大部分數據結構和算法書籍中，在講某種數據結構和算法的時候，都會拿整數、字符串這些基本數據類型，作爲要處理的數據的類型。實際上，在真實的軟件開發中，數據結構中存儲的數據、算法要處理的數據，往往都不是簡單的整數，而是”對象“。這裏的”對象“很好理解，就是編程語言的中的”類與對象“中的對象。比如下面這幾行Java代碼，我們用紅黑樹來存儲Order訂單對象。
// 紅黑樹來存儲訂單，key是訂單ID，value是訂單對象
private TreeMap<long, Order> id2OrderMap = new TreeMap<>();
public void add(Order order) {
// 添加一個訂單
id2OrderMap.put(order.id, order);
}
private class Order {
// 訂單類
public long id;
public long userId;
public long createTime;
// ...more fields...
}不過，你可能會有疑問，既然在真實的軟件開發中，數據結構和算法要處理的都是對象，那爲啥書本中都可以按照拿整數（或字符串）類型，而不是對象來講解呢？
我們知道，數據結構和算法要解決的都是”更快“、”更省“的問題。更快指代碼的執行速度，更省指存儲空間的消耗。
”更快“這裏你先簡單理解爲”查找更快“，當然還有增刪改以及一些統計操作，不過，都差不多，你理解了”查找“，其他的操作也就都理解了。我們在一組數據中，查找一個想要的數據的時候，都是通過某個鍵值（key）來查找的。
這裏的鍵值怎麼理解呢？我們拿剛剛的訂單的例子來說明一下。我們希望在這組訂單中，按照訂單ID來快速的查找訂單。那我們就把訂單的ID看做鍵值（key），並且按照key來組織成紅黑樹這種數據結構。紅黑樹中存儲的是key值和訂單對象的內存地址，而訂單對象本身是存儲在另外的內存空間中的（像Java這種語言，就是存儲在堆內存中的）。
爲了方便你理解，我畫了一張圖，你可以對比着文字描述看下。
那你可能說，那我要是再想通過訂單的用戶ID來查找訂單呢？這個時候該怎麼辦呢？
你就可以再以用戶ID作爲鍵值，創建另外一個紅黑樹。實際上，這就是我們之前文章中提到的多重索引結構。如果翻譯成Java代碼的話，就是下面這一個樣子。
// 兩個索引
private TreeMap<long, Order> id2OrderMap = new TreeMap<>();
private TreeMap<long, Order> userId2OrderMap = new TreeMap<>();
public void add(Order order) {
// order在外部創建，內存中只有一份
id2OrderMap.put(order.id, order);
userId2OrderMap.put(order.userId, order);
}
private class Order {
public long id;
public long userId;
public long createTime;
// ...more fields.
}如果畫成圖的話，就是下面這個樣子。你會發現，訂單對象是隻有一份的，而索引結構有兩份，一份是按照訂單的ID作爲鍵值創建的，另一份是按照訂單的用戶ID作爲鍵值創建的。
你可能會說，兩份索引是不是比較浪費內存空間啊？實際上，並不會。
從我前面的講解中，你應該已經知道，索引中存儲的只是就鍵值和對象的內存地址，如果鍵值是大小比較小的整數，而對象是比較大的對象（數據本身），那索引所佔用內存空間比起對象所佔用的內存空間來說，要小很多。
還是剛纔那個訂單的例子，如果一個訂單對象中包含很多字段，大小是1KB，而紅黑樹索引中，每個節點（對應一個訂單對象）的大小要遠小於1KB（這個你可以自己算下）。所以，所佔用內存空間會遠小於訂單數據本身存儲所需的內存空間。
也就是說，在實際上的軟件開發中，如果你要存儲、要處理的是大對象，那索引所佔的內存空間，是可以忽略的。當然，這個要權衡實際上情況來看，不可生搬硬套。
回到開頭的問題，既然真實的軟件開發中，數據結構和算法處理的數據類型都是對象，那爲什麼大部分數據結構和算法教科書中，都是拿整數類型來講解呢？
因爲我們在構建數據結構的時候，是按照鍵值構建，算法在執行的時候，也是按照鍵值來處理數據。鍵值一般都是整數或者字符串這些基本類型，我們拿基本類型來講解，簡單明瞭，足夠了。
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