java数据结构分析
1.数组
数组是所有数据结构的'鼻祖';它可以表示一切的数据类型,但是后面会介绍很多其他的数据结构,就是因为数组还有许多局限性:
①、插入快,对于无序数组,即元素没有按照从大到小或者某个特定的顺序排列,只是按照插入的顺序排列。无序数组增加一个元素很简单,只需要在数组末尾添加元素即可,但是有序数组却不一定了,它需要在指定的位置插入。
②、查找慢,当然如果根据下标来查找是很快的。但是通常我们都是根据元素值来查找,给定一个元素值,对于无序数组,我们需要从数组第一个元素开始遍历,直到找到那个元素。有序数组通过特定的算法查找的速度会比无需数组快,后面我们会讲各种排序算法。
③、删除慢,根据元素值删除,我们要先找到该元素所处的位置,然后将元素后面的值整体向前面移动一个位置。也需要比较多的时间。
④、数组一旦创建后,大小就固定了,不能动态扩展数组的元素个数。如果初始化你给一个很大的数组大小,那会白白浪费内存空间,如果给小了,后面数据个数增加了又添加不进去了。
很显然,数组虽然插入快,但是查找和删除都比较慢,而且扩展性差,所以我们一般不会用数组来存储数据。
2.链表(单向链表、双端链表、有序链表、双向链表)
链表: 链表通常由一连串节点组成,每个节点包含任意的实例数据(data fields)和一或两个用来指向上一个/或下一个节点的位置的链接("links")
是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不会按线性的顺序存储数据,而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。
单链表是链表中结构最简单的。一个单链表的节点(Node)分为两个部分,第一个部分(data)保存或者显示关于节点的信息,另一个部分存储下一个节点的地址。最后一个节点存储地址的部分指向空值。
单向链表只可向一个方向遍历,一般查找一个节点的时候需要从第一个节点开始每次访问下一个节点,一直访问到需要的位置。而插入一个节点,对于单向链表,我们只提供在链表头插入,只需要将当前插入的节点设置为头节点,next指向原头节点即可。删除一个 节点,我们将该节点的上一个节点的next指向该节点的下一个节点。
有序列表
有序列表是:前面的链表实现插入数据都是无序的,在有些应用中需要链表中的数据有序,这称为有序链表。
双向链表
双向链表它可以从两个方向遍历。
链表的具体实现:比如说linkList,就是采用的是链表结构,而对应的arrayList是采用的数组结构方式.
linkList适合插入和删除的场景,而arrayList适合查询.
linkList一般就作为堆栈和队列的底层实现,
3.栈
栈基本概念:
栈(英语:stack)又称为堆栈或堆叠,栈作为一种数据结构,是一种只能在一端进行插入和删除操作的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶,需要读数据的时候从栈顶开始弹
出数据(最后一个数据被第一个读出来)。栈具有记忆作用,对栈的插入与删除操作中,不需要改变栈底指针。
栈是一个概念上的工具,具体能实现什么功能可以由我们去想象。栈通过提供限制性的访问方法push()和pop(),使得程序不容易出错。
对于栈的实现,我们稍微分析就知道,数据入栈和出栈的时间复杂度都为O(1),也就是说栈操作所耗的时间不依赖栈中数据项的个数,因此操作时间很短。而且需要注意的是栈不需要比较和移动操作,我们不要画蛇添足。
4.队列
队列和栈在概念上很相近,都是一个概念性的结构,不会像数组一样作为数据存储功能.栈是后进先出,而队列刚好相反,是先进先出。
通过前面讲的栈以及本篇讲的队列这两种数据结构,我们稍微总结一下:
①、栈、队列(单向队列)、优先级队列通常是用来简化某些程序操作的数据结构,而不是主要作为存储数据的。
②、在这些数据结构中,只有一个数据项可以被访问。
③、栈允许在栈顶压入(插入)数据,在栈顶弹出(移除)数据,但是只能访问最后一个插入的数据项,也就是栈顶元素。
④、队列(单向队列)只能在队尾插入数据,对头删除数据,并且只能访问对头的数据。而且队列还可以实现循环队列,它基于数组,数组下标可以从数组末端绕回到数组的开始位置。
⑤、优先级队列是有序的插入数据,并且只能访问当前元素中优先级别最大(或最小)的元素。
⑥、这些数据结构都能由数组实现,但是可以用别的机制(后面讲的链表、堆等数据结构)实现。
5.堆
堆,注意这里的堆和我们Java语言,C++语言等编程语言在内存中的“堆”是不一样的,这里的堆是一种树,由它实现的优先级队列的插入和删除的时间复杂度都为O(logN),这样尽管删除的时间变慢了,
但是插入的时间快了很多,当速度非常重要,而且有很多插入操作时,可以选择用堆来实现优先级队列。
6.hash
Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种根据关键字值(key - value)而直接进行访问的数据结构。它基于数组,通过把关键字映射到数组的某个下标来加快查找速度,
但是又和数组、链表、树等数据结构不同,在这些数据结构中查找某个关键字,通常要遍历整个数据结构,也就是O(N)的时间级,但是对于哈希表来说,只是O(1)的时间级。
哈希表基于数组,类似于key-value的存储形式,关键字值通过哈希函数映射为数组的下标,如果一个关键字哈希化到已占用的数组单元,这种情况称为冲突。用来解决冲突的有两种方法:开放地址法和链地址法。
在开发地址法中,把冲突的数据项放在数组的其它位置;在链地址法中,每个单元都包含一个链表,把所有映射到同一数组下标的数据项都插入到这个链表中。