几张动态图清晰展示常用数据结构及其设计原理

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Tom forever 发表于 2019/10/26 10:57:14 2019/10/26
【摘要】 最近在整理数据结构方面的知识,系统化看了下Java中常用数据结构,突发奇想用动画来绘制数据流转过程。主要基于jdk8,可能会有些特性与jdk7之前不相同,例如LinkedList LinkedHashMap中的双向列表不再是回环的。HashMap中的单链表是尾插,而不是头插入等等,后文不再赘叙这些差异,本文目录结构如下: 1. LinkedListLinkedList经典的双链表结构,适用于...

最近在整理数据结构方面的知识,系统化看了下Java中常用数据结构,突发奇想用动画来绘制数据流转过程。

主要基于jdk8,可能会有些特性与jdk7之前不相同,例如LinkedList LinkedHashMap中的双向列表不再是回环的。HashMap中的单链表是尾插,而不是头插入等等,后文不再赘叙这些差异,本文目录结构如下:

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1. LinkedList

LinkedList经典的双链表结构,适用于乱序插入,删除。指定序列操作则性能不如ArrayList,这也是其数据结构决定的。

add(E) / addLast(E)

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add(index, E)

这边有个小的优化,他会先判断index是靠近队头还是队尾,来确定从哪个方向遍历链入。


if (index < (size >> 1)) {
    Node<E> x = first;
    for (int i = 0; i < index; i++)
        x = x.next;
    return x;
} else {
    Node<E> x = last;
    for (int i = size - 1; i > index; i--)
        x = x.prev;
    return x;
}



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靠队尾

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get(index)

也是会先判断index,不过性能依然不好,这也是为什么不推荐用for(int i = 0; i < lengh; i++)的方式遍历linkedlist,而是使用iterator的方式遍历。

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remove(E)

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2. ArrayList

ArrayList底层就是一个数组,因此按序查找快,乱序插入,删除因为涉及到后面元素移位所以性能慢。

add(index, E)

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扩容

一般默认容量是10,扩容后,会length*1.5。

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remove(E)

循环遍历数组,判断E是否equals当前元素,删除性能不如LinkedList。

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3. Stack

Stack是经典的数据结构,底层也是数组,继承自Vector,先进后出FILO,默认new Stack()容量为10,超出自动扩容。

push(E)

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pop()

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4. 后缀表达式

Stack的一个典型应用就是计算表达式如 9 + (3 - 1) * 3 + 10 / 2,计算机将中缀表达式转为后缀表达式,再对后缀表达式进行计算。

中缀转后缀

  • 数字直接输出

  • 栈为空时,遇到运算符,直接入栈

  • 遇到左括号, 将其入栈

  • 遇到右括号, 执行出栈操作,并将出栈的元素输出,直到弹出栈的是左括号,左括号不输出。

  • 遇到运算符(加减乘除):弹出所有优先级大于或者等于该运算符的栈顶元素,然后将该运算符入栈

  • 最终将栈中的元素依次出栈,输出。

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计算后缀表达

  • 遇到数字时,将数字压入堆栈

  • 遇到运算符时,弹出栈顶的两个数,用运算符对它们做相应的计算, 并将结果入栈

  • 重复上述过程直到表达式最右端

  • 运算得出的值即为表达式的结果

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5. 队列

与Stack的区别在于:Stack的删除与添加都在队尾进行,而Queue删除在队头,添加在队尾。

ArrayBlockingQueue

生产消费者中常用的阻塞有界队列,FIFO。

put(E)

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put(E) 队列满了


final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
    while (count == items.length)
         notFull.await();
    enqueue(e);
} finally {
    lock.unlock();
}



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take()

当元素被取出后,并没有对数组后面的元素位移,而是更新takeIndex来指向下一个元素。

takeIndex是一个环形的增长,当移动到队列尾部时,会指向0,再次循环。


1     private E dequeue() {
2         // assert lock.getHoldCount() == 1;
3         // assert items[takeIndex] != null;
4         final Object[] items = this.items;
5         @SuppressWarnings("unchecked")
6         E x = (E) items[takeIndex];
7         items[takeIndex] = null;
8         if (++takeIndex == items.length)
9             takeIndex = 0;
10         count--;
11         if (itrs != null)
12             itrs.elementDequeued();
13         notFull.signal();
14         return x;
15     }


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6. HashMap

最常用的哈希表,面试的童鞋必备知识了,内部通过数组 + 单链表的方式实现。dk8中引入了红黑树对长度 > 8的链表进行优化,我们另外篇幅再讲。

put(K, V)

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put(K, V) 相同hash值

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resize 动态扩容

当map中元素超出设定的阈值后,会进行resize (length * 2)操作,扩容过程中对元素一通操作,并放置到新的位置。

具体操作如下:

  • 在jdk7中对所有元素直接rehash, 并放到新的位置.

  • 在jdk8中判断元素原hash值新增的bit位是0还是1, 0则索引不变, 1则索引变成"原索引 + oldTable.length".



1     //定义两条链
2     //原来的hash值新增的bit为0的链,头部和尾部
3     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
4     //原来的hash值新增的bit为1的链,头部和尾部
5     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
6     Node<K,V> next;
7     //循环遍历出链条链
8     do {
9         next = e.next;
10         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
11             if (loTail == null)
12                 loHead = e;
13             else
14                 loTail.next = e;
15             loTail = e;
16         }
17         else {
18             if (hiTail == null)
19                 hiHead = e;
20             else
21                 hiTail.next = e;
22             hiTail = e;
23         }
24     } while ((e = next) != null);
25     //扩容前后位置不变的链
26     if (loTail != null) {
27         loTail.next = null;
28         newTab[j] = loHead;
29     }
30     //扩容后位置加上原数组长度的链
31     if (hiTail != null) {
32         hiTail.next = null;
33         newTab[j + oldCap] = hiHead;
34     }


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7. LinkedHashMap

继承自HashMap,底层额外维护了一个双向链表来维持数据有序。可以通过设置accessOrder来实现FIFO(插入有序)或者LRU(访问有序)缓存。

put(K, V)

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get(K)

accessOrder为false的时候,直接返回元素就行了,不需要调整位置。

accessOrder为true的时候,需要将最近访问的元素,放置到队尾。

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removeEldestEntry 删除最老的元素

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作者:大道方圆

原文:


https://www.cnblogs.com/xdecode/p/9321848.html




转载声明:本文转载自公众号【程序员私房菜】。    

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Ri-DOhKzjj8jHx_Xy3okiA

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