!数据结构学习
util包 已经实现，不需要自己实现，实际上是很复杂的
linkedlist双向链表
有序链表好像没有实现
treeset treemap 树（红黑树）
linkedhashmap保证插入或访问顺序的哈希表，链表哈希双重结构（下文有用）
要对map键排序 使用treemap，要对map值排序，使用.entryset（）.stream（）.sorted然后collect tomap 注意 指定顺序，collecttors. tomap第四个参数 为linkedhashmap::new 相当于（）->new linkedhashmap（），第三个参数处理冲突（a，b）->b
排序 arrays.sort collects.sort 注意 自定义排序方式 如 字符串逆序加个减号即可（a，b）->-a.compareto（b），个性化的排序可以减少很多代码
priorityqueue 优先级队列，并不是 有序链表，构造方法 需要有元素的排序函数 一般用反序（a，b）->-a.compareto（b），他是用堆来实现的，堆 类似于树，但是顺序是弱的，保证顶上的是最小的，每条路径 是有序的，所以只有poll 操作是有序的，遍历是无序的
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数组排序 两类，有代表性的分别是 1.简单排序 选择排序 每次选择一个最小的放在左边 复雜度o（n^2） 2.高级排序 快速排序 根据 最右边的元素 分成左中右三块，最右边的元素为中，表示已经有序，小的在左，大的在右，然后递归对左和右分别执行这个过程 复雜度o（n log n）
栈stack
队列queue、deque
链表（linkedlist双向链表也是队列queue、deque的实现，想反向访问，调用descendingiterator获取指针然后next）
递归 降级思想 问题 不确定的数量的排列组合问题进行穷举 可以用这种方法
二叉树 就是为了结合数组 链表的优点而出现的，数组查询快（可以跳），链表插入快，二叉树 结合了他们的优点 避免了他们的缺点，查询o（ log n），树都是有序的，这样才能快速查找，每次插入也是需要找到对应的位置才能正确插入，二叉树有个缺点，如果插入的是有序的数，就会降级成链表，平衡树才能避免这个缺点，另外就是，每个节点是包含子节点的引用，这样才能快速的查找，而不是每个节点包含父节点的引用，因为这样就要全部遍历了，经不再是树了，遍历树，常见的有左中右，中左右，还有一种左右中
红黑树 是一种平衡树
哈希表 是最快速访问的方法，可以不用搜索 直接到达特定的内存，查询o（1）， 方法就是放在数组中，但是根据key就可以计算出数组中的位置，为了防止 多个key具有相同的哈希码，两种方法，一个是每个位置 可以放多个，一个是让空间大一倍，留下许多空位，冲突的时候放在其他空位置
b树 b+树 b树，三者是父子关系， b就是 平衡的意思，翻译有问题 有些地方b树翻译成b-树，b树 可以是多叉树，也就是一个节点 下边有很多个子节点，每个节点也都可以存放多个数据，常见的有2-3树，2-3-4树，b+树只有叶节点存放数据（文件系统 使用b+树）， b树 是b+树子类，节点包含着兄弟节点的引用
