哈希表
哈希表就是將 數組值與索引建立關係， 而不考慮待查找值與序列值一個個比較這種方式。 不比較，直接對應。
怎麼對應： 哈希算法（哈希函數）-- 典例- 取餘法，
什麼叫基本存儲結構：
數組即一塊連續的內存存儲空間， 在此之上引入了索引這個邏輯來定位數組元素，所以底層使用數組的數據結構， 邏輯都是建立在數組索引這個邏輯結構上的（索引間存在邏輯關係） 一塊連續的內存存儲空間 + 索引 = 數組， 其實基本存儲結構就是一塊連續的內存存儲空間
鏈表就是不連續的幾塊內存存儲空間， 在此之上引入指針這個邏輯來把 不連續的內存連接起來 然後約定俗成將： 不連續的幾塊內存存儲空間+ 指針 = 鏈表
數組的存儲結構是一塊連續的內存存儲空間， 邏輯結構是連續的索引 ，
鏈表的存儲結構是幾塊不連續的內存存儲空間， 邏輯結構是指針
廣義上的數組和鏈表，已經加了一層邏輯了。 本質上的數組和鏈表，就是內存條上的連續或不連續塊 連續的索引，本身就是一種邏輯了， 數組索引只是表達地址的一種方法， 大可以把數組寫成 a[0],a[3],a[7]
存儲結構解決的是存到哪裏的問題， 任何邏輯結構都可以用兩種基本存儲結構來存儲
邏輯結構解決的是 元素之間有怎麼的關係的問題（通過一個元素，怎麼找到其他元素）
哈希表就是建立在本質數組上的不同邏輯， 描述的是元素的地址與元素的值之間的關係
而不是其他數據結構，描述的是 各個元素間地址的關係
任何數據結構與算法，都有兩個個基本對象
元素內容，元素地址，
不同元素內容之間的邏輯，不同元素地址之間的邏輯（即索引之前的關係），同一個元素自身內容與地址之間的邏輯（哈希函數）
不同元素內容之間的邏輯：
1.搜索二叉樹就對元素內容間的邏輯有規定，一定要大中下這麼排。 元素內容關係決定了 元素地址之間的關係（比較元素大小，從而確定元素存儲到哪裏）
2.排序算法解決的也是內容間的邏輯， 要求內容從小到大， 元素的內容關係決定了元素地址之間的邏輯
不同元素地址之間的邏輯（索引之間的邏輯）：
總結： 對象（4）-關係（3）-邏輯（3）-內存（2）
最基本的就是 一塊連續內存條 和幾塊不連續內存條
在此之上建立四個對象（元素A的內容，元素A的地址，元素B的內容，元素B的地址），存在三個關係（數據的內容，數據的地址），
然後建立三種邏輯來描述四個對象之間的關係
所以問一個數據結構
1.根據需求，確定是哪兩個對象間的關係 （排序，描述的就是元素A內容與元素B內容間的關係） – 內容關係
2.根據需求，確定是哪種邏輯： 內容的排序邏輯
3.根據元素A內容與元素B內容之間的邏輯，確定元素A地址與元素B地址之間的邏輯（用什麼樣的地址去實現這種內容邏輯？）
4.存在連續內存條上 還是 不連續內存條上?
需求： 查詢
1.對象確定關係：元素A內容與元素A地址間的關係
2.邏輯描述關係： 哈希函數 （元素A的內容與元素A的地址之間的邏輯）
3.存儲在連續內存條上（由處理衝突的方式決定）
初始化申請空間即聲明底層存儲結構： 連續的一塊內存空間
遞歸
遞歸和循環的共同點：都是 EIP 在同一段代碼段內反覆。
兩者在模型，重複代碼段之間的層次結構，和流程控制方面的差異：
遞歸是自相似的，兩次重複代碼段之間，是有結構，層次上的“父子”關係的。
循環，是在同一個層次之內的
遞歸可以回到數據中點，再向反方向推進
兩者在流程控制上有差別： 放到彙編層次，兩者的不同就顯示出來了
遞歸通過 ret 可以回到重複代碼段的中間位置（由 stack 負責記憶），這個跳轉，就是遞歸相對於循環比較特殊的地方，也導致，遞歸改成循環的困難點。
必須有序，我們很難保證我們的數組都是有序的。當然可以在構建數組的時候進行排序，可是又落到了第二個瓶頸上：它必須是數組。
數組讀取效率是O(1)，可是它的插入和刪除某個元素的效率卻是O(n)。因而導致構建有序數組變成低效的事情。 所以引入二分查找樹的概念來解決這些問題
二分查找法是遞歸定義的，因爲相同代碼片段間，是有父子的層次結構的
所以二分查找法最好用遞歸寫，纔是最符合邏輯的
用循環也可以寫，但深層次的思維模型中是不契合的
以遞歸形式定義，但二分查找是尾遞歸，可改寫爲循環
如果一個函數中所有遞歸形式的調用都出現在函數的末尾，我們稱這個遞歸函數是尾遞歸的。尾遞歸函數的特點是在迴歸過程中不用做任何操作。 尾遞歸都可以改寫爲循環。
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