通过上面的描述，我们可以知道，根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1)，使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...hashmap在处理哈希冲突的方式如上图所示的拉链法，在冲突数据没有达到8个以前该哈希桶内部存储使用的是链表的方式，当某个哈希桶的数据超过8个的情况下，有下面两种处理方式： 1、哈希桶的数量是没有超过64...个，这样当定位到某个哈希桶时，在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成，下面看一种极端情况，所有的数据都在同一个桶里面（这种情况只在所有键值hash值相同的情况下，这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn...通过上面的统计来看，hashmap的键值正常（不同对象的hash值不同的情况），哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一，所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为O(1) PS: 1、哈希冲突百分百的类...hashmap时需要确保实现hashcode方法以及equals方法，否则不能作为hashmap的键值 3、在设置hashmap的键值hashcode方法时尽量保证较好的离散型 4、hashmap的键值需保证
从上面可以明显的看出来开发寻址法并不是一种好的方案，当最好的情况时查询数据时间复杂度为O(1),而最坏的情况时就需要遍历整个数组从而退化为O(n)，平均时间复杂度为O(1)。...看到这儿你或许应该明白了为什么Java中的HashMap无论是负载因子还是2的n次方扩容，都是因为减少Hash冲突，而减少Hash冲突的原因就是让时间复杂度降低到O（1），因为一旦Hash冲突时间复杂度可能就不在是...实际上我们可以有很多种解法来实现LRU缓存，但是题目中要达到时间复杂度为O(1),如果使用链表或者数组都是不能实现的，这个时候就可以使用散列表了，每次get的时候如果存在此数据，那么我们就将它移动到链表的尾部...，这样在淘汰时我们只需要删除链表的首地址就行了，而链表的删除操作时间复杂度也是O（1）的,所以采用散列表加链表就可以实现。...使用HashTable加双向链表实现代码如下 ? 使用自定义HashMap加双向链表实现，前方高能 ?
在Java的数组中，每次定义都要先声明属于组的类型，在查找数组时，效率是O(1)，但是在插入和删除时，算法复杂度是O(n),因为在插入操作时，要先找到插入的位置，然后将该位置及往后的元素都往后移一位。...单向链表插入和删除的时间复杂度是O(1),而查询的时间复杂度是O(n) 疑问：当进行插入和删除操作时要先查询相应节点，查询的时间复杂度是O(n),为什么插入和删除的的复杂度是O(1)呢？...双向链表：与单向链表的区别是除了有一个指向下一个节点的指针外，还有一个用于指向上一个节点的指针。从而实现通过O(1)复杂度找到上一个节点。使得双向链表在插入删除是比单向链表更高效。...以删除为例，在删除节点时，我们还要获取其前驱节点，让前驱节点的指针指向被删除节点的下一个节点。在单向链表中，获取前驱节点的复杂度是O(n)，但是双向链表O(1)直接获取前驱节点。...所以双向链表插入和删除的时间复杂度才是真正的O(1)。 最后一种就是双向循环链表，就是双向链表和单向链表的结合。
低效的插入和删除 1） 插入：从最好O(1) 最坏O(n) 平均O(n) 2） 插入：数组若无序，插入新的元素时，可以将第K个位置元素移动到数组末尾，把心的元素，插入到第k个位置，此处复杂度为O(1...3）性能特点：插入和删除节点的时间复杂度为O（1），查找的时间复杂度为O(n)。 2.循环链表 1）除了尾节点的后继指针指向首节点的地址外均与单链表一致。...1.插入、删除和随机访问的时间复杂度 数组：插入、删除的时间复杂度是O(n)，随机访问的时间复杂度是O(1)。 链表：插入、删除的时间复杂度是O(1)，随机访问的时间复杂端是O(n)。...5）链表实现LRU缓存淘汰策略 当访问的数据没有存储在缓存的链表中时，直接将数据插入链表表头，时间复杂度为O(1)；当访问的数据存在于存储的链表中时，将该数据对应的节点，插入到链表表头,时间复杂度为O...缓存用满时，则清理掉末尾的数据，时间复杂度为O(1)。
最好情况时间复杂度 O(1)，最坏情况复杂度为O(n)，平均复杂度为O(n) 提高效率：将多次删除操作中集中在一起执行，可以先记录已经删除的数据，但是不进行数据迁移，而仅仅是记录，当发现没有更多空间存储时...(3）性能特点：插入和删除节点的时间复杂度为O（1），查找的时间复杂度为O(n)。 2.循环链表 (1）除了尾节点的后继指针指向首节点的地址外均与单链表一致。...1.插入、删除和随机访问的时间复杂度 数组：插入、删除的时间复杂度是O(n)，随机访问的时间复杂度是O(1)。 链表：插入、删除的时间复杂度是O(1)，随机访问的时间复杂端是O(n)。...当栈中有空闲空间时，入栈操作的时间复杂度为 O(1)。但当空间不够时，就需要重新申请内存和数据搬移，所以时间复杂度就变成了O(n)。 【队列】 先进者先出，这就是典型的“队列”。...二叉查找树在比较平衡的情况下，插入、删除、查找操作时间复杂度是O(logn)。 * 有了高效的散列表（时间复杂度是 O(1)），为什么还需要二叉查找树？ 1.
