顺序表的奥秘：高效数据存储与检索

小舒不服输

发布于 2024-01-31 10:39:49

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发布于 2024-01-31 10:39:49

文章被收录于专栏：编程乐园·

🍳顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。

🧀1、顺序表的实现

🍥1.1 创建顺序表类

🪄代码示例：

public class MyArrayList implements IList{

    public int[] elem;
    public int usedSize;
    // 默认的容量
    public static final int DEFAULT_CAPACITY = 5;
    public MyArrayList() {
        elem = new int[DEFAULT_CAPACITY];
    }
}

🍥1.2 插入操作

🧁(1)添加元素，默认添加到数组的最后位置

🪄代码示例：

public void add(int data) {
	//1. 判断是否满了 满了要扩容
    if(isFull()) {
		elem = Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);
    }
    elem[usedSize] = data;
    usedSize++;
}
public boolean isFull() {
	return usedSize == elem.length;
}

🧁(2)在顺序表的第pos(0 <= pos < usedsize)个位置插入新元素data。若pos的输入的位置不合法，则抛出PosException异常，表示插入失败；否则，将顺序表的第pos个元素及其后的所有元素右移一个位置，腾出一个空位置插入新元素data，顺序表长度增加1，插入成功。

🍋如图：

🪄代码示例：

public void add(int pos, int data) {
	//1.pos位置的判断
    checkPosOfAdd(pos);
    //2. 判断是否满了 满了要扩容
    if(isFull()) {
		elem = Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);
    }
    for (int i = usedSize-1; i >= pos ; i--) {
        elem[i+1] = elem[i];
    }
    elem[pos] = data;
    usedSize++;
}
private void checkPosOfAdd(int pos) {
	if(pos < 0 || pos > usedSize) {
		throw new PosException("pos位置为："+ pos);
    }
}

🍥1.3 查找操作

🧁(1)查找当前元素是否存在,存在返回true,不存在返回false

public boolean contains(int toFind) {
	for (int i = 0; i < usedSize; i++) {
		if(elem[i] == toFind) {
       		return true;
    	}
	}
	return false;
}

🧁（2）查找当前元素的下标，找到返回下标，没找到返回-1

public int indexOf(int toFind) {
	for (int i = 0; i < usedSize; i++) {
		if(elem[i] == toFind) {
        	return i;
    	}
	}
    return -1;
}

🧁（3）获取pos位置的值，1、检查pos位置是否合法，不合法就抛出PosException异常，2、检查顺序表是否为空，为空就抛出EmptyException异常

public int get(int pos) {
	//1、检查pos位置是否合法
    checkPosOfGet(pos);
    //2、检查顺序表是否为空
    if(isEmpty()) {
    	throw new EmptyException("顺序表为空");
        //return -1;
    }
    return elem[pos];
}

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

private void checkPosOfGet(int pos) {
	if(pos < 0 || pos >= this.usedSize) {
		throw new PosException("pos位置不合法："+pos);
	}
}

🍥1.4 删除操作

🧁1、检查顺序表是否为空，为空则抛出EmptyException异常，2、查找该元素所在的下标，3、如图逐一从后面一个一个把前面的元素覆盖掉4、usedseize-1

public void remove(int toRemove) {
	if(isEmpty()) {
		throw new EmptyException("顺序表为空,不能删除");
    }
    int index = indexOf(toRemove);
    for (int i = index; i < usedSize-1; i++) {
		elem[i] = elem[i+1];
    }
    usedSize--;
}

🍥1.5 清空操作

🧁清空顺序表防止内存泄漏，如果顺序表类存储的不是引用类型元素，直接把usedsize置空，如果是引用类型元素，需要把每个元素都置空。

🪄代码示例：

public void clear() {
	usedSize = 0;
}

🧀2、ArrayList的说明

ArrayList是以泛型方式实现的，使用时必须要先实例化
ArrayList实现了RandomAccess接口，表明ArrayList支持随机访问
ArrayList实现了Cloneable接口，表明ArrayList是可以clone的
ArrayList实现了Serializable接口，表明ArrayList是支持序列化的
和Vector不同，ArrayList不是线程安全的，在单线程下可以使用，在多线程中可以选择Vector或者CopyOnWriteArrayList
ArrayList底层是一段连续的空间，并且可以动态扩容，是一个动态类型的顺序表

🧀3、ArrayList使用

🍥3.1 ArrayList的构造

方法	构造
ArrayList()	无参构造
ArrayList(Collection<? extends E> c)	利用其他 Collection 构建 ArrayList
ArrayList(int initialCapacity)	指定顺序表初始容量

🪄代码示例：

public static void main(String[] args) {
	// ArrayList创建，推荐写法
	// 构造一个空的列表
	List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
	
