【算術(shù)】數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-創(chuàng)新互聯(lián)

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  • 1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)前言
  • 2、常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    • 2.1 線性表
      • 2.1.1 數(shù)組
      • 2.1.2 鏈表
      • 2.1.3 棧
      • 2.1.4 隊(duì)列
    • 2.2 散列表
    • 2.3 樹(shù)
      • 2.3.1 二叉樹(shù)
    • 2.4 圖

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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(data structure)是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、組織數(shù)據(jù)的方式。是指相互之間存在一種或多種特定關(guān)系的數(shù)據(jù)元素的集合，即帶“結(jié)構(gòu)”的數(shù)據(jù)元素的集合?！敖Y(jié)構(gòu)”就是指數(shù)據(jù)元素之間存在的關(guān)系，分為邏輯結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。 我們討論的大多是邏輯結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu)
指反映數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中的邏輯關(guān)系是指數(shù)據(jù)元素之間的前后間關(guān)系，而與他們?cè)谟?jì)算機(jī)中的存儲(chǔ)位置無(wú)關(guān)。邏輯結(jié)構(gòu)包括：
1.集合：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素之間除了“同屬一個(gè)集合” 的相互關(guān)系外，別無(wú)其他關(guān)系；
2.線性結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素存在一對(duì)一的相互關(guān)系；
3.樹(shù)形結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素存在一對(duì)多的相互關(guān)系；
4.圖形結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素存在多對(duì)多的相互關(guān)系。
數(shù)據(jù)物理結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在計(jì)算機(jī)中的表示（又稱映像），它包括數(shù)據(jù)元素的機(jī)內(nèi)表示和關(guān)系的機(jī)內(nèi)表示。由于具體實(shí)現(xiàn)的方法有順序、鏈接、索引、散列等多種，所以，一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可表示成一種或多種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
數(shù)據(jù)元素的機(jī)內(nèi)表示（映像方法）： 用二進(jìn)制位（bit）的位串表示數(shù)據(jù)元素。通常稱這種位串為節(jié)點(diǎn)（node）。當(dāng)數(shù)據(jù)元素有若干個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)組成時(shí)，位串中與各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的子位串稱為數(shù)據(jù)域（data field）。因此，節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù)元素的機(jī)內(nèi)表示（或機(jī)內(nèi)映像）。
關(guān)系的機(jī)內(nèi)表示（映像方法）：數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系的機(jī)內(nèi)表示可以分為順序映像和非順序映像，常用兩種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)：順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)。順序映像借助元素在存儲(chǔ)器中的相對(duì)位置來(lái)表示數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系。非順序映像借助指示元素存儲(chǔ)位置的指針（pointer）來(lái)表示數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間中的存放形式稱為數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu)(也稱為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu))。一般來(lái)說(shuō)，一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的邏輯結(jié)構(gòu)根據(jù)需要可以表示成多種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，常用的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)有順序存儲(chǔ)、鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)、索引存儲(chǔ)和哈希存儲(chǔ)等。
數(shù)據(jù)的順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是：借助元素在存儲(chǔ)器中的相對(duì)位置來(lái)表示數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系；非順序存儲(chǔ)的特點(diǎn)是：借助指示元素存儲(chǔ)地址的指針表示數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系。

2、常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在這里插入圖片描述

2.1 線性表

線性表（Linear List）就是數(shù)據(jù)排成像一條線一樣的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)只有前后兩個(gè)方向

