数据结构（数组、链表、栈、队列、树）

小鱼儿 2023-09-26 23:03 116阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  1.数组
     *   *  1.1数组的特点
         *  1.2自定义数组
     *  2.链表
     *   *  2.1链表的特点
         *  2.2自定义链表
         *   *  2.2.1自定义单向链表
             *  2.2.2自定义双向链表
     *  3.栈
     *   *  3.1栈的特点
         *  3.2 Stack使用举例
         *  3.3 自定义栈
     *  4. 队列
     *  5. 树与二叉树
     *   *  5.1 树的理解
         *  5.2 二叉树的基本概念
         *  5.3 二叉树的遍历
         *  5.4 经典二叉树和红黑树
         *  5.5 二叉树及其结点的表示

### 1.数组 ###

#### 1.1数组的特点 ####

在Java中，数组是用来存放同一种数据类型的集合，并且只能存放同一种数据类型。

//只声明了类型和长度
    数据类型[]  数组名称 = new 数据类型[数组长度];
    
    //声明了类型，初始化赋值，大小由元素个数决定
    数据类型[] 数组名称 = {
        数组元素1，数组元素2，......}

**例如：整型数组**

![在这里插入图片描述][12881b85e2e14bda92d607fa3fd088e7.png]

**例如：对象数组**

![在这里插入图片描述][57797cfbed9a43308ba22d50d036818b.png]

*  物理结构特点：
    
     *  申请内存：一次申请一大段连续的空间，一旦申请到了，内存就固定了。
     *  不能动态扩展(初始化给大了，浪费；给小了，不够用)，插入快，删除和查找慢。
     *  存储特点：所有数据存储在这个连续的空间中，数组中的每一个元素都是一个具体的数据（或对象），所有数据都紧密排布，不能有间隔。
 *  如下图：  
    ![在这里插入图片描述][a2a4280c02e7457386e47bcb797b4f5d.png]

#### 1.2自定义数组 ####

class Array {
        
        private Object[] elementData;
    
        private int size;
    
        public Array(int capacity){
        
            elementData = new Object[capacity];
        }
    
        /**
         * 添加元素
         * @param value
         */
        public void add(Object value){
        
            if(size >= elementData.length){
        
                throw new RuntimeException("数组已满，不可添加");
            }
            elementData[size] = value;
            size++;
        }
    
        /**
         * 查询元素value在数组中的索引位置
         * @param value
         * @return
         */
        public int find(Object value){
        
            for (int i = 0; i < size; i++) {
        
                if(elementData[i].equals(value)){
        
                    return i;
                }
            }
            return -1;
        }
    
        /**
         * 从当前数组中移除首次出现的value元素
         * @param value
         * @return
         */
        public boolean delete(Object value){
        
            int index = find(value);
            if(index == -1){
        
                return false;
            }
    
            for(int i = index;i < size - 1;i++){
        
                elementData[i] = elementData[i + 1];
            }
            elementData[size - 1] = null;
            size--;
            return true;
        }
    
        /**
         * 将数组中首次出现的oldValue替换为newValue
         * @param oldValue
         * @param newValue
         * @return
         */
        public boolean update(Object oldValue,Object newValue){
        
            int index = find(oldValue);
            if(index == -1){
        
                return false;
            }
            elementData[index] = newValue;
            return true;
    
        }
    
        /**
         * 遍历数组中所有数据
         */
        public void print(){
        
            System.out.print("{");
            for (int i = 0; i < size; i++) {
        
                if(i == size - 1){
        
                    System.out.println(elementData[i] + "}");
                    break;
                }
                System.out.print(elementData[i] + ",");
            }
        }
    }
    
    //测试类
    public class ArrayTest {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            Array arr = new Array(10);
    
            arr.add(123);
            arr.add("AA");
            arr.add(345);
            arr.add(345);
            arr.add("BB");
    
            arr.delete(345);
    
            arr.update(345,444);
    
            arr.print();
        }
    }

### 2.链表 ###

#### 2.1链表的特点 ####

*  **逻辑结构**：线性结构
 *  **物理结构**：不要求连续的存储空间
 *  **存储特点**：链表由一系列结点node（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在代码执行过程中动态创建。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。

