专栏首页Android研究院搞定数据结构-数组结构

搞定数据结构-数组结构

数组结构

数组是非常基础的数据结构,数组就是用一块连续的内存空间来存储相同类型的一组数据,最大的特点就是支持随机访问,但是插入和删除操作就很低效了,头部插入会对插入后面的数据进行移动,平均情况时间复杂度为O(n).

这里就不再特别详细的介绍数组了,相信只要学过编程的人都知道数组.

数组为什么会从0开始?

从数组存储的内存模型来看,“下标”最确切的定义应该是”偏移”,如果用a来表示数组的首地址,a0 就是偏移为0的位置,也就是首地址,a k就表示偏移k个type_size的位置,a的内存地址公式就是_

a[k]_address = base_address + k * type_size

但是,如果数组从 1 开始计数,那我们计算数组元素 a的内存地址公式就是

a[k]_address = base_address + (k-1)*type_size

这两个公式对比,不难发现,每次随机访问数组如果从1开始计数都多了一次减法运算,对CPU来说就多了减法指令.就是为了减少一次减法操作,数组从0开始编号而不是从1开始编号.

摘自: 极客时间:《数据结构与算法之美》

动态数组

我们常见的数组都是指定固定的类型和固定的大小,并不支持动态的类型和动态扩容,动态数组如何实现的呢? 类似java中的ArrayList 就是动态数组的实现,关于动态数组的源码大家可以看我的另一篇文章分析: 数据结构之表的总结

下面我们直接看动态数组的代码实现如下:

/**
 * 数组结构
 */
public class Array<T> {
    private T[] data;
    private int size;

    public Array(int capacity) {
        data = (T[]) new Object[capacity];
        size = 0;
    }

    public Array() {
        this(10);
    }

    public int getSize() {
        return size;
    }

    public int getCapacity() {
        return data.length;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    //O(1)
    public void addLast(T e) {
        add(size, e);
    }

    //O(n)
    public void addFirst(T e) {
        add(0, e);
    }

    //添加元素 O(n)
    public void add(int index, T e) {
        if (index < 0 || index > size) {
            throw new IllegalArgumentException("add error request index < 0 || index > capacity");
        }

        if (size == data.length) {
            //数组空间的扩容 为原来的两倍
            resize(2 * data.length);
        }

        for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
            data[i + 1] = data[i];
        }
        data[index] = e;
        size++;
    }

    //动态数组 使数组的容量可伸缩的,开创新的数组 将旧的数组全部放到新数组中。改变旧数组的指向新的空间
    private void resize(int newCapacity) {
        T[] newData = (T[]) new Object[newCapacity];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            newData[i] = data[i];
        }
        data = newData;
    }

    //O(n)
    public T removeFirst() {
        return remove(0);
    }

    //O(1)
    public T removeLast() {
        return remove(size - 1);
    }

    //数组中存在一个元素e 只删除一个
    public boolean removeElement(T e) {
        int index = find(e);
        if (index != -1) {
            remove(index);
            return true;
        }
        return false;
    }

    //删除所有重复的元素
    public boolean removeElementAll(T e) {
        return removeAll(e);
    }

    private boolean removeAll(T e) {
        int index = find(e);
        if (index == -1) {
            return true;
        }
        remove(index);
        removeAll(e);
        return false;
    }

    //删除某个索引
    public synchronized T remove(int index) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IllegalArgumentException("add error request index < 0 || index > size");
        }
        T e = data[index];
        for (int i = index; i < size - 1; i++) {
            data[i] = data[i + 1];
        }
        size--;
        data[size] = null;
        //如果当前的元素个数已经小到了一个程度 1/2 的程度则缩小容量
        //为了防止出现震荡的情况 如:位于扩容与缩容临界点 不断的添加或者删除 就会不断的扩容和缩容,时间复杂度都是O(n)
        //所以将元素的个数达到总容量的1/4时才进行缩容 到总容量的一半 可以有效的防止上述的临界点的问题
        if (size == data.length / 4 && data.length / 2 != 0) {
            resize(data.length / 2);
        }
        return e;
    }


    //获取某个元素
    public T get(int index) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IllegalArgumentException("add error request index < 0 || index > size");
        }
        return data[index];
    }

    //更新某个元素
    public void set(int index, T e) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IllegalArgumentException("add error request index < 0 || index > size");
        }
        data[index] = e;
    }

    //是否存在某个元素
    public boolean contains(T e) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    //找到元素的索引
    public int find(T e) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e)) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    //找到所有重复的元素
    public int[] findAll(T e) {
        int[] indexs = new int[size];
        int k = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e)) {
                indexs[k] = i;
                k++;
            } else {
                indexs[k] = -1;
                k++;
            }
        }
        return indexs;
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuffer res = new StringBuffer();
        res.append(String.format("Array:size:%d,capacity:%d\n", size, data.length));
        res.append("[");
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            res.append(data[i]);
            if (i != size - 1) {
                res.append(",");
            }
        }
        res.append("]");
        return res.toString();
    }
}

本文分享自微信公众号 - Android研究院(JakePrim),作者:JavaMagic

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-09-26

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 数据结构-线性表(顺序表与链表的基本知识 以及ArrayList 源码分析)

    比如:美女和野兽,抽象的事物表示美女:头发长 前凸后翘。。。 可以表示为一个数据单元,野兽也是一个数据单元。

    用户3045442
  • Android组件化专题 - 路由框架进阶模块间的业务通信

    上一篇文章,讲解了路由框架实现的原理,并实现了基本的路由框架 页面路由的跳转 Android组件化专题 - 路由框架原理。

    用户3045442
  • 一款强大的文件选择器-PrimPicker

    PrimPicker is a load local image and video selector for Android。

    用户3045442
  • 算法学习之动态数组类

    让我们的数据结构可以放置“任何”数据类型 不可以是基本数据类型,只能是类对象 boolean,byte , char,short,int,long,floa...

    慕白
  • 封装数组之改进为泛型数组

    前言:通过上一节我们对我们需要封装的数组,进行了基本的增删改查的封装,但只局限于int类型的操作,为了能提供多种类型数组的操作,我们可以将其进一步封装为泛型数组...

    wfaceboss
  • [算法题] 使用数组实现栈和队列

    CoderJed
  • Array数组

    数组(Array)是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据。 查找元素快:通过索引,可以快速访问指定位置的元素

    羊羽shine
  • 看得见的数据结构Android版之表的数组实现(数据结构篇)

    张风捷特烈
  • Java实现基本数据结构(一)——数组

    首先,我们先设计一个静态的数组,以int数组为例。不考虑扩容,先从最简单的类来理解数组的基本功能。 数组可以表示为下图:

    星如月勿忘初心
  • 学好R语言绘图,你只需这样一个网站就够了

    话不多说,上网址: https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形,这些图形包...

    不温卜火

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券