数据结构和算法的概述
数据结构
对计算机内存中的数据的一种安排。
常见数据结构
数据结构
优点
缺点
数组
插入快(根据下标)
查找慢,删除慢,大小固定
有序数组
比无序数组查找快
删除和插入慢,大小固定
栈
提供后进先出的存取方式
存取其他项很慢
队列
提供先进先出的存取方式
存取其他项很慢
链表
插入快 删除快
查找慢
二叉树
插入 查找删除都快(树平衡的情况下)
删除算法比较复杂
红黑树(平衡树)
插入 查找删除都快
算法复杂
2-3-4树(平衡树)
插入 查找删除都快
算法复杂
哈希表
插入快,通过关键字存取快(key/value)
删除慢
堆
插入 删除快,对最大数据项存取快
对其他数据项存取慢
图
对现实世界建模
有些算法慢且复杂
算法
对结构中的数据进行各种处理
常见算法
插入排序,简单排序,选择排序,冒泡排序等等
java数据结构与算法之数组
数组介绍
数组基本要提供创建,插入,查找,删除功能。
- 创建的话,在创建的时候需要指定数组大小,创建完毕后,数组大小便为固定。
- 插入的话,默认是无序的,所以数组元素的顺序是你插入的数据顺序,下标依次增加。
- 查找的话,如果你知道下标,你可以很快的查询到,如果根据value的话,你需要遍历整个数组,如果你要查询的元素在第一个,则查找一次即可,如果在末尾则需要查找数组大小的次数。
- 删除的话,你首先需要进行查找,定位到元素,然后进行删除,如果你删除的是第一个元素,在删除完毕之后,会对数组进行移动,把删除位置之后的元素统一往前移动。
java中数组的例子
java版的简单数组实现
package com.arithmetic.array;
import java.util.Arrays;
/** * Created by bgt on 2017/10/15. * 简单的数组java实现 * 主要是java版本的基础版 */ public class SimpleArray { private int[] arr;//数组对象 /** * 初始化数组大小和实例 * @param size */ public SimpleArray(int size) { this.arr = new int[size]; } /**设置元素*/ public void setElement(int index,int val){ arr[index]=val; } /**获取元素*/ public int getElement(int index){ return arr[index]; } @Override public String toString() { return "SimpleArray{" + "arr=" + Arrays.toString(arr) + '}'; } /** * 使用示例 * @param args */ public static void main(String[] args) { SimpleArray array=new SimpleArray(10); array.setElement(0,22); array.setElement(1,26); array.setElement(2,20); array.setElement(3,28); array.setElement(4,21); System.out.println(array.getElement(4)); } }
java版的高级数组实现
package com.arithmetic.array;
/** * Created by bgt on 2017/10/15. * 高级数组 * 包含插入 查找 删除 显示 */ public class SeniorArray { private int[] arr;//具体数组类型 private int totalsize;//已有数组数量 /** * 创建数组实例,并设置大小 * @param size */ public SeniorArray(int size) { this.arr = new int[size]; this.totalsize=0; } /** * 添加数组元素 * @param val */ public void insert(int val){ arr[totalsize++]=val; } /** * 删除数组元素 * @param val */ public void del(int val){ int delindex=findIndex(val); if (delindex<totalsize) { for (int i = delindex; i < totalsize; i++) { arr[i]=arr[i+1]; } totalsize--; } } /** * 查找数组元素 * @param val */ public int findIndex(int val){ int searchIndex=totalsize;//默认是元素数量 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { if (arr[i]==val) { searchIndex=i; break; } } System.out.println("val:"+val+",index:"+searchIndex); return searchIndex; } /** * 查找数组元素 * @param index */ public int findByIndex(int index){ return arr[index++]; } /** * 遍历 数组元素 */ public void display(){ for (int i=0;i<totalsize;i++) { System.out.print(arr[i]+","); } System.out.println("----------------------------------"); } public static void main(String[] args) { SeniorArray seniorArray=new SeniorArray(10); seniorArray.insert(2); seniorArray.insert(5); seniorArray.insert(3); seniorArray.insert(1); seniorArray.insert(42); seniorArray.insert(6); System.out.println(seniorArray.totalsize); seniorArray.display(); seniorArray.del(1); seniorArray.display(); } }
有序数组以及线性查找和二分查找比较
有序数组
- 优点
查找速度比无序数组快多了
- 缺点
插入时要按排序方式把后边的数据进行移动。
- 与无序数组共同的缺点
删除数据时必须把后边的数据向前移动来填充删除项的空缺。
有序数组Java实现
ArrayInterface.java
package com.arithmetic.array;
import java.util.Arrays;
/** * Created by baiguantao on 2017/10/17. */ public interface ArrayInterface {
