Java線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么

本篇內(nèi)容介紹了“Java線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!

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1)數(shù)組

一眼看上去就知道的,像 String []、int [] 這種;還有需要看兩眼才能看透的(看源碼了),像 ArrayList,內(nèi)部對數(shù)組進(jìn)行了封裝。

數(shù)組這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最大的好處,就是可以根據(jù)下標(biāo)(或者叫索引)進(jìn)行操作,插入的時候可以根據(jù)下標(biāo)直接插入到具體的位置,但與此同時,后面的元素就需要全部向后移動,需要移動的數(shù)據(jù)越多,就越累。

假設(shè)現(xiàn)在已經(jīng)有了一個 ArrayList 了,準(zhǔn)備在第 4 個位置(下標(biāo)為 3)上添加一個元素 55。

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此時 ArrayList 中第 5 個位置以后的元素將會向后移動。

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準(zhǔn)備把 23 從 ArrayList 中移除。

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此時下標(biāo)為 7、8、9 的元素往前挪。

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簡單總結(jié)一下 ArrayList 的時間復(fù)雜度,方便大家在學(xué)習(xí)的時候作為參考。

1、通過下標(biāo)(也就是 get(int index))訪問一個元素的時間復(fù)雜度為 O(1),因為是直達(dá)的,無論數(shù)據(jù)增大多少倍,耗時都不變。

2、添加一個元素(也就是 add())的時間復(fù)雜度為 O(1),因為直接添加到末尾。

3、刪除一個元素的時間復(fù)雜度為 O(n),因為要遍歷列表,數(shù)據(jù)量增大幾倍,耗時也增大幾倍。

4、查找一個未排序的列表時間復(fù)雜度為 O(n),因為要遍歷列表;查找排序過的列表時間復(fù)雜度為 O(log n),因為可以使用二分查找法,當(dāng)數(shù)據(jù)增大 n 倍時,耗時增大 logn 倍(這里的 log 是以 2 為底的,每找一次排除一半的可能)。

2)鏈表

鏈表在物理存儲空間是不連續(xù)的,但每個節(jié)點要么知道它的下一個節(jié)點是誰,要么知道它的上一個節(jié)點是誰,仿佛就像我們之間隔著千山萬水,卻心有靈犀一點鏈。像 LinkedList 就是最典型的鏈表結(jié)構(gòu),通過引用相互鏈接。

LinkedList 中的每一個元素都可以稱之為節(jié)點(Node),每一個節(jié)點都包含三個項目:其一是元素本身,其二是指向下一個元素的引用地址,其三是指向上一個元素的引用地址。

LinkedList 看起來就像下面這個樣子:

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  •   第一個節(jié)點由于沒有前一個節(jié)點,所以 prev 為 null;

  •  最后一個節(jié)點由于沒有后一個節(jié)點,所以 next 為 null;

  •  這是一個雙向鏈表,每一個節(jié)點都由三部分組成,前后節(jié)點和值。

相比 ArrayList,LinkedList 有以下優(yōu)勢:

1、LinkedList 允許內(nèi)存進(jìn)行動態(tài)分配,這就意味著內(nèi)存分配是由編譯器在運行時完成的,我們無需在 LinkedList 聲明的時候指定大小。

2、LinkedList 不需要在連續(xù)的位置上存儲元素,因為節(jié)點可以通過引用指定下一個節(jié)點或者前一個節(jié)點。也就是說,LinkedList 在插入和刪除元素的時候代價很低,因為不需要移動其他元素,只需要更新前一個節(jié)點和后一個節(jié)點的引用地址即可。

3)棧

棧是一種非常有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它就像一摞盤子,第一個放在最下面,第二個放在第一個上面,第三個放在第二個上面,最后一個放在最上面。棧遵循后進(jìn)先出的原則,也就是“Last In First Out”(簡稱 LIFO)——最后的一個進(jìn)的,最先出去。

對于棧這樣一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來說,它有兩個常見的動作:

