数据结构是计算机编程中最重要的内容之一，我们经常会看到一个公式，那就是程序=数据结构+算法。从这个公式我们就能够看出来数据结构是多么的重要，要想写出优雅高效的程序，一定离不开良好的数据结构，今天我们就来盘点一下常用的数据结构的应用场景。

LRU 缓存淘汰算法

链表是最基础的数据结构，也是最常用的数据结构，很多复杂的数据结构都是通过链表演化而来的，而链表就可以用来实现LRU缓存淘汰。

我们可以维护一个有序的链表，越靠近链表尾部的节点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头部开始顺序遍历链表。如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据的对应结点，并将其从原来的位置删除，并插入到链表头部。如果此数据没在缓存链表中，如果此时缓存未满，可直接在链表头部插入新节点存储此数据；如果此时缓存已满，则删除链表尾部节点，再在链表头部插入新节点。

B+树索引

数据库已经成为我们应用程序离不开的存储引擎，对于大量的数据，我们经常需要创建数据库索引来提高查询检索效率，而B_树就是非常高效的数据结构，它通过将数据存放到叶子节点，增加了索引存储空间，同时B树的结构又让树的层次很低，大大加快了检索的比较次数，因此非常高效。

二叉树查找

排序和查找是我们经常需要进行的操作，而排序的最终目的也是为了更好地查找。而二叉树这个数据结构，就是为了方便我们进行数据的查找。我们都知道搜索二叉树的结构可以让查找变成二分查找，这大大加快速了查找效率。

表达式求值

对于一个表达式比如a+b*c，因为有优先级，所以我们不能按照从左到右的顺序进行运算，在这个时候栈这个数据结构就发挥出它的优势，通过使用栈，我们就能够轻松地计算表达式的值。

对于上面的表达式，我们只需要将数值和操作符压入到不同的栈中，然后从最后面比较操作符的优先级，如果后面的操作符的优先级更高，那么就先弹出数据计算后面的表达式值，否则可以先计算前面表达式的值。

消息队列

大型的互联网架构中，消息队列一定少不了，它不仅可以消除高峰期的流量值，还可以解耦代码，更可以处理日志。

而消息队列底层的数据结构就是队列，它是一种先进先出的数据结构，当然现在的消息队列是有优先级的，不过这些都是在队列的基础上演变的，如果没有队列的基础，消息队列是不能够掌握的。

关键词提示

当我们在搜索引擎里输入一个词的时候，它会提示给我们许多关键词，这些关键词是如何存储的，答案就是使用字典树这个数据结构，它根据关键词进行字典的排序，这样在查询的时候，通过前缀匹配，就可以高效地给出关键词的相关匹配数据。

有序集合

我们都知道redis的常用五种数据结构，其中有一个有序集合，它是如何实现的呢？答案就是它使用了跳表这种数据结构。不同于红黑树的复杂操作，跳表使用多层索引结构，大大加速了检索时间。