常用的Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí)點(diǎn)匯總
1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類
按照線性和非線性可以將Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分為兩大類:
①線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列
②非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):樹、堆、散列表、圖
2. 線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.1 數(shù)組
數(shù)組是一種將元素存儲(chǔ)于連續(xù)內(nèi)存空間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且要求元素的類型相同。
// 定義一個(gè)數(shù)組長度為5的數(shù)組array int[] array = new int[5]; // 為數(shù)組的元素賦值 array[0] = 4; array[1] = 3; array[2] = 2; array[3] = 1; array[4] = 0;
直接賦值:
// 一種方式
int[] array = {4, 3, 2, 1, 0};
// 另一種方式
int[] array = new int[]{4, 3, 2, 1, 0};2.2 可變數(shù)組
可變數(shù)組是在一般數(shù)組的基礎(chǔ)上結(jié)合擴(kuò)容機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)的具有靈活長度的數(shù)組。
// 定義一個(gè)可變數(shù)組 List<Integer> changeable_array = new ArrayList<>(); // 向可變數(shù)組的尾部添加元素 array.add(4); array.add(3); array.add(2); array.add(1); array.add(0);
2.3 鏈表
鏈表可以定義為一個(gè)類,該類的包含兩個(gè)成員變量的:節(jié)點(diǎn)的值val、后繼節(jié)點(diǎn)的引用next。節(jié)點(diǎn)是構(gòu)成鏈表的基本單位,這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在內(nèi)存空間的存儲(chǔ)地址是非連續(xù)的。
// 定義鏈表類
class ListNode {
?? ?// 節(jié)點(diǎn)的值
?? ?int val;
?? ?// 后繼節(jié)點(diǎn)的引用
?? ?ListNode next;
?? ?ListNode(int x){
?? ??? ?this. val = x;
?? ?}
}構(gòu)建多個(gè)鏈表類的對(duì)象,并構(gòu)建這些節(jié)點(diǎn)實(shí)例之間的引用指向:
- ①節(jié)點(diǎn)head的節(jié)點(diǎn)值為2,其后繼節(jié)點(diǎn)是值為1的節(jié)點(diǎn)n2。
- ②節(jié)點(diǎn)n2的節(jié)點(diǎn)值為1,其后繼節(jié)點(diǎn)是值為0的節(jié)點(diǎn)n3。
- ③該鏈表的頭節(jié)點(diǎn)為head,尾節(jié)點(diǎn)為n3。
// 實(shí)例化節(jié)點(diǎn) ListNode head = new ListNode(2); ListNode n2 = new ListNode(1); ListNode n3 = new ListNode(0); // 構(gòu)建三個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的引用指向 head.next = n2; n2.next = n3;
2.4 棧
棧是一種抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),特點(diǎn)是“后進(jìn)先出”,可由數(shù)組或者鏈表實(shí)現(xiàn)。
// 定義一個(gè)棧,使用Java的Vector類的子類Stack Stack<Integer> stack = new Stack<>();
入棧操作 push():
// 元素0入棧 stack.push(0); // 元素1入棧 stack.push(1);
出棧操作 pop():
// 元素1出棧 stack.pop(); // 元素0出棧 stack.pop();
在Java中可以使用Stack、ArrayDeque、LinkedList實(shí)現(xiàn)棧,但通常情況下,不推薦使用Vector類以及其子類Stack,
一般使用LinkedList來實(shí)現(xiàn)棧:
LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();
入棧操作 addLast():
// 元素0入棧 stack.addLast(0); // 元素1入棧 stack.addLast(1);
出棧操作 removeLast():
// 元素1出棧 stack.removeLast(); // 元素0入棧 stack.removeLast();
2.5 隊(duì)列
隊(duì)列是一種抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),特點(diǎn)是“先進(jìn)先出”,可由鏈表實(shí)現(xiàn)。LinkedList類實(shí)現(xiàn)了Queue接口,因此可以把LinkedList當(dāng)成Queue來用。
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
入隊(duì)操作 offer():
// 元素0入隊(duì) queue.offer(0); // 元素1入隊(duì) queue.offer(1);
出隊(duì)操作poll(),該函數(shù)的返回值為出隊(duì)的那個(gè)元素:
// 元素0出隊(duì) queue.poll(); // 元素1出隊(duì) queue.poll();
element():返回第一個(gè)元素
peek():返回第一個(gè)元素
區(qū)別:在隊(duì)列元素為空的情況下,element() 方法會(huì)拋出NoSuchElementException異常,peek() 方法只會(huì)返回 null。
queue.offer("a");
queue.offer("b");
queue.offer("c");
queue.offer("d");
queue.offer("e");
queue.element(); //輸出a
queue.peek(); //輸出a3. 非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.1 樹
樹是一種非線性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可分為二叉樹和多叉樹。
二叉樹可定義為一個(gè)類,該類包含三個(gè)成員變量:節(jié)點(diǎn)值val、左子節(jié)點(diǎn)left、右子節(jié)點(diǎn)right。
class TreeNode {
?? ?int val;
?? ?TreeNode left;
?? ?TreeNode right;
?? ?TreeNode(int x){
?? ??? ?this.val = x;
?? ?}
}二叉樹各節(jié)點(diǎn)實(shí)例化:
