摘要：常见的数据结构对内存占用的影响主要体现在其存储方式和内存分配策略上。以下是对几种常见数据结构内存占用特性的分析： 1. 数组（Array）： 数组是一种连续存储的数据结构，元素在内存中连...
常见的数据结构对内存占用的影响主要体现在其存储方式和内存分配策略上。以下是对几种常见数据结构内存占用特性的分析：
1. 数组（Array）：
数组是一种连续存储的数据结构，元素在内存中连续存储。
优点：由于数据连续存储，不需要额外的空间来存储节点间的链接信息，空间利用率高。
缺点：数组大小固定（静态数组），或扩容操作代价较大（动态数组）。当数组中元素数量远小于数组容量时，会造成内存浪费。
2. 链表（Linked List）：
链表是一种离散存储的数据结构，元素存储在不同的内存块中，并使用指针将这些块链接在一起。
优点：链表的大小不是固定的，可以根据需要动态地添加或删除元素。每个元素只需要额外的空间来存储指向下一个元素的指针，内存分配灵活。
缺点：每个元素都需要额外的内存空间来存储指针，这增加了内存开销。由于链表不是连续存储，访问效率较低，需要通过遍历来访问特定元素。
3. 栈（Stack）与队列（Queue）：
栈和队列通常可以用数组或链表来实现，因此其内存占用特性取决于底层实现。
如果用数组实现，则具有数组的内存占用特性；如果用链表实现，则具有链表的内存占用特性。
4. 树（Tree）与图（Graph）：
树和图是由节点和边组成的数据结构，其内存占用主要取决于节点的数量和边的数量。
节点通常需要存储数据和指向子节点或相邻节点的指针，这会增加内存开销。
对于复杂的树或图结构，可能需要额外的空间来存储辅助信息，如父节点指针、深度信息、访问标志等。
5. 散列表（Hash）：
散列表是一种通过散列函数将键映射到值的数据结构。
其内存占用主要取决于散列表的大小和存储的键值对的数量。
散列表通常需要额外的空间来存储散列函数的结果和指向实际值的指针。
不同的数据结构具有不同的内存占用特性。在选择数据结构时，需要根据具体的应用场景和需求来权衡其优缺点，并考虑其对内存占用的影响。
