C语言的数据结构和算法实现 - 代码中几乎每一行都添加了注释，通过这种甚至有点啰嗦的方式，希望让人们能够容易的掌握数据结构和算法
一开始我们不太懂，所以需要了解这些数据结构和算法，
渐渐地我们可以实现这些数据结构和算法，
但是实现之后不要忘了，我们应该对我们的实现进行评估，并且对结构和算法本身有一定的认识才行
如果对数据结构和算法有热情或者其他疑问，欢迎加入QQ群: 530133597
- 编写非递归的方案
- 编写单元测试
- 重写和封装链表，栈，堆，树等结构
- 更直观的GUI来展示算法
- 完善各个数据结构和算法的数学推导
- 单向链表
- 双向链表
- 单向循环链表
- 双向循环链表
- 栈 - 通过数组实现
- 栈 - 通过双向链表实现
- 队列 - 使用双向链表实现
- 优先级队列 - 使用双向链表实现
- 优先级队列 - 使用堆实现
- 哈希表 - 使用拉链法处理哈希冲突的实现
- 堆
- 树 - 二叉查找树(BST)
- 树 - 平衡二叉树(AVL)
- 树 - 红黑树(RBT)
- 树 - B树
- 树 - B+树
- 树 - B*树
- 树 - Trie树
- 树 - SB树 - Size Balanced Tree
- 树 - Merkle Tree - Dynamo中用来同步数据一致性的算法
进入各个目录执行make即可编译文件，之后运行文件即可
- 直接插入排序对于大部分有序的序列排序时速度快。
- 二分插入排序在直接插入的基本上改变了查找元素插入位置的方法，对于完全无序的序列来说，速度会变快，但是对于大部分有序的序列反而会更慢。
- 希尔排序则利用直接插入排序对于大部分有序的序列速度快的特点，先让大部分序列有序，以此来提高排序效率。
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哈希表的主要问题在于设计好的哈希函数(可以得到均匀分布的key)和如何处理哈希冲突(hash collision)
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哈希表的长度应该是质数（也成为素数）
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哈希表一直在避免的就是过多的聚集
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哈希表处理冲突的主要三个方式是：
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线性再散列，就是如果冲突则按照步长一直找（步长与哈希表长度应该是互质的），找到一个空槽（slot）为止
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非线性再散列，如果冲突，则重新计算出一个哈希值
以上两种再散列法的特点为：
- 再散列法都不能删除元素，否则会导致元素找不到（因为每一个元素都可能发生过冲突，而如果这个元素被删除，那么跟其发生过冲突并且再散列的元素就找不到了）
- 当散列表负载因子（插入表中的元素个数/可用槽的总数）增大时，再散列花费的时间也会越长
- 表的大小就是所能容纳的元素的大小
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拉链法（是解决哈希冲突的最常用方法），在发生冲突的槽中使用链表存放冲突元素，也就是使用链表数组来解决冲突
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