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摘要： Linux 基础环境搭建 背景：嵌入式与 Linux 的关联 嵌入式系统是 “专用计算机系统”，比如智能手机、智能手表、路由器、汽车中控等 —— 这些设备里都有一个小型计算机，只负责特定功能（如手机通话、路由器联网）。而 Linux 是嵌入式开发的核心操作系统，原因很简单： 嵌入式设备硬件资源有限（ 阅读全文

摘要： 查找基础概念 查找的定义 查找（又称搜索）是从一组数据中，找出 “关键字与目标值匹配” 的记录的操作；若找到则返回记录的位置（如数组下标），若未找到则返回 “不存在” 标识（如-1）。 查找效率的影响因素 数据存储特点：数据是否有序、存储结构是顺序表（数组）还是链表，或哈希表等； 查找算法本身：算法 阅读全文

摘要： 排序基础概念 排序的定义 排序是将 “无序” 的记录序列，按照数据节点的某一属性（称为 “字段”，如学生的学号、分数、商品的价格等）调整为 “有序”（升序或降序）记录序列的操作。例如：考试成绩表中，需按 “语文成绩”“总成绩” 等字段排序，才能确定学生的各科排名或综合排名。 排序的稳定性 定义：若待 阅读全文

摘要： 为什么需要 Huffman 编码？—— 从 “编码浪费” 说起 在数据通信或存储中，我们需要将字符转换成二进制码（如 ASCII 码）。但常规编码（如 ASCII）存在一个问题：无论字符出现频率高低，都用相同长度的编码（比如 ASCII 码每个字符 8 位），这会造成大量空间 / 带宽浪费。 举个例 阅读全文

摘要： 红黑树全面解析：从设计逻辑到代码落地 红黑树是自平衡二叉搜索树（Self-Balanced BST） 的经典实现，核心解决了普通 BST 失衡、AVL 树过度平衡的问题。它通过 “颜色约束” 实现 “大致平衡”，兼顾查找性能与插入 / 删除效率，成为 Linux 内核、Java TreeMap、C+ 阅读全文

摘要： 为什么要关注二叉树的平衡性？—— 从 BST 的缺陷说起 二叉搜索树（BST）的核心优势是 “高效搜索”：利用 “左子树所有节点值＜根节点值＜右子树所有节点值” 的特性，能从根节点开始快速定位目标节点。但 BST 有个致命缺陷 ——无法保证树的结构平衡，极端情况下会 “退化”，彻底丧失高效性。 BS 阅读全文

摘要： 树的基本概念与核心术语 树是计算机科学中重要的非线性数据结构，其逻辑关系呈 “一对多” 层次结构，广泛应用于层级数据组织（如公司架构、族谱、文件系统）。 树的定义 树是由n（n≥0）个节点组成的有限集，分为两种情况： 空树：n=0，即没有任何节点的树； 非空树：需满足两个条件： 存在唯一的 “顶层” 阅读全文

摘要： 队列的基础原理 核心定义与原则 本质：队列（Queue）是线性结构，与栈同属线性存储，核心差异在于操作原则： 栈遵循 “后进先出（LIFO）”，仅允许一端操作； 队列遵循 “先进先出（FIFO，First Input First Output)”，需在两端操作且权限分离 类比：队列可理解为 “水管” 阅读全文

摘要： 普通链表的局限性 普通链表是数据结构中的基础结构，其核心是 “数据 + 指针” 的节点设计，虽概念简单、操作直观，但在工程化应用（尤其是多数据类型场景）中存在通用性缺失的致命缺陷，无法满足复杂开发需求。 核心问题：操作与数据强绑定 普通链表的节点设计将 “具体数据” 与 “链表逻辑（指针操作）” 硬 阅读全文

摘要： 栈的概念与特性 栈是线性结构的特殊形式，其设计初衷是解决 “数据需按特定顺序存取” 的场景（如函数调用、括号匹配），核心遵循 “后进先出”（LIFO，Last In First Out）原则，是计算机领域中最基础的数据结构之一。 关键定义与术语 术语 定义 栈（Stack） 仅允许在一端进行数据插入 阅读全文