  •  push,中文釋義有很多種,我個人更喜歡叫它“壓入”,非常形象。當(dāng)我們要把一個數(shù)據(jù)放入棧的頂部,這個動作就叫做 push。

  •  pop,同樣的,我個人更喜歡叫它“彈出”,帶有很強(qiáng)烈的動畫效果,有沒有?當(dāng)我們要從棧中移除一個數(shù)據(jù)時,這個動作就叫做 pop。

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4)隊列

隊列,只允許在隊尾添加數(shù)據(jù),隊首移除數(shù)據(jù)。隊列在 Java 中的出現(xiàn)頻率非常高,有各種不同的類來滿足不同的場景需求。像優(yōu)先級隊列 PriorityQueue、延時隊列 DelayQueue 等等。隊列遵循的是 First In First Out,縮寫為 FIFO,也就是先進(jìn)先出,第一個進(jìn)入隊列的第一個先出來。

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再來說非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

1) 樹

樹是一種典型的非線性結(jié)構(gòu),它是由 n(n>0)個有限節(jié)點組成的一個具有層次關(guān)系的集合。之所以叫“樹”,是因為這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)看起來就像是一個倒掛的樹,只不過根在上,葉在下。樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有以下這些特點:

  •  每個節(jié)點都只有有限個子節(jié)點或無子節(jié)點;

  •  沒有父節(jié)點的節(jié)點稱為根節(jié)點;

  •  每一個非根節(jié)點有且只有一個父節(jié)點;

  •  除了根節(jié)點外,每個子節(jié)點可以分為多個不相交的子樹。

下圖展示了樹的一些術(shù)語:

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根節(jié)點是第 0 層,它的子節(jié)點是第 1 層,子節(jié)點的子節(jié)點為第 2 層,以此類推。

  •  深度:對于任意節(jié)點 n,n 的深度為從根到 n 的唯一路徑長,根的深度為 0。

  •  高度:對于任意節(jié)點 n,n 的高度為從 n 到一片樹葉的最長路徑長,所有樹葉的高度為 0。

樹又可以細(xì)分為下面幾種:

1、普通樹:對子節(jié)點沒有任何約束。

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2、二叉樹:每個節(jié)點最多含有兩個子節(jié)點的樹。 二叉樹按照不同的表現(xiàn)形式又可以分為多種。

2.1、普通二叉樹:每個子節(jié)點的父節(jié)點不一定有兩個子節(jié)點的二叉樹。

2.2、完全二叉樹:對于一顆二叉樹,假設(shè)其深度為d(d>1)。除了第 d 層外,其它各層的節(jié)點數(shù)目均已達(dá)最大值,且第 d 層所有節(jié)點從左向右連續(xù)地緊密排列。

2.3、滿二叉樹:一顆每一層的節(jié)點數(shù)都達(dá)到了最大值的二叉樹。有兩種表現(xiàn)形式,第一種,像下圖這樣(每一層都是滿的),滿足每一層的節(jié)點數(shù)都達(dá)到了最大值 2。

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3、二叉查找樹:英文名叫 Binary Search Tree,即 BST,需要滿足以下條件:

  •  任意節(jié)點的左子樹不空,左子樹上所有節(jié)點的值均小于它的根節(jié)點的值;

  •  任意節(jié)點的右子樹不空,右子樹上所有節(jié)點的值均大于它的根節(jié)點的值;

  •  任意節(jié)點的左、右子樹也分別為二叉查找樹。

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3.1、平衡二叉樹:當(dāng)且僅當(dāng)任何節(jié)點的兩棵子樹的高度差不大于 1 的二叉樹。由前蘇聯(lián)的數(shù)學(xué)家 Adelse-Velskil 和 Landis 在 1962 年提出的高度平衡的二叉樹,根據(jù)科學(xué)家的英文名也稱為 AVL 樹。

平衡二叉樹本質(zhì)上也是一顆二叉查找樹,不過為了限制左右子樹的高度差,避免出現(xiàn)傾斜樹等偏向于線性結(jié)構(gòu)演化的情況,所以對二叉搜索樹中每個節(jié)點的左右子樹作了限制,左右子樹的高度差稱之為平衡因子,樹中每個節(jié)點的平衡因子絕對值不大于 1。

