几张动态图捋清Java常用数据结构及其设计原理
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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)
1 if (index < (size >> 1)) {2 Node x = first;3 for (int i = 0; i < index; i++)4 x = x.next;5 return x;6 } else {7 Node x = last;8 for (int i = size - 1; i > index; i--)9 x = x.prev;10 return x;11 }if (index < (size >> 1)) {
2 Node x = first;
3 for (int i = 0; i < index; i++)
4 x = x.next;
5 return x;
6 } else {
7 Node x = last;
8 for (int i = size - 1; i > index; i--)
9 x = x.prev;
10 return x;
11 } 
靠队尾
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.
remove(E)
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)
一般默认容量是10, 扩容后, 会length*1.5.
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.
Stack
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)
pop()
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。
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
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)
put(E) 队列满了
1 final ReentrantLock lock = this.lock;2 lock.lockInterruptibly();3 try {4 while (count == items.length)5 notFull.await();6 enqueue(e);7 } finally {8 lock.unlock();9 }lock = this.lock;
2 lock.lockInterruptibly();
3 try {
4 while (count == items.length)
5 notFull.await();
6 enqueue(e);
7 } finally {
8 lock.unlock();
9 }
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 }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 }
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. jdk8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)
put(K, V) 相同hash值
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 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 hiHead = null, hiTail = null;6 Node 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 else14 loTail.next = e;15 loTail = e;16 }17 else {18 if (hiTail == null)19 hiHead = e;20 else21 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 }//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 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 hiHead = null, hiTail = null;
6 Node 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 } 
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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