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Java语言提供了许多内置的数据结构，包括：
1. 数组（Array）：数组是最基本的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，每个元素都有一个对应的索引。在Java中，数组可以通过声明和初始化来创建。
2. 列表（List）：列表是一种有序的集合，可以动态地添加或删除元素。Java中的List接口的实现包括ArrayList和LinkedList等。
3. 集合（Set）：集合是一种不允许重复元素的无序集合。Java中的Set接口的实现包括HashSet和TreeSet等。
4. 映射（Map）：映射是一种将键值对映射在一起的集合。Java中的Map接口的实现包括HashMap和TreeMap等。
5. 队列（Queue）：队列是一种特殊的线性表，只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。Java中的Queue接口的实现包括LinkedList和PriorityQueue等。
6. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，Java中的Stack类是Vector类的一个子类。
7. 优先队列（PriorityQueue）：优先队列是一种特殊的队列，它按照元素的优先级进行排序。Java中的PriorityQueue类提供了一种基于优先级的队列实现。
8. 哈希表（HashMap）：哈希表是一种使用哈希函数将键映射到桶的数据结构。Java中的HashMap类提供了一种基于哈希表的映射实现。
9. 树（Tree）：树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。Java中的TreeMap类提供了一种基于红黑树的映射实现。
10. 图（Graph）：图是一种由节点和边组成的数据结构。Java中提供了许多图算法和数据结构，例如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径等。
11. 双向链表（DoublyLinkedList）：双向链表是一种每个节点都有前后两个指针链接的数据结构，它可以在两端添加或删除元素。Java中的LinkedList类提供了一个基于双向链表的实现。
12. 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，其中的每个节点都大于或等于其子节点。Java中的Heap类提供了一个堆的实现，可以用来实现优先队列等数据结构。
13. 并查集（Union-Find）：并查集是一种用于处理一些不相交集合的合并及查询问题的数据结构。Java中的UnionFind类提供了一个并查集的实现，可以用来解决一些图论问题。
14. 线段树（Segment Tree）：线段树是一种用于处理区间查询问题的数据结构。Java中的SegmentTree类提供了一个线段树的实现，可以用来解决一些区间查询问题。
15. 跳表（Skip List）：跳表是一种可以用于查找、插入、删除元素的高效数据结构。它通过建立多个指向下层的指针，使得查找、删除等操作的时间复杂度可以达到O(log n)。Java中的SkipList类提供了一个跳表的实现。
16. 树状数组（Fenwick Tree）：树状数组是一种用于区间更新和查询的数据结构。它通过利用二进制数的性质，使得更新和查询操作的时间复杂度可以达到O(log n)。Java中的FenwickTree类提供了一个树状数组的实现。
17. 哈希链表（Hash Chain）：哈希链表是一种将哈希表和链表结合在一起的数据结构。它通过使用哈希函数将元素映射到链表中的位置，可以在常数时间内添加、删除和查找元素。Java中并没有提供直接实现哈希链表的类，但可以通过自定义类来实现。
18. B树（B-Tree）：B树是一种自平衡的搜索树，它可以在O(log n)时间内完成查找、插入和删除操作。Java中的BTree类提供了一个B树的实现。
19. 双向循环链表（Doubly Circular Linked List）：双向循环链表是一种特殊类型的链表，其中每个节点都有一个指向前一个节点和后一个节点的指针，同时链表的第一个节点和最后一个节点也相连。Java中并没有提供直接实现双向循环链表的类，但可以通过自定义类来实现。
20. 斐波那契堆（Fibonacci Heap）：斐波那契堆是一种用于实现优先队列的数据结构，它可以在O(log n)时间内完成查找、插入和删除操作。Java中并没有提供直接实现斐波那契堆的类，但可以通过自定义类来实现。
21. 稀疏矩阵（Sparse Matrix）：稀疏矩阵是一种元素大部分为0的矩阵，为了节省存储空间和计算时间，我们通常使用特殊的数据结构来表示稀疏矩阵。Java中的SparseMatrix类提供了一种稀疏矩阵的实现。
22. 链式前缀和（LinkedPrefix Sum）：链式前缀和是一种用于高效计算前缀和的数据结构，它可以在O(log n)时间内完成更新和查询操作。Java中并没有提供直接实现链式前缀和的类，但可以通过自定义类来实现。
23. 闭包树（Closure Tree）：闭包树是一种用于高效求解闭包问题的数据结构，它可以在O(log n)时间内完成查找、插入和删除操作。Java中并没有提供直接实现闭包树的类，但可以通过自定义类来实现。
24. 堆排序树（Heap Sorted Tree）：堆排序树是一种将堆和二叉搜索树结合在一起的数据结构，它可以在O(log n)时间内完成查找、插入和删除操作，并且可以高效地进行排序。Java中并没有提供直接实现堆排序树的类，但可以通过自定义类来实现。
25. 块链表（Block Linked List）：块链表是一种将链表分段存储的数据结构，它可以减少内存分配的开销，提高内存使用效率。Java中并没有提供直接实现块链表的类，但可以通过自定义类来实现。
26. 旋转数组（Circular Array）：旋转数组是一种特殊类型的数组，其中元素的顺序可以循环移动，通常用于实现循环队列等数据结构。Java中并没有提供直接实现旋转数组的类，但可以通过自定义类来实现。
除了上述提到的数据结构，Java还提供了一些其他的数据结构，例如：
27. 字典树（Trie）：字典树是一种用于高效存储和查找字符串的数据结构，它通过将字符串分解为字符并存储在树中来达到高效检索的目的。Java中的Trie类提供了一个字典树的实现。
28. 后缀树（Suffix Tree）：后缀树是一种用于高效解决字符串匹配问题的数据结构，它通过将整个字符串的所有后缀存储在一个树状结构中，使得查找、插入和删除操作的时间复杂度可以达到O(log n)。Java中并没有提供直接实现后缀树的类，但可以通过自定义类来实现。
29. KD树（KD-Tree）：KD树是一种多维空间中的二叉搜索树，它通过将数据点在每个维上进行划分来达到高效查找的目的。Java中的KDTree类提供了一个KD树的实现。
这些数据结构在一些特定场景下非常有用，例如在处理大量字符串数据、需要进行高效字符串匹配、多维空间查找等情况下。使用这些数据结构可以大大提高程序的性能和效率。
此外，还有一些数据结构可以用于处理特定类型的数据，例如稀疏矩阵（Sparse Matrix）、图（Graph）、堆（Heap）等。这些数据结构通常用于解决一些特定的问题，例如线性代数运算、最短路径算法等。在需要处理大规模数据时，这些数据结构可以提供非常高效的处理方式。
总的来说，Java提供了多种数据结构和算法，我们可以根据实际需求选择合适的数据结构来实现程序。同时，我们还可以通过学习第三方库和自定义类来扩展我们的数据结构工具箱。在编写代码时，我们应该注意优化数据结构的使用，以提高程序的性能和效率。