平衡二叉樹的難點在于,當(dāng)刪除或者增加節(jié)點的情況下,如何通過左旋或者右旋的方式來保持左右平衡。

紅黑樹是一種常見的平衡二叉樹,節(jié)點是紅色或者黑色,通過顏色的約束來維持著二叉樹的平衡:

  •  每個節(jié)點都只能是紅色或者黑色

  •  根節(jié)點是黑色

  •   每個葉節(jié)點(NIL 節(jié)點,空節(jié)點)是黑色的。

  •  如果一個節(jié)點是紅色的,則它兩個子節(jié)點都是黑色的。也就是說在一條路徑上不能出現(xiàn)相鄰的兩個紅色節(jié)點。

  •  從任一節(jié)點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數(shù)目的黑色節(jié)點。

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4、B 樹:一種對讀寫操作進(jìn)行優(yōu)化的自平衡的二叉查找樹,能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)有序,擁有多于兩個的子樹。

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5、B+ 樹:B 樹的變體。

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HashMap 里面的 TreeNode 就用到了紅黑樹,而 B 樹、B+ 樹在數(shù)據(jù)庫的索引原理里面有典型的應(yīng)用。

2)哈希表

哈希表(Hash Table),也叫散列表,是一種可以通過關(guān)鍵碼值(key-value)直接訪問的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它最大的特點就是可以快速實現(xiàn)查找、插入和刪除。其中用到的算法叫做哈希,就是把任意長度的輸入,變換成固定長度的輸出,該輸出就是哈希值。像 MD5、SHA1 都用的是哈希算法。

每一個 Java 對象都會有一個哈希值,默認(rèn)情況就是通過調(diào)用本地方法執(zhí)行哈希算法,計算出對象的內(nèi)存地址 + 對象的值的關(guān)鍵碼值。

數(shù)組的最大特點就是查找容易,插入和刪除困難;而鏈表正好相反,查找困難,而插入和刪除容易。哈希表很完美地結(jié)合了兩者的優(yōu)點, Java 的 HashMap 在此基礎(chǔ)上還加入了樹的優(yōu)點。

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哈希表具有較快(常量級)的查詢速度,以及相對較快的增刪速度,所以很適合在海量數(shù)據(jù)的環(huán)境中使用。

對于任意兩個不同的數(shù)據(jù)塊,其哈希值相同的可能性極小,也就是說,對于一個給定的數(shù)據(jù)塊,找到和它哈希值相同的數(shù)據(jù)塊極為困難。再者,對于一個數(shù)據(jù)塊,哪怕只改動它的一個比特位,其哈希值的改動也會非常的大——這正是 Hash 存在的價值!

盡管可能性極小,但仍然會發(fā)生,如果哈希沖突了,Java 的 HashMap 會在數(shù)組的同一個位置上增加鏈表,如果鏈表的長度大于 8,將會轉(zhuǎn)化成紅黑樹進(jìn)行處理——這就是所謂的拉鏈法(數(shù)組+鏈表)。

3)圖

圖是一種復(fù)雜的非線性結(jié)構(gòu),由頂點的有窮非空集合和頂點之間邊的集合組成,通常表示為:G(V,E),其中,G 表示一個圖,V 是圖 G 中頂點的集合,E 是圖 G 中邊的集合。

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上圖共有 V0,V1,V2,V3 這 4 個頂點,4 個頂點之間共有 5 條邊。

在線性結(jié)構(gòu)中,數(shù)據(jù)元素之間滿足唯一的線性關(guān)系,每個數(shù)據(jù)元素(除第一個和最后一個外)均有唯一的“前驅(qū)”和“后繼”;

在樹形結(jié)構(gòu)中,數(shù)據(jù)元素之間有著明顯的層次關(guān)系,并且每個數(shù)據(jù)元素只與上一層中的一個元素(父節(jié)點)及下一層的多個元素(子節(jié)點)相關(guān);

而在圖形結(jié)構(gòu)中,節(jié)點之間的關(guān)系是任意的,圖中任意兩個數(shù)據(jù)元素之間都有可能相關(guān)。 

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