// 根節(jié)點(diǎn)root TreeNode root = new TreeNode(0); TreeNode n2 = new TreeNode(1); TreeNode n3 = new TreeNode(2); TreeNode n4 = new TreeNode(3); TreeNode n5 = new TreeNode(4);
構(gòu)建二叉樹各節(jié)點(diǎn)之間的引用指向:
// 根節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)為n2,其值為1 root.left = n2; // 根節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)為n3,其值為2 root.right = n3; // 節(jié)點(diǎn)n2的左子節(jié)點(diǎn)為n4,其值為3 n2.left = n4; // 節(jié)點(diǎn)n2的右子節(jié)點(diǎn)為n5,其值為4 n2.right = n5;
3.2 圖
圖是一種非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),由頂點(diǎn)(vertex)和邊(edge)組成,每條邊都連接著兩個(gè)頂點(diǎn)。
圖分為有向圖和無向圖。
以無向圖為例:
- ①頂點(diǎn)集合: vertices = {1, 2, 3, 4, 5}
- ②邊集合: edges = {(1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 4), (3, 5), (4, 5)}
(1)圖的表示方法:鄰接矩陣(無向圖的鄰接矩陣是一個(gè)斜對(duì)角對(duì)稱矩陣)
?鄰接矩陣適用于存儲(chǔ)稠密圖,即頂點(diǎn)較多、邊較少。
// 存儲(chǔ)圖的頂點(diǎn)
int[] vertices = {1, 2, 3, 4, 5};
// 存儲(chǔ)圖的邊
int[][] edges = {{0, 1, 1, 1, 1},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 0, 0, 1, 0},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 0, 0, 0, 1},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 1, 0, 0, 1},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 0, 1, 1, 0}};
int[] vertices = {1, 2, 3, 4, 5};(2)圖的表示方法:鄰接表
?鄰接表適用于存儲(chǔ)稀疏圖,即頂點(diǎn)多、邊較少。
// 存儲(chǔ)圖的頂點(diǎn)
int[] vertices = {1, 2, 3, 4, 5};
// 存儲(chǔ)邊的集合
List<List<Integer>> edges = new ArrayList<>();
// edge[i]表示圖的頂點(diǎn)i對(duì)應(yīng)的邊集合
List<Integer> edge_1 = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4));
List<Integer> edge_2 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 3));
List<Integer> edge_3 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 4));
List<Integer> edge_4 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 1, 4));
List<Integer> edge_5 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 2, 3));
edges.add(edge_1);
edges.add(edge_2);
edges.add(edge_3);
edges.add(edge_4);
edges.add(edge_5);3.3 散列表
散列表是一種非線性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),實(shí)質(zhì)是將鍵(key)通過Hash函數(shù)完成到值(value)的映射。
// 初始化散列表 Map<String, Integer> dict = new HashMap<>();
添加鍵 - 值對(duì):
dict.put("python", 101);
dict.put("c", 102);
dict.put("java", 103);通過鍵 key查找對(duì)應(yīng)的值 value:
dict.get("python");?? ?// 101
dict.get("c");?? ??? ?// 102
dict.get("java");?? ?// 103設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的Hash函數(shù)構(gòu)建 編程語言 ==> 編號(hào) 的映射,構(gòu)建一個(gè)散列表(假設(shè)不考慮低碰撞率、高魯棒性):
String[] program_lang = {"python", "c", "java"};
int hash(int idx){
?? ?int index = (idx -1 % 100);
?? ?return index;
}
names[hash(101)];?? ?// python
names[hash(101)];?? ?// c
names[hash(101)];?? ?// java3.4 堆
- (1)堆是一種基于完全二叉樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可由數(shù)組實(shí)現(xiàn)。
- 完全二叉樹:一棵深度為k的有n個(gè)結(jié)點(diǎn)的二叉樹,對(duì)樹中的結(jié)點(diǎn)按從上至下、從左到右的順序進(jìn)行編號(hào),如果編號(hào)為i(1 ≤ i ≤ n)的結(jié)點(diǎn)與滿二叉樹中編號(hào)為i的結(jié)點(diǎn)在二叉樹中的位置相同,則這棵二叉樹稱為完全二叉樹。
- (2)基于堆的原理實(shí)現(xiàn)的排序算法稱為堆排序。
- (3)基于堆實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為優(yōu)先隊(duì)列。
- (4)堆分為大頂堆、小頂堆:①大頂堆:任意節(jié)點(diǎn)的值不大于其父節(jié)點(diǎn)的值,即根節(jié)點(diǎn)最大,任意子節(jié)點(diǎn)小于等于父節(jié)點(diǎn)。②小頂堆:任意節(jié)點(diǎn)的值不小于其父節(jié)點(diǎn)的值,即根節(jié)點(diǎn)最小,任意子節(jié)點(diǎn)大于等于父節(jié)點(diǎn)。
// 初始化小頂堆,操作為 優(yōu)先隊(duì)列 Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();
元素入堆a(bǔ)dd():
// 元素入堆 heap.add(0); heap.add(4); heap.add(2); heap.add(6); heap.add(8);
元素出堆 poll():
// 元素出堆(從小到大) heap.poll(); // -> 0 heap.poll(); // -> 2 heap.poll(); // -> 4 heap.poll(); // -> 6 heap.poll(); // -> 8
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