void insert(int val);//插入
int find(int val);//查找
int size();//已有元素数量
void del(int val);//删除
/\*\*
\* 默认显示array方法
\* @param arr
\*/
default void displayAll(int\[\] arr){
int total=size();
Arrays.stream(arr).limit(total).forEach(a->{
System.out.println(a);
});
}
}
OrderArray.java
package com.arithmetic.array;
/** * Created by baiguantao on 2017/10/17. * 有序数组 */ public class OrderArray implements ArrayInterface{ public int[] arr; public int size;//已有元素数量 public OrderArray(int maxsize) { this.arr = new int[maxsize]; size=0; }
/\*\*
\* 这里是有序数组
\* 线性查找示例
\* 找到当前元素适合插入的问题
\* 随后对元素进行移动操作
\* @param val
\*/
@Override
public void insert(int val) {
//查找适合的位置
int realpostion=0;
for (realpostion=0;realpostion<size;realpostion++) {
if(arr\[realpostion\]>val)break;//如果当前元素比val大,则终止循环(这里默认是有序递增形式数组)
}
//进行元素置换 k是元素数量 比下标错开1位 下标从0 开始 所以k 其实对应下标+1 这样子
for (int k=size;k>realpostion;k--) {
arr\[k\]=arr\[k-1\];
}
arr\[realpostion\]=val;
size++;
}
/\*\*
\* 二分查找
\* @param val
\* @return
\*/
@Override
public int find(int val) {
int first=0;//二分当前范围的起始位置
int last=size-1;//二分当前范围的结束位置
int mid;//二分当前范围的中间值
while (true){
mid=(first+last)/2;
if (arr\[mid\]==val) {//如果刚好与查找的一致,则返回下标
return mid;
}else if (first>last){//未查到则返回数组大小
return size;
}else{
//当前值大于中间下标
if (arr\[mid\]<val) {
first=mid+1;
}else{
last=mid-1;
}
}
}
}
@Override
public int size() {
return size;
}
/\*\*
\* 数组删除 并移动数组元素
\* @param val
\*/
@Override
public void del(int val) {
int valindex=find(val);
if (valindex==size) {//未查到下标
System.out.println("未查到");
}else{
for (int k=valindex;k<size;k++) {//移动后边数组
arr\[k\]=arr\[k+1\];
}
size--;
System.out.println("查到了,进行数组移动...");
}
}
static boolean b;
public static void main(String\[\] args) {
OrderArray orderArray=new OrderArray(10);
orderArray.insert(3);
orderArray.insert(6);
orderArray.insert(5);
orderArray.insert(4);
orderArray.insert(1);
orderArray.displayAll(orderArray.arr);
orderArray.del(4);
orderArray.displayAll(orderArray.arr);
/\* int x=0;
if (b) {
x=1;
}else if (b=false) {
x=2;
}else if (b) {
x=3;
}else {
x=4;
}
System.out.println("x:"+x);\*/
}
}
线性查找
其实我们默认使用的就是线性查找。虽然也可以实现查找,但是时间复杂度是N,相对来说比较耗时。 我们在插入的时候采用线性方式来实现。如下所示:
/** * 这里是有序数组 * 线性查找示例 * 找到当前元素适合插入的问题 * 随后对元素进行移动操作 * @param val */ @Override public void insert(int val) { //查找适合的位置 int realpostion=0; for (realpostion=0;realpostion<size;realpostion++) { if(arr[realpostion]>val)break;//如果当前元素比val大,则终止循环(这里默认是有序递增形式数组) } //进行元素置换 k是元素数量 比下标错开1位 下标从0 开始 所以k 其实对应下标+1 这样子 for (int k=size;k>realpostion;k--) { arr[k]=arr[k-1]; } arr[realpostion]=val; size++; }
二分查找
使用二分查找的前提是数据是有序的 我们在查找的方法中用二分查找的方式来实现
/** * 二分查找 * @param val * @return */ @Override public int find(int val) { int first=0;//二分当前范围的起始位置 int last=size-1;//二分当前范围的结束位置 int mid;//二分当前范围的中间值
while (true){
mid=(first+last)/2;
if (arr\[mid\]==val) {//如果刚好与查找的一致,则返回下标
return mid;
}else if (first>last){//未查到则返回数组大小
return size;
}else{
//当前值大于中间下标
if (arr\[mid\]<val) {
first=mid+1;
}else{
last=mid-1;
}
}
}
}
二分查找比较次数
数据量
比较次数
10
1
1000
7
10000
10
10000
14
100000
17
1000000
20
10000000
24
100000000
27
1000000000
30
后记
后续会继续堆栈链表哈希树等的示例。不对之处望大家指正。
ricky 20171017
交流群:244930845