新星计划Day4【数据结构与算法】 稀疏数组与队列
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😘系列专栏:java学习
💻首发时间:🎞2022年4月28日🎠
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新星计划Day4【数据结构与算法】 稀疏数组与队列🛒导航小助手🎪⛳001 几个经典的算法面试题(1)🛶002 几个经典的算法面试题(2)🎩003 内容介绍与授课方式👝006 线性结构与非线性结构🥋007 稀疏数组的应用场景🎎008 稀疏数组转换的思路分析🥌009 稀疏数组的代码实现👗010 队列的应用场景与介绍🥽011 数组模拟队列的思路分析
⛳001 几个经典的算法面试题(1)
字符串匹配问题:: 有一个字符串 str1= ""硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好"",和一个子串 str2="尚硅谷你尚硅你" 现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在,就返回第一次出现的位置, 如果没有,则返回-1 要求用最快的速度来完成匹配 你的思路是什么?
暴力匹配 KMP算法《部分匹配表》
汉诺塔游戏, 请完成汉诺塔游戏的代码: 要求:1) 将A塔的所有圆盘移动到C塔。并且规定,在2) 小圆盘上不能放大圆盘,3)在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘 使用到分治算法.
🛶002 几个经典的算法面试题(2)
八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即:任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。【92】
使用到回溯算法
高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题
马踏棋盘算法介绍和游戏演示 马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题 将马随机放在国际象棋的8×8棋盘Board0~7的某个方格中,马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入一次,走遍棋盘上全部64个方格
会使用到图的深度优化遍历算法(DFS) + 贪心算法优化
🎩003 内容介绍与授课方式
数据结构和算法的重要性
算法是程序的灵魂,优秀的程序可以在海量数据计算时,依然保持高速计算 一般来讲 程序会使用了内存计算框架(比如Spark)和缓存技术(比如Redis等)来优化程序,再深入的思考一下,这些计算框架和缓存技术, 它的核心功能是哪个部分呢?
拿实际工作经历来说, 在Unix下开发服务器程序,功能是要支持上千万人同时在线, 在上线前,做内测,一切OK,可上线后,服务器就支撑不住了, 公司的CTO对代码进行优化,再次上线,坚如磐石。你就能感受到程序是有灵魂的,就是算法。 目前程序员面试的门槛越来越高,很多一线IT公司(大厂),都会有数据结构和算法面试题(负责的告诉你,肯定有的)
如果你不想永远都是代码工人,那就花时间来研究下数据结构和算法
👝006 线性结构与非线性结构
线性结构
-
线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。
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线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构(数组)和链式存储结构(链表)。顺序存储结构的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的。
-
链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。
-
线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈,后面我会相信讲解。
非线性结构
非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构
🥋007 稀疏数组的应用场景
当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值的数组时,可以使用稀疏数组来保存该数组
稀疏数组的处理方法是
-
记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值
-
把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模数组中,从而缩小程序的规模
-
🎎008 稀疏数组转换的思路分析
二维数组转稀疏数组的思路
1.遍历原始的二维数组,得到要保存的有效数据个数
2.根据sum就可以创建稀疏数组sparseArr intsum+1
3.将二维数组的有效数据存入到稀疏数组中
稀疏数组转原始的二维数组的思路
1.先读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,创建原始的二维数组,比如上面的chessArr2=int11
2.在读取稀疏数组后几行的数据, 并赋给原始的二维数组即可
🥌009 稀疏数组的代码实现
public class SparseArray{
public static void main(String[] args){
//创建一个原始的数组11*11
//0:表示没有棋子,1表示黑子,2表示蓝子
int chessArr1[][]=new int[11][11];
chessArr1[1][2]=1;
chessArr1[2][4]=2;
//输出原始的二维数组
System.out.println("原始的二维数组");
for(int[] row:chessArr1){
for(int data:row){
System.out.println("%d\t",data);
}
System.out.println();
//将二维数组转换为稀疏数组的思想
//1.先遍历二维数组 得到非0数据的个数
int sum=0;
for(int i=0;i<11;i++){
for(int j=0;j<11;j++){
if(chessArr1[i][j]!=0){
sum++;
}
}
}
System.out.println("sum="+sum);
//2.创建对应的稀疏数组
int sparseArr[][]=new int[sum+1][3];
//给稀疏数组赋值
sparseArr[0][0]=11;
sparseArr[0][1]=11;
sparseArr[0][2]=sum;
//遍历二维数组,将非0的值存放到sparseArr中
int count=0;//count用于记录是第几个非0数据
for(int i=0;i<11;i++){
for(int j=0;j<11;j++){
if(chessArr1[i][j]!=0){
count++;
sparseArr[count][0]=i;
sparseArr[count][1]=j;
sparseArr[count][2]=chessArr1[i][j];
}
}
}
//输出稀疏数组的形式
System.out.println();
System.out.println(得到稀疏数组为);
for(int i=0;i<sparseArr.length;i++){
