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1）有序资源分配法
2）银行家算法

什么是数据结构？
简单地说，数据结构是以某种特定的布局方式存储数据的容器。这种“布局方式”决定了数据结构对于某些操作是高效的，而对于其他操作则是低效的。首先我们需要理解各种数据结构，才能在处理实际问题时选取最合适的数据结构。

为什么我们需要数据结构？
数据是计算机科学当中最关键的实体，而数据结构则可以将数据以某种组织形式存储，因此，数据结构的价值不言而喻。
无论你以何种方式解决何种问题，你都需要处理数据——无论是涉及员工薪水、股票价格、购物清单，还是只是简单的电话簿问题。

数据需要根据不同的场景，按照特定的格式进行存储。有很多数据结构能够满足以不同格式存储数据的需求。
常见的数据结构
首先列出一些最常见的数据结构，我们将逐一说明：
数组
栈
队列
链表
树
图
字典树（这是一种高效的树形结构，但值得单独说明）
散列表（哈希表）

数组的基本操作
Insert——在指定索引位置插入一个元素
Get——返回指定索引位置的元素
Delete——删除指定索引位置的元素
Size——得到数组所有元素的数量

面试中关于数组的常见问题
寻找数组中第二小的元素
找到数组中第一个不重复出现的整数
合并两个有序数组
重新排列数组中的正值和负值

著名的撤销操作几乎遍布任意一个应用。但你有没有思考过它是如何工作的呢？这个问题的解决思路是按照将最后的状态排列在先的顺序，在内存中存储历史工作状态（当然，它会受限于一定的数量）。这没办法用数组实现。但有了栈，这就变得非常方便了。

栈的基本操作
Push——在顶部插入一个元素
Pop——返回并移除栈顶元素
isEmpty——如果栈为空，则返回true
Top——返回顶部元素，但并不移除它

面试中关于栈的常见问题
使用栈计算后缀表达式
对栈的元素进行排序
判断表达式是否括号平衡

队列
与栈相似，队列是另一种顺序存储元素的线性数据结构。栈与队列的最大差别在于栈是LIFO（后进先出），而队列是FIFO，即先进先出。
一个完美的队列现实例子：售票亭排队队伍。如果有新人加入，他需要到队尾去排队，而非队首——排在前面的人会先拿到票，然后离开队伍。

队列的基本操作
Enqueue()——在队列尾部插入元素
Dequeue()——移除队列头部的元素
isEmpty()——如果队列为空，则返回true
Top()——返回队列的第一个元素

面试中关于队列的常见问题
使用队列表示栈
对队列的前k个元素倒序
使用队列生成从1到n的二进制数

链表
链表是另一个重要的线性数据结构，乍一看可能有点像数组，但在内存分配、内部结构以及数据插入和删除的基本操作方面均有所不同。
链表就像一个节点链，其中每个节点包含着数据和指向后续节点的指针。 链表还包含一个头指针，它指向链表的第一个元素，但当列表为空时，它指向null或无具体内容。