
- 栈：后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用和表达式求值。
- 队列：先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度和并发编程。
- 树：包括二叉树、AVL树、红黑树等，用于高效查找、排序和存储数据。
- 图：用于表示复杂的关系网络，包括无向图和有向图，以及图的遍历算法（如深度优先搜索和广度优先搜索）。
- 哈希表：通过哈希函数实现快速查找的数据结构。
- 排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等，用于对数组或列表进行排序。
- 查找算法：如顺序查找、二分查找等，用于在数据结构中高效查找特定元素。
- 递归：一种重要的算法设计技术，通过函数调用自身来解决问题。
- 动态规划：用于解决最优化问题的算法设计技术，通过保存子问题的解来避免重复计算。
- 分治策略：将大问题分解为若干个小问题，递归地解决小问题，然后将结果合并起来得到大问题的解。
- 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。
- 堆：一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列和堆排序算法。
- 内存管理：包括数据的存储、分配和释放，是算法实现中需要考虑的重要问题。
- 算法的时间复杂度和空间复杂度分析：评估算法效率的关键指标，包括大O表示法等。
- 数据结构的空间复杂度：评估数据结构存储需求的关键指标。
- 高级数据结构：如跳表、线段树、后缀数组等，用于解决特定领域的复杂问题。
- 算法优化技巧：如使用位运算、减少不必要的计算、利用缓存等，以提高算法效率。
- 算法设计与分析的实际应用：包括在数据库、网络、图形学、人工智能等领域的应用案例。