![在这里插入图片描述][2b9787b07de2469ea2c5e9f2d1ac0b10.png]

*  常见的链表结构有如下的形式：

![在这里插入图片描述][2953f302421f4c52ab092396f2c29375.png]

![在这里插入图片描述][5e808b55bc584598824eee8ea887ca53.png]

#### 2.2自定义链表 ####

##### 2.2.1自定义单向链表 #####

![在这里插入图片描述][7498676bab4047ecb134f1650b1f7eb0.png]

/*
    单链表中的节点。
    节点是单向链表中基本的单元。
    每一个节点Node都有两个属性：
        一个属性：是存储的数据。
        另一个属性：是下一个节点的内存地址。
     */
    public class Node {
        
    
        // 存储的数据
        Object data;
    
        // 下一个节点的内存地址
        Node next;
    
        public Node(){
        
    
        }
    
        public Node(Object data, Node next){
        
            this.data = data;
            this.next = next;
        }
    }

/*
    链表类(单向链表)
     */
    public class Link<E> {
        
    
        // 头节点
        Node header;
    
        private int size = 0;
    
        public int size(){
        
            return size;
        }
    
        // 向链表中添加元素的方法（向末尾添加）
        public void add(E data){
        
        //public void add(Object data){
        
            // 创建一个新的节点对象
            // 让之前单链表的末尾节点next指向新节点对象。
            // 有可能这个元素是第一个，也可能是第二个，也可能是第三个。
            if(header == null){
        
                // 说明还没有节点。
                // new一个新的节点对象，作为头节点对象。
                // 这个时候的头节点既是一个头节点，又是一个末尾节点。
                header = new Node(data, null);
            }else {
        
                // 说明头不是空！
                // 头节点已经存在了！
                // 找出当前末尾节点，让当前末尾节点的next是新节点。
                Node currentLastNode = findLast(header);
                currentLastNode.next = new Node(data, null);
            }
            size++;
        }
    
        /**
         * 专门查找末尾节点的方法。
         */
        private Node findLast(Node node) {
        
            if(node.next == null) {
        
                // 如果一个节点的next是null
                // 说明这个节点就是末尾节点。
                return node;
            }
            // 程序能够到这里说明：node不是末尾节点。
            return findLast(node.next); // 递归算法！
        }
    
        /*// 删除链表中某个数据的方法
        public void remove(Object obj){
            //略
        }
    
        // 修改链表中某个数据的方法
        public void modify(Object newObj){
            //略
        }
    
        // 查找链表中某个元素的方法。
        public int find(Object obj){
            //略
        }*/
    }

##### 2.2.2自定义双向链表 #####

![在这里插入图片描述][47d243b2161342d8a1576581181a4ce1.png]

/*
    双向链表中的节点。
     */
    public class Node<E> {
        
        Node prev;
        E data;
        Node next;
    
        Node(Node prev, E data, Node next) {
        
            this.prev = prev;
            this.data = data;
            this.next = next;
        }
    }

public class MyLinkedList<E> implements Iterable<E>{
        
        private Node first;  //链表的首元素
        private Node last;   //链表的尾元素
        private int total;
    
        public void add(E e){
        
            Node newNode = new Node(last, e, null);
    
            if(first == null){
        
                first = newNode;
            }else{
        
                last.next = newNode;
            }
            last = newNode;
            total++;
        }
    
        public int size(){
        
            return total;
        }
    
        public void delete(Object obj){
        
            Node find = findNode(obj);
            if(find != null){
        
                if(find.prev != null){
        
                    find.prev.next = find.next;
                }else{
        
                    first = find.next;
                }
                if(find.next != null){
        
                    find.next.prev = find.prev;
                }else{
        
                    last = find.prev;
                }
    
                find.prev = null;
                find.next = null;
                find.data = null;
    
                total--;
            }
        }
    
        private Node findNode(Object obj){
        
            Node node = first;
            Node find = null;
    
            if(obj == null){
        
                while(node != null){
        
                    if(node.data == null){
        
                        find = node;
                        break;
                    }
                    node = node.next;
                }
            }else{
        
                while(node != null){
        
                    if(obj.equals(node.data)){
        
                        find = node;
                        break;
                    }
                    node = node.next;
                }
            }
            return find;
        }
    
        public boolean contains(Object obj){
        
            return findNode(obj) != null;
        }
    
        public void update(E old, E value){
        
            Node find = findNode(old);
            if(find != null){
        
                find.data = value;
            }
        }
    
        @Override
        public Iterator<E> iterator() {
        
            return new Itr();
        }
    
        private class Itr implements Iterator<E>{
        
            private Node<E> node = first;
    