2.1.1 數(shù)組

概念
數(shù)組（Array）是有限個(gè)相同類型的變量所組成的有序集合，數(shù)組中的每一個(gè)變量被稱為元素。數(shù)組是
最為簡(jiǎn)單、最為常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
數(shù)組下標(biāo)從零開(kāi)始(Why)
存儲(chǔ)原理
數(shù)組用一組連續(xù)的內(nèi)存空間來(lái)存儲(chǔ)一組具有相同類型的數(shù)據(jù)
時(shí)間復(fù)雜度
讀取和更新都是隨機(jī)訪問(wèn)，所以是O(1)
插入數(shù)組擴(kuò)容的時(shí)間復(fù)雜度是O(n)，插入并移動(dòng)元素的時(shí)間復(fù)雜度也是O(n)，綜合起來(lái)插入操作的時(shí)間
復(fù)雜度是O(n)。
刪除操作，只涉及元素的移動(dòng)，時(shí)間復(fù)雜度也是O(n)
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)：
數(shù)組擁有非常高效的隨機(jī)訪問(wèn)能力，只要給出下標(biāo)，就可以用常量時(shí)間找到對(duì)應(yīng)元素
缺點(diǎn)：
插入和刪除元素方面。由于數(shù)組元素連續(xù)緊密地存儲(chǔ)在內(nèi)存中，插入、刪除元素都會(huì)導(dǎo)致大量元素被迫
移動(dòng)，影響效率。 (ArrayList LinkedList )
申請(qǐng)的空間必須是連續(xù)的，也就是說(shuō)即使有空間也可能因?yàn)闆](méi)有足夠的連續(xù)空間而創(chuàng)建失敗
如果超出范圍，需要重新申請(qǐng)內(nèi)存進(jìn)行存儲(chǔ)，原空間就浪費(fèi)了
應(yīng)用
數(shù)組是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用太廣泛了，ArrayList、Redis、消息隊(duì)列等等。

2.1.2 鏈表

概念
鏈表（linked list）是一種在物理上非連續(xù)、非順序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由若干節(jié)點(diǎn)（node）所組成。
鏈表中數(shù)據(jù)元素的邏輯順序是通過(guò)鏈表中的指針鏈接次序?qū)崿F(xiàn)的。鏈表由一系列結(jié)點(diǎn)（鏈表中每一個(gè)元
素稱為結(jié)點(diǎn)）組成，結(jié)點(diǎn)可以在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)生成。每個(gè)結(jié)點(diǎn)包括兩個(gè)部分：一個(gè)是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)元素的數(shù)據(jù)
域，另一個(gè)是存儲(chǔ)下一個(gè)結(jié)點(diǎn)地址的指針域。（百度百科）
常見(jiàn)的鏈表包括：?jiǎn)捂湵怼㈦p向鏈表、循環(huán)鏈表

  • 單鏈表
    單向鏈表的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)又包含兩部分，一部分是存放數(shù)據(jù)的變量data，另一部分是指向下一個(gè)節(jié)
    點(diǎn)的指針next
  • 雙向鏈表
    雙向鏈表的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)除了擁有data和next指針，還擁有指向前置節(jié)點(diǎn)的prev指針。
  • 循環(huán)鏈表
    鏈表的尾節(jié)點(diǎn)指向頭節(jié)點(diǎn)形成一個(gè)環(huán)，稱為循環(huán)鏈表

存儲(chǔ)原理
數(shù)組在內(nèi)存中的存儲(chǔ)方式是順序存儲(chǔ)（連續(xù)存儲(chǔ)），鏈表在內(nèi)存中的存儲(chǔ)方式則是隨機(jī)存儲(chǔ)（鏈?zhǔn)酱?br />儲(chǔ)）。
鏈表的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分布在內(nèi)存的不同位置，依靠next指針關(guān)聯(lián)起來(lái)。這樣可以靈活有效地利用零散的碎
片空間。
時(shí)間復(fù)雜度
查找節(jié)點(diǎn) ： O(n)
插入節(jié)點(diǎn)：O(1)
更新節(jié)點(diǎn)：O(1)
刪除節(jié)點(diǎn)：O(1)
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)勢(shì)
插入、刪除、更新效率高
省空間
劣勢(shì)
查詢效率較低，不能隨機(jī)訪問(wèn)
應(yīng)用
鏈表的應(yīng)用也非常廣泛，比如樹(shù)、圖、Redis的列表、LRU算法實(shí)現(xiàn)、消息隊(duì)列等

2.1.3 棧

概念
棧（stack）是一種線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，棧中的元素只能先入后出（First In Last Out，簡(jiǎn)稱FILO）。
最早進(jìn)入的元素存放的位置叫作棧底（bottom），最后進(jìn)入的元素存放的位置叫作棧頂 （top）。
存儲(chǔ)原理
棧既可以用數(shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以用鏈表來(lái)實(shí)現(xiàn)

  • 數(shù)組實(shí)現(xiàn)的棧也叫順序?；蜢o態(tài)棧
  • 鏈表實(shí)現(xiàn)的棧也叫做鏈?zhǔn)綏；騽?dòng)態(tài)棧

