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這篇文章將為大家詳細講解有關java常用數據結構是什么,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
java數據結構有:1、數組;2、鏈表,一種遞歸的數據結構;3、棧,按照“后進先出”、“先進后出”的原則來存儲數據;4、隊列;5、樹,是由 n(n>0)個有限節點組成的一個具有層次關系的集合;6、堆;7、圖;8、哈希表。
本教程操作環境:windows7系統、java8版、DELL G3電腦。
Java常見數據結構
這 8 種數據結構有什么區別呢?
①、數組
優點:
按照索引查詢元素的速度很快;
按照索引遍歷數組也很方便。
缺點:
數組的大小在創建后就確定了,無法擴容;
數組只能存儲一種類型的數據;
添加、刪除元素的操作很耗時間,因為要移動其他元素。
②、鏈表
《算法(第 4 版)》一書中是這樣定義鏈表的:
鏈表是一種遞歸的數據結構,它或者為空(null),或者是指向一個結點(node)的引用,該節點還有一個元素和一個指向另一條鏈表的引用。
Java 的 LinkedList 類可以很形象地通過代碼的形式來表示一個鏈表的結構:
public class LinkedList<E> { transient Node<E> first; transient Node<E> last; private static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node<E> prev; Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; } } }
這是一種雙向鏈表,當前元素 item 既有 prev 又有 next,不過 first 的 prev 為 null,last 的 next 為 null。如果是單向鏈表的話,就只有 next,沒有 prev。
由于不必按照順序的方式存儲,鏈表在插入、刪除的時候可以達到 O(1) 的時間復雜度(只需要重新指向引用即可,不需要像數組那樣移動其他元素)。除此之外,鏈表還克服了數組必須預先知道數據大小的缺點,從而可以實現靈活的內存動態管理。
優點:
不需要初始化容量;
可以添加任意元素;
插入和刪除的時候只需要更新引用。
缺點:
含有大量的引用,占用的內存空間大;
查找元素需要遍歷整個鏈表,耗時。
③、棧
棧就好像水桶一樣,底部是密封的,頂部是開口,水可以進可以出。用過水桶的小伙伴應該明白這樣一個道理:先進去的水在桶的底部,后進去的水在桶的頂部;后進去的水先被倒出來,先進去的水后被倒出來。
同理,棧按照“后進先出”、“先進后出”的原則來存儲數據,先插入的數據被壓入棧底,后插入的數據在棧頂,讀出數據的時候,從棧頂開始依次讀出。
④、隊列
隊列就好像一段水管一樣,兩端都是開口的,水從一端進去,然后從另外一端出來。先進去的水先出來,后進去的水后出來。
和水管有些不同的是,隊列會對兩端進行定義,一端叫隊頭,另外一端就叫隊尾。隊頭只允許刪除操作(出隊),隊尾只允許插入操作(入隊)。
⑤、樹
樹是一種典型的非線性結構,它是由 n(n>0)個有限節點組成的一個具有層次關系的集合。
之所以叫“樹”,是因為這種數據結構看起來就像是一個倒掛的樹,只不過根在上,葉在下。樹形數據結構有以下這些特點:
每個節點都只有有限個子節點或無子節點;
沒有父節點的節點稱為根節點;
每一個非根節點有且只有一個父節點;
除了根節點外,每個子節點可以分為多個不相交的子樹。
下圖展示了樹的一些術語:
基于二叉查找樹的特點,它相比較于其他數據結構的優勢就在于查找、插入的時間復雜度較低,為 O(logn)。假如我們要從上圖中查找 5 個元素,先從根節點 7 開始找,5 必定在 7 的左側,找到 4,那 5 必定在 4 的右側,找到 6,那 5 必定在 6 的左側,找到了。
理想情況下,通過 BST 查找節點,所需要檢查的節點數可以減半。
平衡二叉樹:當且僅當任何節點的兩棵子樹的高度差不大于 1 的二叉樹。由前蘇聯的數學家 Adelse-Velskil 和 Landis 在 1962 年提出的高度平衡的二叉樹,根據科學家的英文名也稱為 AVL 樹。
平衡二叉樹本質上也是一顆二叉查找樹,不過為了限制左右子樹的高度差,避免出現傾斜樹等偏向于線性結構演化的情況,所以對二叉搜索樹中每個節點的左右子樹作了限制,左右子樹的高度差稱之為平衡因子,樹中每個節點的平衡因子絕對值不大于 1。
平衡二叉樹的難點在于,當刪除或者增加節點的情況下,如何通過左旋或者右旋的方式來保持左右平衡。
Java 中最常見的平衡二叉樹就是紅黑樹,節點是紅色或者黑色,通過顏色的約束來維持著二叉樹的平衡:
1)每個節點都只能是紅色或者黑色
2)根節點是黑色
3)每個葉節點(NIL 節點,空節點)是黑色的。
4)如果一個節點是紅色的,則它兩個子節點都是黑色的。也就是說在一條路徑上不能出現相鄰的兩個紅色節點。
5)從任一節點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數目的黑色節點。
⑥、堆
堆可以被看做是一棵樹的數組對象,具有以下特點:
堆中某個節點的值總是不大于或不小于其父節點的值;
堆總是一棵完全二叉樹。
將根節點最大的堆叫做最大堆或大根堆,根節點最小的堆叫做最小堆或小根堆。
在線性結構中,數據元素之間滿足唯一的線性關系,每個數據元素(除第一個和最后一個外)均有唯一的“前驅”和“后繼”;
在樹形結構中,數據元素之間有著明顯的層次關系,并且每個數據元素只與上一層中的一個元素(父節點)及下一層的多個元素(子節點)相關;
而在圖形結構中,節點之間的關系是任意的,圖中任意兩個數據元素之間都有可能相關。
⑧、哈希表
哈希表(Hash Table),也叫散列表,是一種可以通過關鍵碼值(key-value)直接訪問的數據結構,它最大的特點就是可以快速實現查找、插入和刪除。
數組的最大特點就是查找容易,插入和刪除困難;而鏈表正好相反,查找困難,而插入和刪除容易。哈希表很完美地結合了兩者的優點, Java 的 HashMap 在此基礎上還加入了樹的優點。
哈希函數在哈希表中起著?常關鍵的作?,它可以把任意長度的輸入變換成固定長度的輸出,該輸出就是哈希值。哈希函數使得一個數據序列的訪問過程變得更加迅速有效,通過哈希函數,數據元素能夠被很快的進行定位。
若關鍵字為 k,則其值存放在 hash(k)
的存儲位置上。由此,不需要遍歷就可以直接取得 k 對應的值。
對于任意兩個不同的數據塊,其哈希值相同的可能性極小,也就是說,對于一個給定的數據塊,找到和它哈希值相同的數據塊極為困難。再者,對于一個數據塊,哪怕只改動它的一個比特位,其哈希值的改動也會非常的大——這正是 Hash 存在的價值!
盡管可能性極小,但仍然會發生,如果哈希沖突了,Java 的 HashMap 會在數組的同一個位置上增加鏈表,如果鏈表的長度大于 8,將會轉化成紅黑樹進行處理——這就是所謂的拉鏈法(數組+鏈表)。
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