【Java】—— 数据结构与集合源码:数据结构概述与线性表、二叉树

news2024/11/30 0:42:28

1. 数据结构剖析

我们举一个形象的例子来理解数据结构的作用:

战场:程序运行所需的软件、硬件环境

敌人:项目或模块的功能需求

指挥官:编写程序的程序员

士兵和装备:一行一行的代码

战术和策略:数据结构

上图:没有战术,打仗事倍功半

上图:有战术,打仗事半功倍

        总结:简单来说,数据结构,就是一种程序设计优化的方法论,研究数据的逻辑结构物理结构以及它们之间相互关系,并对这种结构定义相应的运算目的是加快程序的执行速度、减少内存占用的空间。

具体研究对象如下:

1.1 研究对象一:数据间逻辑关系

数据的逻辑结构指反映数据元素之间的逻辑关系,而与数据的存储无关,是独立于计算机的。

  • 集合结构:数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外,别无其他关系。集合元素之间没有逻辑关系。

  • 线性结构:数据结构中的元素存在一对一的相互关系。比如:排队。结构中必须存在唯一的首元素和唯一的尾元素。体现为:一维数组、链表、栈、队列

  • 树形结构:数据结构中的元素存在一对多的相互关系。比如:家谱、文件系统、组织架构

  • 图形结构:数据结构中的元素存在多对多的相互关系。比如:全国铁路网、地铁图

2. 一维数组

2.1 数组的特点

  • 在Java中,数组是用来存放同一种数据类型的集合,注意只能存放同一种数据类型。

//只声明了类型和长度
数据类型[]  数组名称 = new 数据类型[数组长度];

//声明了类型,初始化赋值,大小由元素个数决定
数据类型[] 数组名称 = {数组元素1,数组元素2,......}

例如:整型数组

例如:对象数组

  • 物理结构特点:

    • 申请内存:一次申请一大段连续的空间,一旦申请到了,内存就固定了。

    • 不能动态扩展(初始化给大了,浪费;给小了,不够用),插入快,删除和查找慢。

    • 存储特点:所有数据存储在这个连续的空间中,数组中的每一个元素都是一个具体的数据(或对象),所有数据都紧密排布,不能有间隔。

3. 链表

3.1 链表的特点

  • 逻辑结构:线性结构

  • 物理结构:不要求连续的存储空间

  • 存储特点:链表由一系列结点node(链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在代码执行过程中动态创建。每个结点包括两个部分:一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点地址的指针域

  • 常见的链表结构有如下的形式:

3.2 自定义链表

3.2.1 自定义单向链表

/*
单链表中的节点。
节点是单向链表中基本的单元。
每一个节点Node都有两个属性:
    一个属性:是存储的数据。
    另一个属性:是下一个节点的内存地址。
 */
public class Node {

    // 存储的数据
    Object data;

    // 下一个节点的内存地址
    Node next;

    public Node(){

    }

    public Node(Object data, Node next){
        this.data = data;
        this.next = next;
    }
}
/*
链表类(单向链表)
 */
public class Link<E> {

    // 头节点
    Node header;

    private int size = 0;

    public int size(){
        return size;
    }

    // 向链表中添加元素的方法(向末尾添加)
    public void add(E data){
    //public void add(Object data){
        // 创建一个新的节点对象
        // 让之前单链表的末尾节点next指向新节点对象。
        // 有可能这个元素是第一个,也可能是第二个,也可能是第三个。
        if(header == null){
            // 说明还没有节点。
            // new一个新的节点对象,作为头节点对象。
            // 这个时候的头节点既是一个头节点,又是一个末尾节点。
            header = new Node(data, null);
        }else {
            // 说明头不是空!
            // 头节点已经存在了!
            // 找出当前末尾节点,让当前末尾节点的next是新节点。
            Node currentLastNode = findLast(header);
            currentLastNode.next = new Node(data, null);
        }
        size++;
    }