	// 构造一个具有10个容量的列表
	List<Integer> list2 = new ArrayList<>(10);
	list2.add(1);
	list2.add(2);
	list2.add(3);
	
	// list2.add("hello"); // 编译失败，List<Integer>已经限定了，list2中只能存储整形元素
	// list3构造好之后，与list中的元素一致
	ArrayList<Integer> list3 = new ArrayList<>(list2);
	
	// 避免省略类型，否则：任意类型的元素都可以存放，使用时将是一场灾难
	List list4 = new ArrayList();
	list4.add("111");
	list4.add(100);
}

🍥3.2 ArrayList常见操作

🍨ArrayList虽然提供的方法比较多，但是常用方法如下所示，需要用到其他方法时，可自行查看ArrayList的帮助文档

方法	解释
boolean add(E e)	尾插 e
void add(int index, E element)	将 e 插入到 index 位置
boolean addAll(Collection<? extends E> c)	尾插 c 中的元素
E remove(int index)	删除 index 位置元素
boolean remove(Object o)	删除遇到的第一个 o
E get(int index)	获取下标 index 位置元素
E set(int index, E element)	将下标 index 位置元素设置为 element
void clear()	清空
boolean contains(Object o)	判断 o 是否在线性表中
int indexOf(Object o)	返回第一个 o 所在下标
int lastIndexOf(Object o)	返回最后一个 o 的下标
List subList(int fromIndex, int toIndex)	截取部分 list

🪄代码示例：

public static void main(String[] args) {
	List<String> list = new ArrayList<>();
	list.add("1");
	list.add("2");
	list.add("3");
	list.add("4");
	list.add("5");
	System.out.println(list);
	
	// 获取list中有效元素个数
	System.out.println(list.size());
	
	// 获取和设置index位置上的元素，注意index必须介于[0, size)间
	System.out.println(list.get(1));
	list.set(1, 57);
	System.out.println(list.get(1));
	
	// 在list的index位置插入指定元素，index及后续的元素统一往后搬移一个位置
	list.add(1, "11");
	System.out.println(list);
	
	// 删除指定元素，找到了就删除，该元素之后的元素统一往前搬移一个位置
	list.remove("3");
	System.out.println(list);
	
	// 删除list中index位置上的元素，注意index不要超过list中有效元素个数,否则会抛出下标越界异常
	list.remove(list.size()-1);
	System.out.println(list);
	
	// 检测list中是否包含指定元素，包含返回true，否则返回false
	if(list.contains("1")){
		list.add("1");
	} 
	
	// 查找指定元素第一次出现的位置：indexOf从前往后找，lastIndexOf从后往前找
	list.add("4");
	System.out.println(list.indexOf("4"));
	System.out.println(list.lastIndexOf("4"));
	
	// 使用list中[0, 4)之间的元素构成一个新的SubList返回,但是和ArrayList共用一个elementData数组
	List<String> ret = list.subList(0, 4);
	System.out.println(ret);
	list.clear();
	System.out.println(list.size());
}

🍥3.3 ArrayList的遍历

🍝ArrayList 可以使用三方方式遍历：for循环+下标、foreach、使用迭代器

🍋（1）for循环+下标

public static void main(String[] args) {
	List<Integer> list = new ArrayList<>();
	list.add(1);
	list.add(2);
	list.add(3);
	list.add(4);
	list.add(5);
	// 使用下标+for遍历
	for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
		System.out.print(list.get(i) + " ");
	} 
	System.out.println();
}

🍋（2）foreach

// 借助foreach遍历
for (Integer integer : list) {
	System.out.print(integer + " ");
} 
System.out.println();

🍋（3）迭代器

Iterator<Integer> it = list.listIterator();
while(it.hasNext()){
	System.out.print(it.next() + " ");
} 
System.out.println();

🧀4、总结

🍋数据结构： 1、顺序表由一系列元素组成，这些元素按照特定的顺序排列。 2、每个元素都有一个唯一的索引，从 0 开始递增。 3、顺序表可以是静态的，意味着它的大小是固定的；也可以是动态的，可以根据需要动态调整大小。
🍋优点： 1、实现简单：顺序表的实现非常简单，因为元素存储在连续的内存空间中，可以通过索引直接访问。 2、高效的随机访问：由于顺序表的有序存储，可以在 O(1) 的时间复杂度内进行随机访问，即根据索引快速定位元素。 3、支持顺序遍历：可以按照顺序遍历整个顺序表，逐个访问元素。
🍋缺点： 1、固定大小：静态顺序表的大小是固定的，在创建时就需要指定，如果需要存储更多元素，可能会导致内存不足。 2、插入和删除操作复杂：在顺序表中进行插入和删除操作可能需要移动其他元素，以保持顺序，这会导致时间复杂度较高。 3、不适合大规模数据：顺序表对于大规模数据的处理效率较低，因为需要将所有元素存储在连续的内存空间中。