在上小节中可以了解到 链表的时间复杂度 如下： 接口 说明 复杂度 add(index, e) 插入操作 O(n) remove(index, e) 删除操作 O(n) set(index, e) 修改操作...接口 说明 复杂度 addFirst(index, e) 插入表头操作 O(1) addLase(index, e) 插入链尾操作 O(1) removeFirst(index, e) 删除表头操作 O...(1) removeLast(index, e) 删除链尾操作 O(1) getFirst(index, e) 查找链表头操作 O(1) 经过添加这些接口，链表的在使用时复杂度就变成了O(1)。...链表实现栈 ? ? 链表实现队列 根据队列的性质，对于队列的操作势必会影响到链表的两端，根据前文的表格可以知道一端为O(1)，另外一端为O(n)。 ?...为什么在链表中链表头的操作会简单为O(1) 呢，根据上图可以看出，因为有了一个标识位 head ，因此可以很快的定位的表头，同样的我们可以设置一个tail变量，这样对于两端插入元素都是很容易。
，而链表需要 O(n) 时间复杂度查找元素； 在添加和删除操作上： 如果是在数组的末尾操作只需要 O(1) 时间复杂度，但在数组中间操作需要搬运元素，所以需要 O(n)时间复杂度，而链表的删除操作本身只是修改引用指向...分析一下添加方法的时间复杂度，区分在链表两端或中间添加元素的情况共： 如果是在链表首尾两端添加： 只需要 O(1) 时间复杂度； 如果在链表中间添加： 由于需要定位到添加位置的前驱和后继节点，所以需要...如果事先已经获得了添加位置的节点，就只需要 O(1) 时间复杂度。...容器类： 基于 CAS 无锁实现的线程安全队列； 方法 3 - 使用 LinkedBlockingQueue 容器： 基于加锁的阻塞队列，适合于带阻塞操作的生产者消费者模型； 方法 4 - 使用 LinkedBlockingDeque...容器： 基于加锁的阻塞双端队列，适合于带阻塞操作的生产者消费者模型； 方法 5 - 使用 ConcurrentLinkedDeque 容器类： 基于 CAS 无锁实现的线程安全双端队列。
目录 数据结构 常用数据结构与算法 复杂度 时间复杂度 基础 经验 O(1) O(logn)、O(nlogn) O(m+n)、O(m* n) 空间复杂度分析 数组 为什么数组从0开始 链表 双向链表 数组和链表对比...一个错误： 在面试的时候，常常会问数组和链表的区别，很多人都回答说，“链表适合插入、删除，时间复杂度 O(1)；数组适合查找，查找时间复杂度为 O(1)”。 实际上，这种表述是不准确的。...针对链表的插入和删除操作，只需要考虑相邻结点的指针改变，所以对应的时间复杂度是 O(1)。 ? 双向链表 ?...从结构上来看，双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表简单、高效。...当再有一个元素 b 入队时，我们将 b 放入下标为 0 的位置，然后 tail 加 1 更新为 1。所以，在 a，b 依次入队之后，循环队列中的元素就变成了下面的样子： ?
