Java数据结构总结
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Java数据结构
目录
- 数组
- 链表
- 栈和队列
- 二叉树
- 堆和堆栈
- 散列表
- 红黑树
1、数组
数组是一种连续存储线性结构,元素类型相同,大小相等,数组是多维的,通过使用整型索引值来访问他们的元素,数组尺寸不能改变。
数组的优点
- 存取速度快
数组的缺点
- 实现必须知道数组的长度
- 插入删除元素很慢
- 空间通常是由限制的
- 需要大块联系的内存块
- 插入删除元素的效率很低。
2、链表
n个节点离散分配,彼此通过指针相连,每个节点只有一个前驱节点,每个节点只有一个后续节点,首节点没有前驱节点,尾节点没有后续节点。
确定一个链表我们只需要头指针,通过头指针就可以把整个链表都能推出来。
头结点不存储数据。
链表的优点
- 空间没有限制
- 插入删除元素很快
链表的缺点
- 存取速度很慢
链表的细分
- 单向链表:一个节点指向下一个节点。
- 双向链表:一个节点有两个指针域,一个指向前一个元素,一个指向后一个元素。
- 循环链表:能通过任何一个节点找到其他所有的节点,将两种(双向、单向)链表的最后一个节点指向第一个节点从而实现循环。
注意:操作链表要时刻记住的是:节点中指针指向的就是另一个节点!
Java实现链表
数据域、指针域
public class Node { // 数据域 public int val; // 指针域,指向下一个节点 public Node next; public Node(int val) { this.val = val; } }
相关算法
- 插入节点
- 遍历
- 查找
- 清空
- 销毁
- 求长度
- 排序
- 删除节点
- 去重
创建节点&增加节点
/* 创建头结点:Node head = new Node(val); 然后找到尾结点进行插入 */ public static void addNode(int val, Node head) { Node newNode = new Node(val); Node tmp = head; while(tmp.next != null) { tmp = tmp.next; } tmp.next = newNode; }
遍历链表
/* 遍历链表中的数据 */ public static void traverse(Node head) { Node tmp = head.next; while(tmp != null) { System.out.println("链表数据:" + tmp.data); tmp = tmp.next; } }
3、栈和队列
栈
- 我们将栈可以看成一个放光盘的箱子,箱口跟光盘一样大。
- 往箱子里面放东西叫入栈。
- 从箱子里面取东西叫出栈。
- 箱子的底部叫做栈底。
- 箱子的顶部叫做栈顶。
- 先进后出,后进先出。
Java实现栈
- 使用数组实现的叫静态链
- 使用链表实现的叫动态链
// 栈对象 public class Stack { public Node stackTop; public Node stackBottom; public Stack() {} public Stack(Node stackTop, Node stackBottom) { this.stackTop = stackTop; this.stackBottom = stackBottom; } }
进栈操作
// 进栈 public static void pushStack(Stack stack, int value) { Node newNode = new Node(value); newNode.next = stack.stackTop; stack.stackTop = newNode; }
遍历栈
// 只要栈顶元素的指针不指向栈底,那么就一直输出遍历结果 public static void traverse(Stack stack) { Node stackTop = stack.stackTop; while(stackTop != stack.stackBottom) { System.out.println("栈数据:" + stackTop.data); stackTop = stackTop.next; } }
出栈操作
/* 在出栈之前看看该栈帧是否为空,不为空才出栈 将栈顶的元素的指针(指向下一个节点)赋值给栈顶指针(完成出栈) */ public static void popStack(Stack stack) { if(stack.stackTop != stack.stackBottom) { Node top = stack.stackTop; stack.stackTop = top.next; System.out.println("栈数据:" + top.val); } }
队列
- 队列非常简单,头出尾进。
- 先进先出,后进后出。
- 使用数组实现的叫静态队列
- 使用链表实现的叫动态队列
Java实现队列
public class Queue<E> { private Object[] data = null; // 队列容量 private int maxSize; // 队列头,允许删除 private int front; // 队列尾,允许插入 private int rear; public Queue() { this(10); } public Queue(int initialSize) { if(initialSize >= 0) { this.maxSize = initialSize; data = new Object[initialSize]; front = rear = 0; } else { throw new RunntimeException("初始化大小不能小于0:" + initialSize); } } // 判空 public boolean empty() { return rear == front ? true : false; } // 入队 public