            @Override
            public boolean hasNext() {
        
                return node!=null;
            }
            @Override
            public E next() {
        
                E value = node.data;
                node = node.next;
                return value;
            }
        }
    }

自定义双链表测试：

public class MyLinkedListTest {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            MyLinkedList<String> my = new MyLinkedList<>();
            my.add("hello");
            my.add("world");
            my.add(null);
            my.add(null);
            my.add("java");
            my.add("java");
            my.add("xiaoyang");
            System.out.println("一共有：" + my.size());
            System.out.println("所有元素：");
            for (String s : my) {
        
                System.out.println(s);
            }
            System.out.println("-------------------------------------");
            System.out.println("查找java,null,haha的结果：");
            System.out.println(my.contains("java"));
            System.out.println(my.contains(null));
            System.out.println(my.contains("haha"));
            System.out.println("-------------------------------------");
            System.out.println("替换java,null后：");
            my.update("java","JAVA");
            my.update(null,"songhk");
            System.out.println("所有元素：");
            for (String s : my) {
        
                System.out.println(s);
            }
            System.out.println("-------------------------------------");
            System.out.println("删除hello，JAVA,null，xiaoyang后：");
            my.delete("hello");
            my.delete("JAVA");
            my.delete(null);
            my.delete("xiaoyang");
            System.out.println("所有元素：");
            for (String s : my) {
        
                System.out.println(s);
            }
        }
    }

### 3.栈 ###

#### 3.1栈的特点 ####

*  **栈（Stack）又称为堆栈或堆叠**，是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表。
 *  栈按照先进后出(`FILO`,`first in last out`)的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶。每次删除（退栈）的总是删除当前栈中最后插入（进栈）的元素，而最先插入的是被放在栈的底部，要到最后才能删除。
 *  核心类库中的栈结构有`Stack`和`LinkedList`。
    
     *  `Stack`就是顺序栈，它是`Vector`的子类。
     *  `LinkedList`是链式栈。
 *  体现栈结构的操作方法：
    
     *  `peek()`方法：查看栈顶元素，不弹出
     *  `pop()`方法：弹出栈
     *  `push(E e)`方法：压入栈
 *  时间复杂度:
    
     *  **索引**: O(n)
     *  **搜索**: O(n)
     *  **插入**: O(1)
     *  **移除**: O(1)
 *  如图所示：

![在这里插入图片描述][0c4d50b46c9b4a83858028ba898624c3.png]

![在这里插入图片描述][4a15d00c54cf490ca4fa5277e629e1ca.png]

#### 3.2 Stack使用举例 ####

public class TestStack {
        
        /*
        * 测试Stack
        * */
        @Test
        public void test1(){
        
            Stack<Integer> list = new Stack<>();
            list.push(1);
            list.push(2);
            list.push(3);
            System.out.println("list = " + list);
            System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
            System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
            System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
    /*
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());//java.util.NoSuchElementException
    */
    
            while(!list.empty()){
        
                System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
            }
        }
    
        /*
        * 测试LinkedList
        * */
        @Test
        public void test2(){
        
            LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
            list.push(1);
            list.push(2);
            list.push(3);
    
            System.out.println("list = " + list);
    
            System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
            System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
            System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
    
    /*
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
    		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());//java.util.NoSuchElementException
    */
            while(!list.isEmpty()){
        
                System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
            }
        }
    }

#### 3.3 自定义栈 ####

public class MyStack {
        
        // 向栈当中存储元素，我们这里使用一维数组模拟。存到栈中，就表示存储到数组中。
        // 为什么选择Object类型数组？因为这个栈可以存储java中的任何引用类型的数据
        private Object[] elements;
    
