​重要提醒：为什么我们要学那么多的数据结构？这是因为没有一种数据结构能够去应对所有场景。我们在不同的场景需要选择不同的数据结构，所以数据结构没有谁好谁坏之分，而评估数据结构的好坏要针对场景，如果在一种场景下我们需要频繁地对头部进行插入删除操作，那么这个时候我们用链表；但是如果对尾部进行插入删除操作比较频繁，那我们用顺序表比较好。因此，不同的场景我们选择不同的数据结构。

本篇文章，我们继续来看顺序表和链表相关的知识点，在初阶的数据结构与算法阶段，我们把知识点分成三部分，复杂度作为第一部分，顺序表和链表、栈和队列、二叉树为第二部分，排序为第二部分，我们之前已经介绍完了第一部分：算法复杂度，本文我们继续学习第二部分中的顺序表和链表部分内容啦。再次提醒：为什么我们要学那么多的数据结构？这是因为没有一种数据结构能够去应对所有场景。

前言：上篇文章我们介绍了复杂度的概念，我们通过一个个经典的例子 ，对时间复杂度和空间复杂度的概念进行了剖析，结合图像，让大家更加直观地理解知识点，我们对比了常见的复杂度，展示了各种各样的排序算法的复杂度表格，通过轮转数组这一道力扣题向大家展示了“算法思路有很多种”名不虚传，我们通过三种不同的思路（超出时间限制、通过、时间复杂度O(n)空间复杂度O(1)的情况下通过）详解了算法和复杂度的关系。本篇文

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🔥❄🍉⭐️重要提醒：为什么我们要学那么多的数据结构？这是因为没有一种数据结构能够去应对所有场景。我们在不同的场景需要选择不同的数据结构，所以数据结构没有谁好谁坏之分，而评估数据结构的好坏要针对场景，如果在一种场景下我们需要频繁地对头部进行插入删除操作，那么这个时候我们用链表；但是如果对尾部进行插入删除操作比较频繁，那我们用顺序表比较好。因此，不同的场景我们选择不同的数据结构。​前言。

/定义堆结构int size;//有效数据个数//空间大小}HP;

前言：牛客网和LeetCode的刷题都不可或缺，我们都要做一做，无论是参加竞赛还是笔试面试，至少能提升你的代码能力！洛谷的题目也可以去做一做。力扣的题目对提升代码能力很有帮助，需要有一点基础，几乎都是接口型的题目，关于接口型和IO型的区别我们在本专栏的第一篇中就介绍过了，这里不再赘述，我们进入今天的力扣题目介绍——

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