時(shí)間復(fù)雜度
入棧和出棧的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)
支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的順序棧
當(dāng)數(shù)組空間不夠時(shí)，我們就重新申請(qǐng)一塊更大的內(nèi)存，將原來(lái)數(shù)組中數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)拷貝過(guò)去。這樣就實(shí)現(xiàn)了
一個(gè)支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的數(shù)組，通過(guò)前面學(xué)過(guò)的知識(shí)，可以得知入棧的時(shí)間復(fù)雜度是O(n)
應(yīng)用
函數(shù)調(diào)用
每進(jìn)入一個(gè)函數(shù)，就會(huì)將臨時(shí)變量作為一個(gè)棧入棧，當(dāng)被調(diào)用函數(shù)執(zhí)行完成，返回之后，將這個(gè)函
數(shù)對(duì)應(yīng)的棧幀出棧
瀏覽器的后退功能
我們使用兩個(gè)棧，X 和 Y，我們把首次瀏覽的頁(yè)面依次壓入棧 X，當(dāng)點(diǎn)擊后退按鈕時(shí)，再依次從棧
X 中出棧，并將出棧的數(shù)據(jù)依次放入棧 Y。當(dāng)我們點(diǎn)擊前進(jìn)按鈕時(shí)，我們依次從棧 Y 中取出數(shù)據(jù)，
放入棧 X 中。當(dāng)棧 X 中沒(méi)有數(shù)據(jù)時(shí)，那就說(shuō)明沒(méi)有頁(yè)面可以繼續(xù)后退瀏覽了。當(dāng)棧 Y 中沒(méi)有數(shù)
據(jù)，那就說(shuō)明沒(méi)有頁(yè)面可以點(diǎn)擊前進(jìn)按鈕瀏覽了

2.1.4 隊(duì)列

概念
隊(duì)列（queue）是一種線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，隊(duì)列中的元素只能先入先出（First In First Out，簡(jiǎn)稱 FIFO）。
隊(duì)列的出口端叫作隊(duì)頭（front），隊(duì)列的入口端叫作隊(duì)尾（rear）。
存儲(chǔ)原理
隊(duì)列這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)既可以用數(shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以用鏈表來(lái)實(shí)現(xiàn)
用數(shù)組實(shí)現(xiàn)時(shí)，為了入隊(duì)操作的方便，把隊(duì)尾位置規(guī)定為最后入隊(duì)元素的下一個(gè)位置
用數(shù)組實(shí)現(xiàn)的隊(duì)列叫作順序隊(duì)列
用鏈表實(shí)現(xiàn)的隊(duì)列叫作鏈?zhǔn)疥?duì)列
時(shí)間復(fù)雜度
入隊(duì)和出隊(duì)都是O(1)
應(yīng)用
資源池、消息隊(duì)列、命令隊(duì)列等等

2.2 散列表

概念
散列表也叫作哈希表（hash table），這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供了鍵（Key）和值（Value）的映射關(guān)系。只要
給出一個(gè)Key，就可以高效查找到它所匹配的Value，時(shí)間復(fù)雜度接近于O(1)。
存儲(chǔ)原理
哈希函數(shù)
散列表在本質(zhì)上也是一個(gè)數(shù)組
散列表的Key則是以字符串類型為主的
通過(guò)hash函數(shù)把Key和數(shù)組下標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換
作用是把任意長(zhǎng)度的輸入通過(guò)散列算法轉(zhuǎn)換成固定類型、固定長(zhǎng)度的散列值
以Java為例：

//數(shù)組下標(biāo)=取key的hashcode模數(shù)組的長(zhǎng)度后的余數(shù)
index = HashCode (Key) % Array.length