        // 栈帧，永远指向栈顶部元素
        // 那么这个默认初始值应该是多少。注意：最初的栈是空的，一个元素都没有。
        //private int index = 0; // 如果index采用0，表示栈帧指向了顶部元素的上方。
        //private int index = -1; // 如果index采用-1，表示栈帧指向了顶部元素。
        private int index;
    
        /**
         * 无参数构造方法。默认初始化栈容量10.
         */
        public MyStack() {
        
            // 一维数组动态初始化
            // 默认初始化容量是10.
            this.elements = new Object[10];
            // 给index初始化
            this.index = -1;
        }
    
        /**
         * 压栈的方法
         * @param obj 被压入的元素
         */
        public void push(Object obj) throws Exception {
        
            if(index >= elements.length - 1){
        
                //方式1：
                //System.out.println("压栈失败，栈已满！");
                //return;
                //方式2：
                throw new Exception("压栈失败，栈已满！");
            }
            // 程序能够走到这里，说明栈没满
            // 向栈中加1个元素，栈帧向上移动一个位置。
            index++;
            elements[index] = obj;
            System.out.println("压栈" + obj + "元素成功，栈帧指向" + index);
        }
    
        /**
         * 弹栈的方法，从数组中往外取元素。每取出一个元素，栈帧向下移动一位。
         * @return
         */
        public Object pop() throws Exception {
        
            if (index < 0) {
        
                //方式1：
                //System.out.println("弹栈失败，栈已空！");
                //return;
                //方式2：
                throw new Exception("弹栈失败，栈已空！");
            }
            // 程序能够执行到此处说明栈没有空。
            Object obj = elements[index];
            System.out.print("弹栈" + obj + "元素成功，");
            elements[index] = null;
            // 栈帧向下移动一位。
            index--;
            return obj;
        }
    
        // set和get也许用不上，但是你必须写上，这是规矩。你使用IDEA生成就行了。
        // 封装：第一步：属性私有化，第二步：对外提供set和get方法。
        public Object[] getElements() {
        
            return elements;
        }
    
        public void setElements(Object[] elements) {
        
            this.elements = elements;
        }
    
        public int getIndex() {
        
            return index;
        }
    
        public void setIndex(int index) {
        
            this.index = index;
        }
    }

### 4. 队列 ###

*  队列（`Queue`）是只允许在一端进行插入，而在另一端进行删除的运算受限的线性表。
 *  **队列是逻辑结构**，其物理结构可以是数组，也可以是链表。
 *  **队列的修改原则**：队列的修改是依先进先出（FIFO）的原则进行的。新来的成员总是加入队尾（即不允许"加塞"），每次离开的成员总是队列头上的（不允许中途离队），即当前"最老的"成员离队。
 *  图示：

![在这里插入图片描述][64b5f68a96df45c2b0572aca292a4a38.png]

![在这里插入图片描述][893830753c7346c495b986c1361de9e3.png]

### 5. 树与二叉树 ###

#### 5.1 树的理解 ####

![在这里插入图片描述][a6825d1c19a54185b078c538fd0b4f6a.png]

**名词解释：**

*  **结点**：树中的数据元素都称之为结点
 *  **根节点**：最上面的结点称之为根，一颗树只有一个根且由根发展而来，从另外一个角度来说，每个结点都可以认为是其子树的根
 *  **父节点**：结点的上层结点，如图中，结点K的父节点是E、结点L的父节点是G
 *  **子节点**：节点的下层结点，如图中，节点E的子节点是K节点、节点G的子节点是L节点
 *  **兄弟节点**：具有相同父节点的结点称为兄弟节点，图中F、G、H互为兄弟节点
 *  **结点的度数**：每个结点所拥有的子树的个数称之为结点的度，如结点B的度为3
 *  **树叶**：度数为0的结点，也叫作终端结点，图中D、K、F、L、H、I、J都是树叶
 *  **非终端节点（或分支节点）**：树叶以外的节点，或度数不为0的节点。图中根、A、B、C、E、G都是
 *  **树的深度（或高度）**：树中结点的最大层次数，图中树的深度为4
 *  **结点的层数**：从根节点到树中某结点所经路径上的分支树称为该结点的层数，根节点的层数规定为1，其余结点的层数等于其父亲结点的层数+1
 *  **同代**：在同一棵树中具有相同层数的节点