    /**
     * 专门查找末尾节点的方法。
     */
    private Node findLast(Node node) {
        if(node.next == null) {
            // 如果一个节点的next是null
            // 说明这个节点就是末尾节点。
            return node;
        }
        // 程序能够到这里说明:node不是末尾节点。
        return findLast(node.next); // 递归算法!
    }

    /*// 删除链表中某个数据的方法
    public void remove(Object obj){
        //略
    }

    // 修改链表中某个数据的方法
    public void modify(Object newObj){
        //略
    }

    // 查找链表中某个元素的方法。
    public int find(Object obj){
        //略
    }*/
}
3.2.2 自定义双向链表

/*
双向链表中的节点。
 */
public class Node<E> {
    Node prev;
    E data;
    Node next;

    Node(Node prev, E data, Node next) {
        this.prev = prev;
        this.data = data;
        this.next = next;
    }
}
/**
 * 链表类(双向链表)
 * @author 尚硅谷-宋红康
 * @create 15:05
 */
public class MyLinkedList<E> implements Iterable<E>{
    private Node first;  //链表的首元素
    private Node last;   //链表的尾元素
    private int total;

    public void add(E e){
        Node newNode = new Node(last, e, null);

        if(first == null){
            first = newNode;
        }else{
            last.next = newNode;
        }
        last = newNode;
        total++;
    }

    public int size(){
        return total;
    }

    public void delete(Object obj){
        Node find = findNode(obj);
        if(find != null){
            if(find.prev != null){
                find.prev.next = find.next;
            }else{
                first = find.next;
            }
            if(find.next != null){
                find.next.prev = find.prev;
            }else{
                last = find.prev;
            }

            find.prev = null;
            find.next = null;
            find.data = null;

            total--;
        }
    }

    private Node findNode(Object obj){
        Node node = first;
        Node find = null;

        if(obj == null){
            while(node != null){
                if(node.data == null){
                    find = node;
                    break;
                }
                node = node.next;
            }
        }else{
            while(node != null){
                if(obj.equals(node.data)){
                    find = node;
                    break;
                }
                node = node.next;
            }
        }
        return find;
    }

    public boolean contains(Object obj){
        return findNode(obj) != null;
    }

    public void update(E old, E value){
        Node find = findNode(old);
        if(find != null){
            find.data = value;
        }
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Itr();
    }

    private class Itr implements Iterator<E>{
        private Node<E> node = first;

        @Override
        public boolean hasNext() {
            return node!=null;
        }

        @Override
        public E next() {
            E value = node.data;
            node = node.next;
            return value;
        }
    }
}

自定义双链表测试:

public class MyLinkedListTest {
    public static void main(String[] args) {
        MyLinkedList<String> my = new MyLinkedList<>();
        my.add("hello");
        my.add("world");
        my.add(null);
        my.add(null);
        my.add("java");
        my.add("java");
        my.add("atguigu");

        System.out.println("一共有:" + my.size());
        System.out.println("所有元素:");
        for (String s : my) {
            System.out.println(s);
        }
        System.out.println("-------------------------------------");
        System.out.println("查找java,null,haha的结果:");
        System.out.println(my.contains("java"));
        System.out.println(my.contains(null));
        System.out.println(my.contains("haha"));

        System.out.println("-------------------------------------");
        System.out.println("替换java,null后:");
        my.update("java","JAVA");
        my.update(null,"songhk");
        System.out.println("所有元素:");
        for (String s : my) {
            System.out.println(s);
        }
        System.out.println("-------------------------------------");
        System.out.println("删除hello,JAVA,null,atguigu后:");
        my.delete("hello");
        my.delete("JAVA");
        my.delete(null);
        my.delete("atguigu");
        System.out.println("所有元素:");
        for (String s : my) {
            System.out.println(s);
        }
    }
}

4. 栈

4.1 栈的特点

  • 栈(Stack)又称为堆栈或堆叠,是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表。

  • 栈按照先进后出(FILO,first in last out)的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶。每次删除(退栈)的总是删除当前栈中最后插入(进栈)的元素,而最先插入的是被放在栈的底部,要到最后才能删除。