System.out.printf("%d\t%d\t%d\t",sparseArr[i][0],sparseArr[i][1],sparseArr[i][2]);
}
System.out.println();
//稀疏数组转原始的二维数组的思路
//1.先读取稀疏数组的第一行,根据第一行的数据,创建原始的二维数组
int chessArr2[][]=new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
//2.在读取稀疏数组后几行的数据(从第二行), 并赋给原始的二维数组即可
for(int i=1;i<soarseArr.length;i++){
chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]]=sparseArr[i][2];
}
//输出恢复后的二维数组
System.out.println();
System.out.println(输出恢复后的二维数组);
for(int[] row:chessArr2){
for(int data:row){
System.out.println("%d\t",data);
}
}
}
}
👗010 队列的应用场景与介绍
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队列是一个有序列表,可以用数组或是链表实现
-
遵循先入先出的原则。即:先存入队列的数据,要先取出。后存入的要后取出。
🥽011 数组模拟队列的思路分析
-
队列本身也是有序列表,若使用数组的结构来存储队列的数据,则队列数组的声明如下图,其中MaxSize为队列的最大容量
-
因为队列的输出输入是分别从前后端来处理,因此需要两个变量front和rear分别记录前后端的下标,front会随着数据输出而改变,而rear会随着数据输入而改变
-
当我们将数据存入队列时称为”addQueue”,addQueue 的处理需要有两个步骤:思路分析
1) 将尾指针往后移:rear + 1 , 当 rear == front 【空】
2) 若尾指针 rear 小于队列的最大下标 MaxSize-1,则将数据存入 rear 所指的数组元素中,否则无法存入数据。 reatr == MaxSize - 1[队列满]
🩰012 数组模拟队列实现
public class ArrayQueueDemo{ public static void main(String[] args){ //测试一把 //创建一个队列 ArrayQueue queue=new ArrayQueue(3); char key=' ';//接收用户输入 Scanner scanner=new Scanner(System.in); boolean loop=true; //输出一个菜单 while(loop){ System.out.println("s(show):显示队列"); System.out.println("e(exit):退出程序"); System.out.println("a(add):添加数据到队列"); System.out.println("g(get):从队列取出数据"); System.out.println("h(head):查看队列头的数据"); key=scanner.next().charAt(0);//接收一个字符 switch(key){ case 's': queue.showQueue(); break; case 'a': System.out.println("输出一个数"); int value=scanner.nextInt(); queue.addQueue(value); break; case 'g'://取出数据 try{ int res=queue.getQueue(); System.out.println("取出的数据是%d\n",res); }catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } break; case 'h'://查看队列头的数据 try{ int res=queue.headQueue(); System.out.println("队列头的数据是%d\n",res); }catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } break; case 'e'://退出 scanner.close(); loop=false; break; default: break; } } System.out.println(程序退出); } } //使用数组模拟队列-编写一个ArrayQueue类 class ArrayQueue{ private int maxsize;//表示数组的最大容量 private int front;//队列头 private int front;//队列尾 private int[] arr;//该数组用于存放数据,模拟队列 //创建队列的构造器 public ArrayQuene(int arrMarSize){ maxSize=arrMaxSize; arr=new int[maxSize]; front=-1;//指向队列头部,分析出front是指向队列头的前一个位置 rear=-1;//指向队列尾,指向队列尾的数据(即就是队列最后一个数据) } //判断队列是否满 public boolean isFull(){ return rear==maxsize-1; } //判断队列是否为空 public boolean isEmpty(){ return rear==front; } //添加数据到队列 public void addQueue(int n){ //判断队列是否满 if(isFull()){ System.out.println("队列满,不能加入数据"); return; } rear++;//让rear后移 arr[rear]=n; } //获取队列的数据,出队列 public int getQueue(){ //判断队列是否空 if(isEmpty()){ //通过抛出异常 throw new RuntimeException("队列空,不能取数据"); } front++;//front后移 return arr[front]; } //显示队列的所有数据 public void showQueue(){ //遍历 if(isEmpty()){ System.out.println("队列孔,没有数据"); return; } for(int i=0;i<arr.length;i++){ System.out.println("arr[%d]=%d\n",i,arr[i]); } } //显示队列的头数据,注意不是取出数据 public int headQueue(){ //判断 if(isEmpty()){ throw new RuntimeException("队列空,不能取数据"); } return arr[front+1]; } }
此种方式存在的问题和优化方案
-
数组使用一次就不能使用了,没有达到复用的效果
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使用算法,改成一个环形的队列:取模%
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下期预告:新星计划Day5 【数据结构与算法】链表
![](https://res.hc-cdn.com/ecology/9.3.130/v2_resources\images\global\blog-dialog.png)
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