#### 5.2 二叉树的基本概念 ####

二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。二叉树特点是每个结点最多只能有两棵子树，且有左右之分。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。

![在这里插入图片描述][5691a03bea7e4c73ae6a2e8d3428666f.png]

#### 5.3 二叉树的遍历 ####

*  **前序遍历：中左右（根左右）**  
    即先访问根结点，再前序遍历左子树，最后再前序遍历右子 树。前序遍历运算访问二叉树各结点是以根、左、右的顺序进行访问的。
 *  **中序遍历：左中右（左根右）**  
    即先中前序遍历左子树，然后再访问根结点，最后再中序遍 历右子树。中序遍历运算访问二叉树各结点是以左、根、右的顺序进行访问的。
 *  **后序遍历：左右中（左右根）**  
    即先后序遍历左子树，然后再后序遍历右子树，最后访问根 结点。后序遍历运算访问二叉树各结点是以左、右、根的顺序进行访问的。

![在这里插入图片描述][2e509da6143a41038fb559c2aa64ae20.png]

**前序遍历**：ABDHIECFG  
**中序遍历**：HDIBEAFCG  
**后序遍历**：HIDEBFGCA

#### 5.4 经典二叉树和红黑树 ####

![在这里插入图片描述][575b1d554d2f4ca59b9d3e3a5dfb0ee2.png]

1、**满二叉树**： 除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树。 第n层的结点数是2的n-1次方，总的结点个数是2的n次方-1

![在这里插入图片描述][1d057f4e00c34170ac04d9a81ba7aa44.png]

2、**完全二叉树**： 叶结点只能出现在最底层的两层，且最底层叶结点均处于次底层叶结点的左侧。

![在这里插入图片描述][3b4ba9fffd234fd9a956bd86b06f28a0.png]

3、**二叉排序/查找/搜索树**：即为BST (binary search/sort tree)。满足如下性质：  
（1）若它的左子树不为空，则左子树上所有结点的值均小于它的根节点的值；  
（2）若它的右子树上所有结点的值均大于它的根节点的值；  
（3）它的左、右子树也分别为二叉排序/查找/搜索树。

![在这里插入图片描述][7d049ea591374afdafeb408e14ab44de.png]

对二叉查找树进行中序遍历，得到有序集合。便于检索。

4、**平衡二叉树**：（Self-balancing binary search tree，AVL）首先是二叉排序树，此外具有以下性质：  
（1）它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1  
（2）并且左右两个子树也都是一棵平衡二叉树  
（3）不要求非叶节点都有两个子结点

平衡二叉树的目的是为了减少二叉查找树的层次，提高查找速度。平衡二叉树的常用实现有红黑树、AVL、替罪羊树、Treap、伸展树等。

![在这里插入图片描述][7c774ad65e484a169c9afc3be396ab34.png]

5、**红黑树**：即`Red-Black Tree`。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(`Red`)或黑(`Black`)。

红黑树是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，它是在 1972 年由 Rudolf Bayer 发明的。红黑树是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是高效的：它可以在 `O(log n)`时间内做查找，插入和删除， 这里的 n 是树中元素的数目。

**红黑树的特性：**

*  每个节点是**红色**或者**黑色**
 *  根节点是黑色
 *  每个叶子节点（NIL）是黑色。（注意：这里叶子节点，是指为空(NIL或NULL)的叶子节点）
 *  每个红色节点的两个子节点都是黑色的。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
 *  从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点（确保没有一条路径会比其他路径长出2倍）

![在这里插入图片描述][de32d05183324fc9bbce7b8c76281151.png]

当插入或删除节点时，可能会破坏已有的红黑树，使得它不满足以上5个要求，那么此时就需要进行处理，使得它继续满足以上的5个要求：

1、**recolor** ：将某个节点变红或变黑  
2、**rotation** ：将红黑树某些结点分支进行旋转（左旋或右旋）  
![在这里插入图片描述][ef395f5c94aa498482615687d8c75785.png]

