一、数组（Array）
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数组的特点是什么？
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数组的时间复杂度分析（查找、插入、删除）？
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如何实现动态数组？
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如何在数组中查找重复元素？
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如何在有序数组中查找元素？
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如何旋转数组？
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如何合并两个有序数组？
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如何找到数组中的最大/最小值？
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如何找到数组的中位数？
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稀疏数组的存储与应用场景？
二、链表（Linked List）
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单链表与双链表的区别？
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链表的时间复杂度分析？
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如何反转链表？
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如何合并两个有序链表？
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如何检测链表是否有环？
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如何找到链表的中间节点？
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如何删除链表的倒数第 N 个节点？
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如何在链表中实现插入与删除？
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跳表的原理与应用场景？
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链表与数组的优缺点对比？
三、栈（Stack）与队列（Queue）
栈
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栈的特点是什么？
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栈的应用场景有哪些？
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如何用数组实现栈？
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如何用链表实现栈？
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如何用两个栈实现队列？
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如何用栈实现括号匹配？
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单调栈的原理与应用？
队列
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队列的特点是什么？
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普通队列与循环队列的区别？
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如何用数组实现队列？
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如何用链表实现队列？
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双端队列（Deque）的原理与应用？
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优先队列的原理与应用？
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单调队列的原理与应用？
四、哈希表（Hash Table）
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哈希表的原理是什么？
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哈希函数的设计原则？
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哈希冲突的解决方法有哪些？
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开放地址法与链地址法的区别？
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哈希表的时间复杂度分析？
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如何实现 LRU 缓存？
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布隆过滤器（Bloom Filter）的原理与应用？
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哈希表与数组、链表的区别？
五、树（Tree）
基础
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树的基本概念（高度、深度、度）？
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二叉树的遍历方式有哪些？
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如何实现前序、中序、后序遍历？
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如何实现层序遍历？
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满二叉树、完全二叉树的区别？
二叉搜索树（BST）
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BST 的特点是什么？
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BST 的查找、插入、删除的时间复杂度？
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如何判断一棵树是否是 BST？
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如何找到 BST 的第 K 小元素？
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BST 的平衡性问题？
平衡树
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AVL 树的原理与特点？
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红黑树的原理与特点？
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红黑树的旋转操作？
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B 树与 B+ 树的区别？
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B+ 树在数据库索引中的应用？
其他树结构
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字典树（Trie）的原理与应用？
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线段树（Segment Tree）的原理与应用？
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树状数组（Fenwick Tree）的原理与应用？
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并查集（Union-Find）的原理与应用？
六、图（Graph）
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图的存储方式（邻接矩阵、邻接表）？
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有向图与无向图的区别？
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带权图与无权图的区别？
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深度优先搜索（DFS）的原理与实现？
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广度优先搜索（BFS）的原理与实现？
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拓扑排序的原理与实现？
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最短路径算法（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall）？
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最小生成树算法（Prim、Kruskal）？
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图的连通性判断？
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图的环检测方法？
七、堆（Heap）
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堆的特点是什么？
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最大堆与最小堆的区别？
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堆的插入与删除操作？
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堆排序的原理与实现？
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优先队列与堆的关系？
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如何用堆实现 Top K 问题？
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如何用堆实现中位数查找？
八、跳表（Skip List）
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跳表的原理是什么？
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跳表的时间复杂度分析？
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跳表的插入与删除操作？
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跳表与平衡树的对比？
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跳表在 Redis 中的应用？
✅ 总结
这份清单基本覆盖了 数据结构篇的所有常见面试题，从数组、链表、栈队列、哈希表到树、图、堆、跳表都有涉及。
建议你复习时：
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先掌握数组、链表、栈队列、哈希表 → 高频且基础。
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再学习树、图、堆 → 面试加分项。
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最后补充跳表与高级数据结构 → 提升竞争力。