  • 核心类库中的栈结构有Stack和LinkedList。

    • Stack就是顺序栈,它是Vector的子类。

    • LinkedList是链式栈。

  • 体现栈结构的操作方法:

    • peek()方法:查看栈顶元素,不弹出

    • pop()方法:弹出栈

    • push(E e)方法:压入栈

  • 时间复杂度:

    • 索引: O(n)

    • 搜索: O(n)

    • 插入: O(1)

    • 移除: O(1)

  • 图示:

4.2 Stack使用举例

public class TestStack {
    /*
    * 测试Stack
    * */
    @Test
    public void test1(){
        Stack<Integer> list = new Stack<>();
        list.push(1);
        list.push(2);
        list.push(3);

        System.out.println("list = " + list);

        System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
        System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
        System.out.println("list.peek()=" + list.peek());

/*
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());//java.util.NoSuchElementException
*/

        while(!list.empty()){
            System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
        }
    }

    /*
    * 测试LinkedList
    * */
    @Test
    public void test2(){
        LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
        list.push(1);
        list.push(2);
        list.push(3);

        System.out.println("list = " + list);

        System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
        System.out.println("list.peek()=" + list.peek());
        System.out.println("list.peek()=" + list.peek());

/*
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
		System.out.println("list.pop() =" + list.pop());//java.util.NoSuchElementException
*/
        while(!list.isEmpty()){
            System.out.println("list.pop() =" + list.pop());
        }
    }
}

5. 队列

  • 队列(Queue)是只允许在一端进行插入,而在另一端进行删除的运算受限的线性表。

  • 队列是逻辑结构,其物理结构可以是数组,也可以是链表。

  • 队列的修改原则:队列的修改是依先进先出(FIFO)的原则进行的。新来的成员总是加入队尾(即不允许"加塞"),每次离开的成员总是队列头上的(不允许中途离队),即当前"最老的"成员离队。

  • 图示:

6. 树与二叉树

6.1 树的理解

专有名词解释:

结点:树中的数据元素都称之为结点

根节点:最上面的结点称之为根,一颗树只有一个根且由根发展而来,从另外一个角度来说,每个结点都可以认为是其子树的根

父节点:结点的上层结点,如图中,结点K的父节点是E、结点L的父节点是G

子节点:节点的下层结点,如图中,节点E的子节点是K节点、节点G的子节点是L节点

兄弟节点:具有相同父节点的结点称为兄弟节点,图中F、G、H互为兄弟节点

结点的度数:每个结点所拥有的子树的个数称之为结点的度,如结点B的度为3

树叶:度数为0的结点,也叫作终端结点,图中D、K、F、L、H、I、J都是树叶

非终端节点(或分支节点):树叶以外的节点,或度数不为0的节点。图中根、A、B、C、E、G都是

树的深度(或高度):树中结点的最大层次数,图中树的深度为4

结点的层数:从根节点到树中某结点所经路径上的分支树称为该结点的层数,根节点的层数规定为1,其余结点的层数等于其父亲结点的层数+1

同代:在同一棵树中具有相同层数的节点

6.2 二叉树的基本概念

        二叉树(Binary tree)是树形结构的一个重要类型。二叉树特点是每个结点最多只能有两棵子树,且有左右之分。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式,二叉树的存储结构及其算法都较为简单,因此二叉树显得特别重要。

6.3 二叉树的遍历

  • 前序遍历:中左右(根左右)

    即先访问根结点,再前序遍历左子树,最后再前序遍历右子 树。前序遍历运算访问二叉树各结点是以根、左、右的顺序进行访问的。

  • 中序遍历:左中右(左根右)

    即先中前序遍历左子树,然后再访问根结点,最后再中序遍 历右子树。中序遍历运算访问二叉树各结点是以左、根、右的顺序进行访问的。

  • 后序遍历:左右中(左右根)