红黑树可以通过红色节点和黑色节点尽可能的保证二叉树的平衡。主要是用它来存储有序的数据，它的时间复杂度是`O(logN)`，效率非常之高。

#### 5.5 二叉树及其结点的表示 ####

**普通二叉树：**

public class BinaryTree<E>{
        
        private TreeNode root; //二叉树的根结点
        private int total;//结点总个数
        
        private class TreeNode{
        
            //至少有以下几个部分
            TreeNode parent;
            TreeNode left;
            E data;
            TreeNode right;
            
            public TreeNode(TreeNode parent, TreeNode left, E data, TreeNode right) {
        
                this.parent = parent;
                this.left = left;
                this.data = data;
                this.right = right;
            }
    	}
    }

**TreeMap红黑树：**

public class TreeMap<K,V> {
        
        private transient Entry<K,V> root;
        private transient int size = 0;
        
    	static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        
            K key;
            V value;
            Entry<K,V> left;
            Entry<K,V> right;
            Entry<K,V> parent;
            boolean color = BLACK;
    
            /**
             * Make a new cell with given key, value, and parent, and with
             * {@code null} child links, and BLACK color.
             */
            Entry(K key, V value, Entry<K,V> parent) {
        
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.parent = parent;
            }
        }
    }

[12881b85e2e14bda92d607fa3fd088e7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/12881b85e2e14bda92d607fa3fd088e7.png
[57797cfbed9a43308ba22d50d036818b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/57797cfbed9a43308ba22d50d036818b.png
[a2a4280c02e7457386e47bcb797b4f5d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a2a4280c02e7457386e47bcb797b4f5d.png
[2b9787b07de2469ea2c5e9f2d1ac0b10.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2b9787b07de2469ea2c5e9f2d1ac0b10.png
[2953f302421f4c52ab092396f2c29375.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2953f302421f4c52ab092396f2c29375.png
[5e808b55bc584598824eee8ea887ca53.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5e808b55bc584598824eee8ea887ca53.png
[7498676bab4047ecb134f1650b1f7eb0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7498676bab4047ecb134f1650b1f7eb0.png
[47d243b2161342d8a1576581181a4ce1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/47d243b2161342d8a1576581181a4ce1.png
[0c4d50b46c9b4a83858028ba898624c3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/0c4d50b46c9b4a83858028ba898624c3.png
[4a15d00c54cf490ca4fa5277e629e1ca.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4a15d00c54cf490ca4fa5277e629e1ca.png
[64b5f68a96df45c2b0572aca292a4a38.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/64b5f68a96df45c2b0572aca292a4a38.png
[893830753c7346c495b986c1361de9e3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/893830753c7346c495b986c1361de9e3.png
[a6825d1c19a54185b078c538fd0b4f6a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a6825d1c19a54185b078c538fd0b4f6a.png
[5691a03bea7e4c73ae6a2e8d3428666f.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5691a03bea7e4c73ae6a2e8d3428666f.png
[2e509da6143a41038fb559c2aa64ae20.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2e509da6143a41038fb559c2aa64ae20.png
[575b1d554d2f4ca59b9d3e3a5dfb0ee2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/575b1d554d2f4ca59b9d3e3a5dfb0ee2.png
[1d057f4e00c34170ac04d9a81ba7aa44.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1d057f4e00c34170ac04d9a81ba7aa44.png
[3b4ba9fffd234fd9a956bd86b06f28a0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/3b4ba9fffd234fd9a956bd86b06f28a0.png
[7d049ea591374afdafeb408e14ab44de.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7d049ea591374afdafeb408e14ab44de.png
[7c774ad65e484a169c9afc3be396ab34.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7c774ad65e484a169c9afc3be396ab34.png
[de32d05183324fc9bbce7b8c76281151.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/de32d05183324fc9bbce7b8c76281151.png
[ef395f5c94aa498482615687d8c75785.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ef395f5c94aa498482615687d8c75785.png