int index=Math.abs("Hello".hashCode())%10; （0-9）

這是最簡(jiǎn)單的計(jì)算方式
還有很多hash函數(shù)：CRC16、CRC32、siphash 、murmurHash、times 33等
此種Hash計(jì)算方式為固定Hash方式，也稱為傳統(tǒng)Hash
該方式在數(shù)組固定時(shí)，可以快速檢索
但當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度變化時(shí)，需要重新計(jì)算數(shù)組下標(biāo)，此時(shí)根據(jù)key檢索將出現(xiàn)問(wèn)題
所以說(shuō)傳統(tǒng)Hash法雖然比較簡(jiǎn)單，但不利于擴(kuò)展，如果要擴(kuò)展可以采用一致性Hash法
時(shí)間復(fù)雜度
寫操作： O(1) + O(m) = O(m) m為單鏈元素個(gè)數(shù)
讀操作：O(1) + O(m) m為單鏈元素個(gè)數(shù)
Hash沖突寫單鏈表：O(m)
Hash擴(kuò)容：O(n) n是數(shù)組元素個(gè)數(shù) rehash
Hash沖突讀單鏈表：O(m) m為單鏈元素個(gè)數(shù)
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)：讀寫快
缺點(diǎn)：哈希表中的元素是沒(méi)有被排序的、Hash沖突、擴(kuò)容 重新計(jì)算
應(yīng)用
HashMap
位圖：位圖就是bitmap的縮寫。所謂bitmap，就是用每一位來(lái)存放某種狀態(tài)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)狀態(tài)又不是很多的情況。通常是用來(lái)判斷某個(gè)數(shù)據(jù)存不存在的。在STL中有一個(gè)bitset容器，其實(shí)就是位圖。

2.3 樹(shù)

概念
樹(shù)（tree）是n（n≥0）個(gè)節(jié)點(diǎn)的有限集。
當(dāng)n=0時(shí)，稱為空樹(shù)。在任意一個(gè)非空樹(shù)中，有如下特點(diǎn)。
有且僅有一個(gè)特定的稱為根的節(jié)點(diǎn)。
當(dāng)n>1時(shí)，其余節(jié)點(diǎn)可分為m（m>0）個(gè)互不相交的有限集
每一個(gè)集合本身又是一個(gè)樹(shù)，并稱為根的子樹(shù)。

2.3.1 二叉樹(shù)

概念
二叉樹(shù)（binary tree）是樹(shù)的一種特殊形式。二叉，顧名思義，這種樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多有2個(gè)孩子節(jié)
點(diǎn)。注意，這里是最多有2個(gè)，也可能只有1個(gè)，或者沒(méi)有孩子節(jié)點(diǎn)。

  • 滿二叉樹(shù)
    一個(gè)二叉樹(shù)的所有非葉子節(jié)點(diǎn)都存在左右孩子，并且所有葉子節(jié)點(diǎn)都在同一層級(jí)上，那么這個(gè)樹(shù)就
    是滿二叉樹(shù)
  • 完全二叉樹(shù)
    對(duì)一個(gè)有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的二叉樹(shù)，按層級(jí)順序編號(hào)，則所有節(jié)點(diǎn)的編號(hào)為從1到n。如果這個(gè)樹(shù)所有節(jié)點(diǎn)和同
    樣深度的滿二叉樹(shù)的編號(hào)為從1到n的節(jié)點(diǎn)位置相同，則這個(gè)二叉樹(shù)為完全二叉樹(shù)

滿二叉樹(shù)要求所有分支都是滿的；而完全二叉樹(shù)只需保證最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前的節(jié)點(diǎn)都齊全即可
存儲(chǔ)
二叉樹(shù)屬于邏輯結(jié)構(gòu)，可以使用鏈表和數(shù)組進(jìn)行存儲(chǔ)。

  • 鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)
    二叉樹(shù)的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)包含3部分
    存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的data變量
    指向左孩子的left指針
    指向右孩子的right指針
  • 數(shù)組存儲(chǔ)
    使用數(shù)組存儲(chǔ)時(shí)，會(huì)按照層級(jí)順序把二叉樹(shù)的節(jié)點(diǎn)放到數(shù)組中對(duì)應(yīng)的位置上。
    如果某一個(gè)節(jié)點(diǎn)的左孩子或右孩子空缺，則數(shù)組的相應(yīng)位置也空出來(lái)
    尋址方式：
    一個(gè)父節(jié)點(diǎn)的下標(biāo)是n，那么它的左孩子節(jié)點(diǎn)下標(biāo)就是2×n+1、右孩子節(jié)點(diǎn)下標(biāo)就是2*(n+1)
    對(duì)于一個(gè)稀疏的二叉樹(shù)（孩子不滿）來(lái)說(shuō)，用數(shù)組表示法是非常浪費(fèi)空間的

