常用数据结构总结

常用数据结构

常用数据结构的简要总结

数组

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1. 介绍

• 数组可以存储基本数据类型，字符串以及对象（存的是引用）
• 适合查询多，增删少的情景

2. 优缺点

• 优点

  • 按照索引查询元素速度快
  • 可以按照索引遍历数组

• 缺点

  • 数组的大小固定后就无法扩容
  • 插入、删除中间的元素时，会移动其他的元素，效率低
  • 数组只能存储同一类元素

链表

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1. 介绍

• 链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构
• 数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现
• 每个元素包含两个结点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个结点地址的指针域
• 根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等
• 适合查询少，增删多的情景

2. 优缺点

• 优点

  • 不需要初始化容量，可以任意加减元素
  • 添加、删除元素时只需要改变前后两个元素结点的指针域指向地址即可，效率高

• 缺点

  • 因为含有大量的指针域，占用空间较大
  • 查找元素需要遍历链表来查找，非常耗时

栈

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1. 介绍

• 栈是一种特殊的线性表
• 先进后出，后进先出
• 栈常应用于实现递归功能方面的场景
• 添加元素叫入栈，取出元素叫出栈

2. 实现

class ArrayStack<T> {
    private T data[];
    private int maxSize;
    private int top;

    //构造函数初始化
    public ArrayStack(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        this.data = (T[]) new Object[maxSize];
        this.top = -1;
    }

    //判空
    public boolean isEmpty() {
        return top <= -1;
    }

    //判满
    public boolean isFull() {
        return top >= maxSize - 1;
    }

    //压栈
    public boolean push(T value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        top++;
        data[top] = value;
        return true;
    }

    //出栈
    public T pop() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        T temp = data[top];
        data[top] = null;
        top--;
        return temp;
    }
}

队列

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1. 介绍

• 队列是一种特殊的线性表
• 先进先出
• 添加元素叫入队，取出元素叫出队
• 常用于阻塞队列

2. 实现

class ListQueue<T> {
    private List<T> data;
    private int length;

    //构造函数初始化
    public ListQueue() {
        this.data = new ArrayList<>();
        this.length = 0;
    }

    //入队
    public boolean push(T value) {
        length++;
        return data.add(value);
    }

    //出队
    public T pop() {
        if (data.size() > 0) {
            return data.remove(0);
        }
        return null;
    }
}

class ArrayQueue<T> {
    private T data[];
    private int index;//队尾元素所在的位置

    public ArrayQueue(int size) {
        this.data = (T[]) new Object[size];
        this.index = -1;
    }

    //入队
    public boolean push(T value) {
        if (index==data.length-1){
            return false;
        }
        index++;
        data[index] = value;
        return true;
    }

    //出队
    public T pop() {
        if(index==-1){
            return null;
        }
        T temp = data[0];
        move();
        return temp;
    }

    //移动元素
    private void move() {
        for (int i = 0; i < index; i++) {
            data[i] = data[i + 1];
        }
        index--;
    }
}

//循环队列
class ArrayQueueCycle<T> {
    private T data[];
    private int front;
    private int rear;//队尾元素所在的位置

    public T[] getData() {
        return data;
    }

    public int getFront() {
        return front;
    }

    public int getRear() {
        return rear;
    }

    public ArrayQueueCycle(int size) {
        this.data = (T[]) new Object[size];
        this.front = 0;
        this.rear = -1;
    }
    //入队
    public boolean push(T value){
        if(rear!=-1 && (rear+1)%data.length==front){ //判满
           return false;
        }
        rear=(rear+1)%data.length;
        data[rear] = value;
        return true;
    }

    //出队
    public T pop(){
        if(rear==front){//判空
            return null;
        }
        T temp = data[front];
        data[front] = null;
        front=(front+1)%data.length;
        return temp;
    }

}

树

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1. 介绍

• 每个节点有零个或多个子节点
• 没有父节点的节点称为根节点
• 每一个非根节点有且只有一个父节点
• 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树
• 结点拥有的子树数目称为结点的度

2. 二叉树

• 每个结点最多有两颗子树，结点的度最大为2
• 左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒
• 即使某结点只有一个子树，也要区分左右子树

3. 优缺点

• 优点

  • 它添加，删除元素都很快，并且在查找方面也有很多的算法优化
  • 二叉树既有链表的好处，也有数组的好处，是两者的优化方案，在处理大批量的动态数据方面非常有用

• 缺点

  • 缺点就是比数组和链表难学一些，当然，树比较难学是我的缺点，不是树的缺点

4.二叉树遍历

• 前序遍历，中序遍历，后序遍历中的序，指的是父节点的遍历顺序
• 层序遍历就是一层一层的遍历

堆

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1. 介绍

• 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值
• 堆总是一棵完全二叉树
• 根节点的元素最大的堆叫做最大堆或大根堆
• 根节点的元素最小的堆叫做最小堆或小根堆

散列表

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1. 介绍

• 散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构
• 通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素
• 只能进行等值查询，和hash索引一样

2. 优缺点

• 优点

  • 散列表的插入、删除、查找操作的时间复杂度可以做到常量级的O(1)，非常高效
  • 可以按照索引遍历数组

• 缺点

  • 散列表中的数据是无序存储的，如果要输出有序的数据，需要先进行排序
  • 散列表扩容耗时很多，而且当遇到散列冲突时，性能不稳定，效率可能非常低
  • 为了解决hash冲突，加大装载因子，就会浪费空间

图

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1. 介绍

• 图真的就比较复杂了
• 图一般是多对多
• 带权图，可以用来计算路线最短距离
• 有向图可以存储好友关系，比如微信，你删了别人就看不到别人了，别人还能看到你

2. 存储方式

• 邻接矩阵

  • 拥有n个顶点的图，就用一个n*n的矩阵存储
  • 行就是出发顶点，列就是到达定点，如果是可达的记为1，不可达记为0
  • 很明显，图比较大的时候，邻接矩阵就会有很多0，浪费空间

• 邻接表

  • 类似与hashmap的数组链表
  • 链表投是一个定点，后面存储的是可达的定点
  • 邻接表避免了存储不可点的节点关系，节约空间
  • 邻接表直观的记录了某节点可以到达哪些节点
  • 但是要查找能到达某一点的其他点，就比较麻烦

• 逆邻接表

  • 顾名思义，就是和邻接表相反的
  • 逆邻接表记录了能到达某一点的所有节点

• 十字链表

  • 把邻接表和逆邻接表的内容存在了一起

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