它基于链表实现，可以在任意位置高效地插入和删除元素。 2. 为什么需要ArrayDeque和LinkedList?...LinkedList：LinkedList底层使用链表实现，因此在插入和删除元素时具有较好的性能。...ArrayDeque和LinkedList的优点 ArrayDeque的优点： 随机访问元素时具有较好的性能，时间复杂度为O(1)。...LinkedList的优点： 在任意位置插入和删除元素时具有较好的性能，时间复杂度为O(1)。...LinkedList的缺点： 访问指定位置的元素时性能较差，时间复杂度为O(n)。
addLast(E e) O(1) addFirst(E e) O(1) add(int index,E e) O(n) 添加新节点需要循环遍历链表找到 index-1 位置上的节点，时间复杂度应该为...问题 addLast(E e) 为什么时间复杂度是 O(1) 呢？ 我们一般在链表的尾部插入一个新的节点不是需要一个循环遍历链表找到最后一个节点，然后修改相应引用的指向吗？...确实是这样的，但是在 Java 的 LinkedList 中它利用了一个尾指针(引用) 记录了链表最后一个节点的位置，不需要再去遍历链表，所以时间复杂度为 O(1)。...应用 栈 对一个链表的头部进行插入和删除就实现了栈的后进先出。 队列 对一个链表的头部进行插入，尾部进行删除就实现了队列的先进先出。 技巧 利用面向对象思维 插入的操作合二为一。...，头插法的时间复杂度为 O(1)，效率更好。
4.5 通常情况下，在可以确定队列长度最大值时，建议使用循环队列。无法确定队列长度时，应考虑使用链式队列。队列具有先进先出的特点，很像现实中人们排队买票的场景。...增加：若插入数据在最后，则时间复杂度为 O(1)；如果中间某处插入数据，则时间复杂度为 O(n)。 删除：对应位置的删除，扫描全数组，时间复杂度为 O(n)。...6、为什么字符串是用数组结构实现，而不是用链表？在链式存储中，每个结点设置字符数量的多少，与串的长度、可以占用的存储空间以及程序实现的功能相关。...而如果程序中需要大量地插入或者删除数据，如果每个节点包含的字符过多，操作字符就会变得很麻烦，为实现功能增加了障碍。...)； 二叉查找树插入动作的时间复杂度仍然是 O(1)。
注意点：列表它并不是数组而是数据结构中的链表，这就说明列表的插入和删除操作速度很快，在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，但是通过索引去查找一个节点是非常慢的，时间复杂度O(n)的时间。...沉默想了一会说道： 1 、数组与链表区别 数组是静态分配内存，且内存是连续的；索引定位时间复杂度O(1)，插入和删除时间复杂度O(n)，内存利用率低(申请数组之前必须规定数组大小)；随机访问性强可通过下标进行快速定位...(这就知道为啥索引定位复杂度是O(1)了吧) 链表是动态分配内存，且不需要内存连续；索引定位时间复杂度O(n)，插入和删除时间复杂度O(1)，内存利用率高(可使用内存中不连续空间且需要空间时才创建)；不能随机查找...；插入数据需遍历链表，时间复杂度O(n)。...从右边插入元素(将一个或多个值插入到列表的尾部(最右边))；时间复杂度O(1)。
queue：队列 插入只可以在尾部进行，删除、检索和修改只允许从头部进行，先进先出。 STL 容器用过哪些，查找的时间复杂度是多少，为什么？...deque（双端队列）：在未排序状态下，查找时间复杂度为O(n)，类似于vector。但在有序状态下，可以利用二分查找，降低查找时间复杂度为O(log n)。...list（链表）：查找时间复杂度为O(n)，因为链表是一种线性结构，需要从头开始顺序查找元素。...map（映射）和multimap（多重映射）：查找时间复杂度为O(log n)，底层通常使用红黑树实现，按键进行自动排序。...各操作的时间复杂度 插入: O(logN) 查看: O(logN) 删除: O(logN) map/Set 实现原理，各操作的时间复杂度是多少 1. map 实现原理 map 内部实现了一个红黑树
case1: 若 x 在第一个位置出现，则查找时间复杂度为 O(1)，该情况为最好时间复杂度； case2: 若 x 在该数组中不存在，则需要遍历整个数组，复杂度为 O(n)，为最坏状况复杂度； 而平均复杂度就是根据...随机访问（下标访问）：数组支持随机访问，随机访问的时间复杂度为 O(1)；链表不支持随机访问，时间复杂度为 O(n)； 3....插入数据：由于数组内存空间连续，在数组指定位置插入元素时需要做数据搬移，时间复杂度为 O(n)；链表则直接插入即可，时间复杂度为 O(1)。 栈&队列 示意图： ?...栈可以用数组或链表实现：数组实现的栈称为「顺序栈」，链表实现的栈称为「链式栈」。 使用场景：函数调用栈、表达式求值、括号匹配、浏览器前进后退等。...队列可以用数组或链表来实现：数组实现的队列称为「顺序队列」 ，链表实现的队列称为「链式队列」。 阻塞队列： “生产者-消费者”模型。
