数据结构与算法是计算机科学的核心内容，它们是解决各种复杂问题的基础。以下是一些常见的数据结构与算法：
数据结构
数组（Array）：一种连续存储固定数量相同类型元素的数据结构。
链表（Linked List）：由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
栈（Stack）：一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。
队列（Queue）：一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在队尾插入元素，在队头删除元素。
哈希表（Hash Table）：通过哈希函数将键映射到值的一种数据结构，支持快速查找、插入和删除操作。
树（Tree）：一种分层的数据结构，由节点组成，每个节点有一个父节点（除了根节点）和零个或多个子节点。
图（Graph）：由节点和边组成的数据结构，用于表示实体之间的关系。
堆（Heap）：一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆，常用于实现优先队列。
散列表（Hash Table）：与哈希表类似，但更强调哈希函数的设计和冲突解决策略。
并查集（Union-Find）：一种用于处理不相交集合的数据结构，支持快速合并和查找操作。
算法
排序算法：
冒泡排序（Bubble Sort）
选择排序（Selection Sort）
插入排序（Insertion Sort）
快速排序（Quick Sort）
归并排序（Merge Sort）
堆排序（Heap Sort）
搜索算法：
线性搜索（Linear Search）
二分搜索（Binary Search）
深度优先搜索（Depth-First Search）
广度优先搜索（Breadth-First Search）
图算法：
Dijkstra算法（用于计算单源最短路径）
A*算法（用于计算最短路径，同时考虑启发式信息）
贝尔曼-福特算法（用于处理负权重边）
克鲁斯卡尔算法（用于求解最小生成树）
普里姆算法（用于求解最小生成树）
动态规划：
斐波那契数列（Fibonacci Sequence）
最长公共子序列（Longest Common Subsequence）
0-1背包问题（0-1 Knapsack Problem）
矩阵链相乘（Matrix Chain Multiplication）
分治算法：
快速排序（Quick Sort）
归并排序（Merge Sort）
汉诺塔问题（Tower of Hanoi）
贪心算法：
活动选择问题（Activity Selection Problem）
区域贪心算法（Local Greedy Algorithm）
零和游戏（Zero-Sum Game）
回溯算法：
数独求解（Sudoku Solver）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem）
0-1背包问题的回溯解法
这些数据结构与算法在计算机科学的各个方面都有广泛的应用，掌握它们对于成为一名优秀的计算机科学家和软件工程师至关重要。
