我是 PRUM 股份有限公司的 masa。
今天我整理了給初學者看的「資料要怎麼排列、怎麼取出」的規則（資料結構）。
程式會因為「如何處理一組資料」而有很大的不同行為。
這篇文章的目的，是透過認識資料處理的基本模式，打好基礎，讓你能判斷「應該如何整理資料、又該怎麼處理」。
依處理順序區分使用的「堆疊」與「佇列」基礎
在寫程式時，經常會遇到先把多筆資料暫時存起來，之後再依順序取出來處理的情境。
這時候，定義「資料要以什麼順序取出」這個規則的，就是 堆疊 和 佇列 這兩種資料結構。
結論：出口規則會改變「能做的處理」
「最後放進去的東西先拿出來嗎（堆疊）」，還是「最先放進去的東西先拿出來嗎（佇列）」——這個差異會決定可實現的處理形式。
理解這個差異後，處理流程會更容易整理，尤其在順序很重要的邏輯中，也更能避免不預期的行為（bug）。
基礎知識：LIFO 與 FIFO
光看名詞可能會覺得很難，但原理其實很簡單。
- 堆疊（Stack）：LIFO（Last-In, First-Out / 後進先出）
→ 最後存入的資料，最先被取出 - 佇列（Queue）：FIFO（First-In, First-Out / 先進先出）
→ 最先存入的資料，會依序被取出
具體例子：桌上的文件與超市排隊結帳
堆疊就像「桌上疊起來的文件」。
最後放上去的文件會在最上面，所以下一次要用時，會先被拿出來。
瀏覽器的「返回」按鈕也很接近這個概念，會回到最後看過的頁面。
※實際上是透過「返回用」與「前進用」兩個堆疊組合來實現。
佇列就像「超市結帳排隊」。
先排隊的人會先被叫到。
在電腦中，像印表機的列印等待佇列也會用到這個概念。
有效率地處理多筆資料的「陣列」與「串列」使用方式
接著來看，如何在記憶體中排列多筆資料。
最常用的是 陣列（Array） 和 串列（連結串列）。
結論：依你想做的操作來選擇「收納方式」
每種資料結構都有擅長與不擅長的地方。
重點是要根據「最常進行哪種操作」來選擇。
基礎知識：記憶體排列方式的差異
- 陣列（Array）
在記憶體中是以「連續的區域」排列
（不同語言的內部實作不同，但基本概念相同） - 串列（連結串列 / Linked List）
資料分散在不同位置，每一個資料都保存「下一個資料的位置」
（這種「指向下一個」的機制稱為指標）
具體例子：大樓的信箱與聯絡網
陣列就像「號碼固定的大樓信箱」。
101 室、102 室……依序排列，
所以只要說「105 室」，就能立刻找到。
- 優點：可以快速取得特定位置的資料
- 缺點：若要在中間插入元素，必須把後面的資料往後挪，成本較高
串列就像「電話聯絡網」。
「A 先生→B 先生→C 先生」這樣依序串接。
- 優點：容易在中間新增、刪除資料（只要重新連接即可）
- 缺點：要找到目標資料，必須依序往下追蹤
該用哪一種的判斷基準
如果拿不定主意，就從 最常做哪種操作 來思考。
想快速取出特定位置的資料
→ 陣列
常常在中間新增或刪除
→ 串列
不過在實務上，由於 CPU 快取效率等原因，很多情況會使用陣列（動態陣列）。
最後
資料結構看起來或許不起眼，但它是支撐「程式如何處理資料」這個根本思維的重要基礎。
不需要一開始就全部理解。
先從「這筆資料用什麼規則處理會最自然？」這個角度開始，你看程式碼的方式就會慢慢改變。
一邊累積經驗，一邊學會選擇自己覺得「好處理」的資料形狀吧。
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