所以二叉樹(shù)一般用鏈表存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)。（二叉堆除外）
時(shí)間復(fù)雜度
二叉查找樹(shù)的插入和查找時(shí)間復(fù)雜度為:O(logn)
極端情況下二叉查找樹(shù)退化成鏈表，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，所以需要平衡二叉查找樹(shù)。
應(yīng)用
非線性數(shù)據(jù)：菜單，組織結(jié)構(gòu)、家譜等等
線性數(shù)據(jù)：二叉查找樹(shù)
二叉查找樹(shù)是有序的，我們只需要中序遍歷，就可以在 O(n) 的時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)，輸出有序的數(shù)據(jù)序列。
二叉查找樹(shù)的性能非常穩(wěn)定，擴(kuò)容很方便(鏈表實(shí)現(xiàn))

2.4 圖

概念
圖（Graph），是一種復(fù)雜的非線性表結(jié)構(gòu)。
圖中的元素我們就叫做頂點(diǎn)（vertex）
圖中的一個(gè)頂點(diǎn)可以與任意其他頂點(diǎn)建立連接關(guān)系。我們把這種建立的關(guān)系叫做邊（edge）
跟頂點(diǎn)相連接的邊的條數(shù)叫做度（degree）
在這里插入圖片描述

圖這種結(jié)構(gòu)有很廣泛的應(yīng)用，比如社交網(wǎng)絡(luò)，電子地圖，多對(duì)多的關(guān)系就可以用圖來(lái)表示。
邊有方向的圖叫做有向圖，比如A點(diǎn)到B點(diǎn)的直線距離，微信的添加好友是雙向的
邊無(wú)方向的圖叫無(wú)向圖，比如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D
帶權(quán)圖（weighted graph）。在帶權(quán)圖中，每條邊都有一個(gè)權(quán)重（weight），我們可以通過(guò)這個(gè)權(quán)重
來(lái)表示 一些可度量的值
在這里插入圖片描述

存儲(chǔ)原理
圖最直觀的一種存儲(chǔ)方法就是，鄰接矩陣（Adjacency Matrix）。
鄰接矩陣的底層是一個(gè)二維數(shù)組

  • 無(wú)向圖：如果頂點(diǎn) i 與頂點(diǎn) j 之間有邊，我們就將 A[i][j]和 A[j][i]標(biāo)記為 1
    在這里插入圖片描述

  • 有向圖
    如果頂點(diǎn) i 到頂點(diǎn) j 之間，有一條箭頭從頂點(diǎn) i 指向頂點(diǎn) j 的邊，那我們就將 A[i][j]標(biāo)記為 1。同理，如
    果有一條箭頭從頂點(diǎn) j 指向頂點(diǎn) i 的邊，我們就將 A[j][i]標(biāo)記為 1
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  • 帶權(quán)圖
    數(shù)組中就存儲(chǔ)相應(yīng)的權(quán)重
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時(shí)間復(fù)雜度
鄰接表
每個(gè)頂點(diǎn)都需要被訪問(wèn)一次，時(shí)間復(fù)雜度是 O(V)；相連的頂點(diǎn)（也就是每條邊）也都要被訪問(wèn)一次，加
起來(lái)就是 O(E)。因此整體時(shí)間復(fù)雜度就是 O(V+E)。
鄰接矩陣
V 個(gè)頂點(diǎn)，每次都要檢查每個(gè)頂點(diǎn)與其他頂點(diǎn)是否有聯(lián)系，因此時(shí)間復(fù)雜度是 O( V2)。
應(yīng)用
廣度優(yōu)先的搜索可以同時(shí)從起始點(diǎn)和終點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)行，稱之為雙端 BFS。這種算法往往可以大大地提高搜
索的效率。
社交網(wǎng)絡(luò)可以用圖來(lái)表示。這個(gè)問(wèn)題就非常適合用圖的廣度優(yōu)先搜索算法來(lái)解決，因?yàn)閺V度優(yōu)先搜索是
層層往外推進(jìn)的。首先，遍歷與起始頂點(diǎn)最近的一層頂點(diǎn)，也就是用戶的一度好友，然后再遍歷與用戶
距離的邊數(shù)為 2 的頂點(diǎn)，也就是二度好友關(guān)系，以及與用戶距離的邊數(shù)為 3 的頂點(diǎn)，也就是三度好友關(guān)
系。

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名稱欄目：【算術(shù)】數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-創(chuàng)新互聯(lián)
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