boolean add(E e) { if(rear = maxSize) { throw new RuntimeException("队列已满,无法插入新的元素!"); } else { data[rear++] = e; return true; } } // 出队 public E poll() { if(empty()) { throw new RuntimeException("空队列异常!"); } else { // 保留队列的front端的元素的值 E value = (E)data[front]; // 释放队列的front端的元素 data[front++] = null; return value; } } // 队列长度 public int length() { return rear - front; } public static void traverseQueue(Queue queue) { int i = queue.front; while(i != queue.rear) { System.out.println("队列值:" + queue.data[i]); i = (i + 1) % queue.data.length; } } }
4、二叉树
树是一种非线性的数据结构,相对于线性的数据结构(链表、数组)而言,树的平均运行时间更短(往往与树相关的排序时间复杂度都不会高)
现实中的树是有很多个分支的,分支下又有很多个分支,如果在程序中实现这个会非常麻烦。因为本来树本来就是非线性的,而我们计算机是线性存储的,太过复杂的话无法设计出来。
因此,就有了简单又经常用的二叉树
,顾名思义,就是每个分支对多有两个的树。
- 一棵树至少会有一个节点(根节点)
- 树由节点组成,每个节点的数据结构包括一个数据和两个分叉
Java实现二叉树
// 首先,使用Java类定义节点 public class TreeNode { private int value; private TreeNode leftNode; private TreeNode rightNode; public TreeNode (int value) { this.value = value; } // getter&setter }
目标实现如下图的树
第一步:创建5个节点
TreeNode treeNode1 = new TreeNode(10); TreeNode treeNode2 = new TreeNode(9); TreeNode treeNode3 = new TreeNode(20); TreeNode treeNode4 = new TreeNode(15); TreeNode treeNode5 = new TreeNode(35);
第二步:连接节点
treeNode1.setLeftNode(treeNode2); treeNode1.setRightNode(treeNode3); treeNode3.setLeftNode(treeNode4); treeNode3.setRightNode(treeNode5);
遍历二叉树
二叉树遍历有三种方式:
- 中序遍历:先访问根节点,然后访问左节点,最后访问右节点(根 --> 左 --> 右)
- 先序遍历:先访问左节点,然后访问根节点,最后访问右节点(左 --> 根 --> 右)
- 后序遍历:先访问左节点,然后访问右节点,最后访问根节点(左 --> 右 --> 根)
中序遍历
public static void inTraverseBTree(TreeNode rootTreeNode) { if(rootTreeNode != null) { System.out.println(rootTreeNode.getValue()); inTraverseBTree(rootTreeNode.getLeftNode()); inTraverseBTree(rootTreeNode.getRightNode()); } }
考点
- 查找树的深度
- 查找最大值
- 查找树节点的数量
5、堆和堆栈
- 堆内存用来存放由new创建的对象和数组。
- 在堆中分配的内存,由Java虚拟机的垃圾回收器来管理。
- “堆栈”就是“栈”,称呼不同而已。
- 栈的优势是,存取速度比堆要快,仅此于直接位于CPU中的寄存器。但缺点是,存在栈中的数据大小和生存期必须是确定的,缺乏灵活性。另外,栈数据可以共享。
- 堆的优势是可以动态地分配内存大小,生存期也不必事先告诉编译器,java的垃圾回收器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是,由于要在运行时动态分配内存,存取速度较慢。
6、散列表
无论是Set还是Map,我们会发现都有对应的 --> HashSet、HashMap。
首先我们也先得回顾一下数据和链表:
- 链表和数组都可以按照人们的意愿来排列元素的次序,他们可以说是有序的(存储的顺序和取出的顺序是一致的)
- 这回带来的缺点:想要获取某个元素,直到找到为止,会消耗很多时间。
所以我们需要另外的存储结构:不在意元素顺序,能快速查找元素。其中就有一种常见的方式:散列表。
散列表的工作原理
散列表为每个对象计算出一个整数,称为散列码。根据这些计算出来的整数(散列码)保存在对应的位置上!即,散列码就是索引。
在Java中,散列表用的是链表数组实现的,每个列表称之为桶。
7、红黑树
是一种平衡二叉树,TreeSet、TreeMap底层都是红黑树来实现的。
二叉查找树也有个最坏的情况:
上面符合二叉树的特性,但是他是线性的,完全没树的用处,树是要“均衡”才能将它的优点展示出来,比如下面。
因此,就有了平衡树这么一个概念---红黑树就是一种平衡树,它可以保证二叉树基本符合均衡的金字塔结构。
上图就是一个红黑树,红黑树就字面上的意思,有红色的点,有黑色的点。
红黑树性质
- 节点是红色或黑色。
- 根节点是黑色
- 每个叶节点(NUL节点,空节点)是黑色的。
- 每个红色节点的两个子节点都是黑色。
- 从任一一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。