并查集
并查集是一种用于处理元素分组的集合数据结构，支持两个核心操作：合并两个集合、查询两个元素是否属于同一集合，借助路径压缩与按秩合并优化，能近乎常数时间完成操作，常用于连通性判断、图论连通分量等场景。
数据结构
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二叉查找树
二叉搜索树是一种二叉树，对任意结点，其左子树所有结点值小于该结点值，右子树所有结点值大于该结点值，利用该性质可高效完成查找、插入与删除操作。
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堆
堆是一种完全二叉树形式的特殊数据结构，分为大顶堆、小顶堆；父节点值分别大于 / 小于等于子节点，适合快速获取最值，底层常用数组存储，核心操作是上浮、下沉，常用来实现优先队列、堆排序。
数据结构
哈夫曼树
哈夫曼树是带权路径长度最小的二叉树，通过不断选取权值最小的两个节点合并生成父节点构建而成，没有度为 1 的结点，常用来构造最优前缀编码，实现数据的高效压缩。
数据结构
二叉树的遍历
二叉树遍历是按特定规则访问树中每一个节点且仅访问一次的操作，常见有前序、中序、后序、层序四种方式，前三种以根节点访问顺序区分，层序按从上到下逐层访问，遍历是二叉树查找、修改、输出等运算的基础。
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树
树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，存在唯一根节点，每个节点可以拥有多个子节点，无环路；适合表达层级、从属关系，常用于文件目录、二叉搜索、排序索引等场景。
数据结构
图的广度优先搜索
图的广度优先搜索（BFS）从起始顶点出发，优先访问当前节点的所有相邻顶点，再逐层向外扩展遍历，依靠队列实现，适合求最短路径、寻找连通分量，按层遍历各个结点。
数据结构, 图搜索
图的深度优先搜索
图的深度优先搜索（DFS）从起始顶点出发，沿着一条路径尽可能向下访问，走到尽头再回溯，遍历未访问过的邻接顶点，借助栈或递归实现，可遍历图中连通分量，能用于找路径、判断连通性。
数据结构, 图搜索
图的实现
图的实现是通过邻接矩阵或邻接表等方式存储顶点与边的信息，以此来表示图中各个节点之间的连接关系，支撑图的遍历、查找等各类算法操作。
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图
图是由顶点和连接顶点的边构成的非线性数据结构，用来描述元素之间多对多的关联关系，可用来存储各类网状关联场景的数据。
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队列
队列是先进先出的数据结构，只能在队尾插入元素、队头删除元素，先进入的数据会优先被取出。
数据结构
单调栈
单调栈是栈内元素保持单调递增或单调递减的特殊栈，在入栈时会弹出破坏单调性的元素，常用来快速求解区间最值类问题。
数据结构
栈
栈是一种后进先出的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作，后放入的数据会被优先取出。
数据结构
多项式滚动哈希
多项式滚动哈希是一种将字符串映射为高进制整数的高效算法；它利用数学递推特性，能在 $O(1)$ 时间内“滚动”计算出任意子串的哈希值，广泛用于字符串匹配和查重。
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哈希表
哈希表是一种通过哈希函数把键映射到数组下标，从而实现平均 O (1) 时间复杂度查找、插入和删除的数据结构。
数据结构
链表
链表是一种线性数据结构，它的每个节点存储数据与指向下一节点的指针，节点在内存中不必连续存放；不支持随机访问，查找需要从头依次遍历，但插入、删除元素时只需修改指针，不用移动大量数据，适合频繁增删的场景。
数据结构
数组
数组是程序设计中最基础的数据结构，它把相同类型的数据按连续的内存位置有序存放，通过下标就能快速访问对应元素，便于批量存储与处理一组数据，但数组长度大多固定，插入删除操作效率相对较低。
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