    即先后序遍历左子树,然后再后序遍历右子树,最后访问根 结点。后序遍历运算访问二叉树各结点是以左、右、根的顺序进行访问的。

前序遍历:ABDHIECFG

中序遍历:HDIBEAFCG

后序遍历:HIDEBFGCA

6.4 经典二叉树

1、满二叉树: 除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树。 第n层的结点数是2的n-1次方,总的结点个数是2的n次方-1

2、完全二叉树: 叶结点只能出现在最底层的两层,且最底层叶结点均处于次底层叶结点的左侧。

3、二叉排序/查找/搜索树:即为BST (binary search/sort tree)。满足如下性质:

(1)若它的左子树不为空,则左子树上所有结点的值均小于它的根节点的值;
(2)若它的右子树上所有结点的值均大于它的根节点的值;
(3)它的左、右子树也分别为二叉排序/查找/搜索树。

对二叉查找树进行中序遍历,得到有序集合。便于检索。

4、平衡二叉树:(Self-balancing binary search tree,AVL)首先是二叉排序树,此外具有以下性质: (1)它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1 (2)并且左右两个子树也都是一棵平衡二叉树 (3)不要求非叶节点都有两个子结点

平衡二叉树的目的是为了减少二叉查找树的层次,提高查找速度。平衡二叉树的常用实现有红黑树、AVL、替罪羊树、Treap、伸展树等。

6、红黑树:即Red-Black Tree。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black)。

红黑树是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,它是在 1972 年由 Rudolf Bayer 发明的。红黑树是复杂的,但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高效的:它可以在 O(log n)时间内做查找,插入和删除, 这里的 n 是树中元素的数目。

红黑树的特性:

  • 每个节点是红色或者黑色

  • 根节点是黑色

  • 每个叶子节点(NIL)是黑色。(注意:这里叶子节点,是指为空(NIL或NULL)的叶子节点)

  • 每个红色节点的两个子节点都是黑色的。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)

  • 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点(确保没有一条路径会比其他路径长出2倍)

当我们插入或删除节点时,可能会破坏已有的红黑树,使得它不满足以上5个要求,那么此时就需要进行处理,使得它继续满足以上的5个要求:

1、recolor :将某个节点变红或变黑

2、rotation :将红黑树某些结点分支进行旋转(左旋或右旋)

红黑树可以通过红色节点和黑色节点尽可能的保证二叉树的平衡。主要是用它来存储有序的数据,它的时间复杂度是O(logN),效率非常之高。

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用一只开关就可完成将所有的数从存储器里依次取出并逐个相加的过程. info::操作说明 增加了 指令寄存器 和 译码电路, 扩充了 RR 循环移位寄存器 存储器中前 10 个地址已经提前写入了指令和数值, 其中 17(10001) 代表装载指令, 18(10010) 代表相加指令, 其它则为要加的数. 需检…

vue3--通用 button 组件实现

背景 在日常开发中,我们一般都是利用一些诸如:element-ui、element-plus、ant-design等组件库去做我们的页面或者系统 这些对于一些后台管理系统来说是最好的选择,因为后台管理系统其实都是大同小异的,包括功能、布局结构等 但是对于前台项目,比如官网、门户网站这些 …

StableDiffusion|833种艺术家风格项目,提示词直接上手! AI绘画文生图直接抄!

大家好&#xff0c;我是画画的小强 众所周知&#xff0c;Stable Diffusion是一个强大的文生图模型&#xff0c;能够根据用户的文本描述生成高质量的图像。在这个过程中&#xff0c;提示词&#xff08;Prompt&#xff09;的选择和构造具有至关重要的作用。提示词是向模型描述你…

RPA好用吗?RPA机器人如何使用?

数字化飞速发展的时代&#xff0c;企业越来越追求效率和成本控制&#xff0c;以期在激烈的市场竞争中保持领先地位。在此背景下&#xff0c;RPA机器人流程自动化作为一种能够提升业务流程效率的先进技术&#xff0c;成为助力企业数字化转型和高质量发展的强劲助力。那么&#x…