想要出队操作，时间复杂度就会升高为O(N)且十分不方便。...链式队列： 如果使用双向链表： 这与栈为什么不用双向链表实现一个道理，虽然可以实现，且入队/出队的时间复杂度都为O(1)但结构较为复杂，实现起来并不是很实用； 那么我们这时会选择结构更优得单链表，虽说单链表尾插得时间复杂度是...O(N)，但我们可以定义一个变量（QNode* ptail）来记录单链表的尾节点，这样每次入队时便不用再遍历单链表找尾节点，时间复杂度也降为O(1)。...，与栈相反； 队列是头部删除尾部插入，一般使用链表实现，且与栈结构一样不支持随机访问； 在实现队列时一般定义两个结构体，一个结构体用来记录每个节点中所需要的值，另一个用来记录队列的队头，队尾和节点数。...”，栈是“先入后出” 这题主要考察对队列和栈的性质的区分，思路如下： A错误：栈是尾部插入和删除，一般使用顺序表实现，队列是头部删除尾部插入，一般使用链表实现 B错误：栈是后进先出，尾部插入和删除
---- 链表 为什么需要链表 顺序表的构建需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁，所以使用起来并不是很灵活。...链表与顺序表的各种操作复杂度如下所示： 操作 链表 顺序表 访问元素 O(n) O(1) 在头部插入/删除 O(1) O(n) 在尾部插入/删除 O(n) O(1) 在中间插入/删除 O(n) O(n)...注意虽然表面看起来复杂度都是 O(n)，但是链表和顺序表在插入和删除时进行的是完全不同的操作。...链表的主要耗时操作是遍历查找，删除和插入操作本身的复杂度是O(1)。顺序表查找很快，主要耗时的操作是拷贝覆盖。...假设队列是q=（A1，A2，……，An），那么A1就是队头元素，而An是队尾元素。这样我们就可以删除时，总是从A1开始，而插入时，总是在队列最后。
三、用go语言，用一个单链表L实现一个队列。要求操作 ENQUEUE 和 DEQUEUE 的运行时间仍为O(1)。...文心一言： 在 Go 语言中，使用单链表实现队列的操作，包括入队（ENQUEUE）和出队（DEQUEUE），并保持操作的时间复杂度为 O(1)，需要利用两个指针，一个指向队头，另一个指向队尾。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 讯飞星火： 要实现一个队列，我们可以使用两个单链表L1和L2。当队列为空时，L1为空，L2不为空；当队列不为空时，L1和L2都不为空。...Enqueue和Dequeue函数的时间复杂度均为O(1),因为它们只是简单地将数据插入或删除到链表的头部或尾部。Peek函数则只是返回当前队列的头部元素，时间复杂度也为O(1)。...当执行 ENQUEUE 操作时，将元素添加到队尾，并将队尾指针后移；当执行 DEQUEUE 操作时，将队头元素移除，并将队头指针后移。这样可以保证队列的操作时间复杂度为 O(1)。
* = 运行时分摊 数据结构 插入 访问 查找 删除 备注 Array O(n) O(1) O(n) O(n) 插入最后位置复杂度为 O(1)。...可以直接使用 this.last.previous 来找到它，时间复杂度是 O(1)。 下文将介绍队列相关的知识，本文中队列是使用两个数组实现的。...可以改为使用双向链表实现队列，因为（双向链表）添加首个元素与删除最后一个元素时间复杂度都是 O(1)。...双向链表方法的时间复杂度 ---- 双向链表每个方法的时间复杂度如下表： 操作方法 时间复杂度 注释 addFirst O(1) 将元素插入到链表的开头 addLast O(1) 将元素插入到链表的末尾...以下是本文讨论内容的总结： 时间复杂度 * = 运行时分摊 数据结构 插入 访问 查找 删除 备注 Array O(n) O(1) O(n) O(n) 插入最后位置复杂度为 O(1)。
当然，都说到了数据和链表就可以实现“栈”的功能，那么「用数组实现的栈称之为“顺序栈”，使用链表实现的栈称之为“链式栈”」。...对于入栈操作，分两种情况: 当栈中还有未占用空间时，入栈时间复杂度为 O(1) 。 当栈中没有未占用空间时，就需要重新申请内存和移动数据，这时其时间复杂度就变为了 O(n) 。...所以，入栈操作的最好时间复杂度 O(1) ，最坏时间复杂度则为 O(n) ，接下来使用摊还分析法计算平均复杂度： 给定条件： 当栈空间不够时，重新申请一个大小为原来两倍的数组。...将不涉及内存申请和数据移动的操作定义为 simple\_push 操作，时间复杂度为 O(1) 。...如果当前栈大小为 k ，且已满，当再有新的数据要入栈时，再申请 2k 的内存空间，并做了 k 次的数据移动入栈操作，这部分操作的时间复杂度为 O(k) ，接下来的 k-1 次新数据的入栈操作，都是 simple
由于采用的数据结构是双向链表，所以队尾插入和队头删除操作的时间复杂度是 O(1)。...问题来了，在队列找到该主机旧的心跳包，由于数据结构是双向链表，所以这个查询过程的时间复杂度时 O(N)，也就是说随着队列里的元素越多，会越影响程序的性能，这一点我们必须优化。...有个细节的问题，不知道大家发现了没有，就是为什么队列的数据结构采用双向链表，而不是单向链表？...至此，就设计出了一个高性能的宕机判断算法，主要用了数据结构：哈希表 + 双向链表，通过这个组合，查询 + 删除 + 插入操作的时间复杂度都是 O(1)，以空间换时间的思想，这就是数据结构与算法之美！...创建了一个容量为 3 的 LRUCache 对象，然后使用 put 函数加入 3 组 key-value，这时链表的顺序是 key:3（队头） -> key:2 -> key:1（队尾）。
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