這篇文章主要介紹“Array數(shù)組的概念和用法”,在日常操作中,相信很多人在Array數(shù)組的概念和用法問(wèn)題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”Array數(shù)組的概念和用法”的疑惑有所幫助!接下來(lái),請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程學(xué)習(xí)筆記。
數(shù)組(Array)是一種線性表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它用一組連續(xù)的內(nèi)存空間,來(lái)存儲(chǔ)一組具有相同類型的數(shù)據(jù), 并且不支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容。
線性表就是數(shù)據(jù)排成一條線一樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),每個(gè)線性表最多只有前后兩個(gè)方向,數(shù)組,鏈表丶隊(duì)列丶棧等都是線性表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
非線性表就是數(shù)據(jù)不規(guī)則,與線性表是相對(duì)立的,比如二叉樹丶堆丶等,在非線性表中,數(shù)據(jù)之間并不是簡(jiǎn)單的前后關(guān)系。
address[i] = base_address + i * data_type_size
address[i] :下標(biāo) i 的地址值。
base_address:數(shù)組的首地址。
data_type_size:數(shù)組中每個(gè)元素的大小,也就是數(shù)據(jù)類型大小(字節(jié)),例如int是4個(gè)字節(jié)。
數(shù)組(Array) 在增刪查這三個(gè)動(dòng)作中,查詢是高效的,但是增和刪是低效的,查詢高效是因?yàn)?strong>數(shù)組支持隨機(jī)訪問(wèn),時(shí)間復(fù)雜度是 O(1),這里就不多贅述了,但是在增加和刪除的動(dòng)作中,因?yàn)闀?huì)涉及數(shù)據(jù)搬移,所以時(shí)間復(fù)雜度是 O(n),下面來(lái)詳細(xì)講解。
int[] info = new int[6];
數(shù)組 info是一個(gè)一維數(shù)組,其內(nèi)容是 33,44,66,77,88現(xiàn)在需要在下標(biāo) 2的位置插入55,將其變成33 44 55 66 77 88的數(shù)組,這其中涉及將下標(biāo) 2到下標(biāo) 4的之間進(jìn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行搬移,完成后在下標(biāo) 2的位置插入 55, 其復(fù)雜度是 O(n), 但如果是在最后進(jìn)行插入的話其復(fù)雜度是 O(1)。
還拿數(shù)組 info來(lái)舉例,數(shù)組刪除前其內(nèi)容是 33,44,00,55,66,77現(xiàn)在進(jìn)行刪除操作,刪除下標(biāo)為 2內(nèi)容,這其中涉及將下標(biāo) 3 到 5 的內(nèi)容向前搬移,其操作的時(shí)間復(fù)雜度是 O(n),如果是是刪除最后一位且后面沒(méi)有內(nèi)容,則其時(shí)間復(fù)雜度是O(1)。
因插入和刪除操作會(huì)涉及到數(shù)據(jù)搬移,所以說(shuō)他是低效的。
Cpu緩存的最小單位是Cpu緩存行,一個(gè)緩存行大小通常是64字節(jié)(取決于CPU),試想一下你正在遍歷一個(gè)長(zhǎng)度為 16 的 long 數(shù)組 data[16],原始數(shù)據(jù)自然存在于主內(nèi)存中,訪問(wèn)過(guò)程描述如下:
1:訪問(wèn) data[0],CPU core 嘗試訪問(wèn) CPU Cache,未命中。
2:嘗試訪問(wèn)主內(nèi)存,操作系統(tǒng)一次訪問(wèn)的單位是一個(gè) Cache Line 的大小 — 64 字節(jié),這意味著:既從主內(nèi)存中獲取3:到了 data[0] 的值,同時(shí)將 data[0] ~ data[7] 加入到了 CPU Cache 之中,
4:訪問(wèn) data[1]~data[7],CPU core 嘗試訪問(wèn) CPU Cache,命中直接返回。
5:訪問(wèn) data[8],CPU core 嘗試訪問(wèn) CPU Cache,未命中, 嘗試訪問(wèn)主存,重復(fù)步驟2。
因Cpu緩存最小單位是緩存行(64字節(jié)),我么來(lái)測(cè)試一下二維數(shù)組的橫向遍歷和縱向遍歷的具體時(shí)間和性能。
代碼
package com.com.array; /** * @Auther: lantao * @Date: 2019-06-24 15:52 * @Company: 隨行付支付有限公司 * @maill: lan_tao@suixingpay.com * @Description: TODO */ public class ArrayTest { static long[][] arr; public static void main(String[] args) { long sum = 0L; arr = new long[1024 * 1024][10]; // 橫向遍歷 long l = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1024 * 1024; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { sum += arr[i][j]; } } System.out.println("Loop Time 橫向遍歷:" + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms"); long l1 = System.currentTimeMillis(); // 縱向遍歷 for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 1024 * 1024; j++) { sum += arr[j][i]; } } System.out.println("Loop Time 縱向遍歷:" + (System.currentTimeMillis() - l) + "ms"); } }
結(jié)果: Loop Time 橫向遍歷:14ms Loop Time 縱向遍歷:83ms
總結(jié):因橫向遍歷遍歷的是行,然后在循環(huán)行的每一列,Cpu緩存會(huì)緩存64字節(jié)大小的緩存行,所以可以減少cpu和主存之間的交互,直接和高速緩存交互,提升性能,縱向遍歷因每次循環(huán)都是不同的行,所以使緩存行沒(méi)有作用。
到此,關(guān)于“Array數(shù)組的概念和用法”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!
分享題目:Array數(shù)組的概念和用法
新聞來(lái)源:http://muchs.cn/article14/gdepge.html
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