数据结构与算法之美笔记——基础篇（上）：数组、链表、栈、队列、递归
数组
数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。
线性表
第一是线性表（Linear List）。顾名思义，线性表就是数据排成像一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。其实除了数组，链表、队列、栈等也是线性表结构。
而与它相对立的概念是非线性表，比如二叉树、堆、图等。之所以叫非线性，是因为，在非线性表中，数据之间并不是简单的前后关系。
连续的内存空间——随机访问
第二个是连续的内存空间和相同类型的数据。正是因为这两个限制，它才有了一个堪称“杀手锏”的特性：“随机访问”。
数组支持随机访问，根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。
根据首地址和下标，通过寻址公式就能直接计算出对应的内存地址，而是需要根据指针一个结点一个结点地依次遍历，直到找到相应的结点。
低效的“插入”和“删除”
插入：数组为了保持内存数据的连续性，需要将第 k～n 这部分的元素都顺序地往后挪一位。
删除：先记录下已经删除的数据。每次的删除操作并不是真正地搬移数据，只是记录数据已经被删除。当数组没有更多空间存储数据时，我们再触发执行一次真正的删除操作，这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。——这类似JVM的标记清除垃圾回收算法概念。
在进行数组的插入、删除操作时，为了保持内存数据的连续性，需要做大量的数据搬移，所以时间复杂度是 O(n)。
容器ArrayList和数组
ArrayList 最大的优势就是可以将很多数组操作的细节封装起来。支持动态扩容。
这里需要注意一点，因为扩容操作涉及内存申请和数据搬移，是比较耗时的。所以，如果事先能确定需要存储的数据大小，最好在创建 ArrayList 的时候事先指定数据大小。
什么情况下选择数组更好？
1.Java ArrayList 无法存储基本类型，比如 int、long，需要封装为 Integer、Long 类，而 Autoboxing、Unboxing 则有一定的性能消耗，所以如果特别关注性能，或者希望使用基本类型，就可以选用数组。
2. 如果数据大小事先已知，并且对数据的操作非常简单，用不到 ArrayList 提供的大部分方法，也可以直接使用数组。
3. 还有一个是我个人的喜好，当要表示多维数组时，用数组往往会更加直观。比如 Object[][] array；而用容器的话则需要这样定义：ArrayList array。
总结
对于业务开发，直接使用容器就足够了，省时省力。毕竟损耗一丢丢性能，完全不会影响到系统整体的性能。
但如果你是做一些非常底层的开发，比如开发网络框架，性能的优化需要做到极致，这个时候数组就会优于容器，成为首选。
链表
链表恰恰相反，不需要一块连续的内存空间，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用。
链表结构五花八门，今天我重点给你介绍三种最常见的链表结构，它们分别是：单链表、双向链表和循环链表。
单链表
我们首先来看最简单、最常用的单链表。
链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起。其中，我们把内存块称为链表的“结点”。
为了将所有的结点串起来，每个链表的结点除了存储数据之外，还需要记录链上的下一个结点的地址。
如图所示，我们把这个记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next。
第一个结点叫作头结点，把最后一个结点叫作尾结点。
其中，头结点用来记录链表的基地址。有了它，我们就可以遍历得到整条链表。
尾结点特殊的地方是：指针不是指向下一个结点，而是指向一个空地址 NULL，表示这是链表上最后一个结点。
为了方便你理解，我画了一张图，从图中我们可以看出，针对链表的插入和删除操作，我们只需要考虑相邻结点的指针改变，所以对应的时间复杂度是 O(1)。
链表要想随机访问第 k 个元素，就没有数组那么高效了。
你可以把链表想象成一个队伍，队伍中的每个人都只知道自己后面的人是谁，所以当我们希望知道排在第 k 位的人是谁的时候，我们就需要从第一个人开始，一个一个地往下数。所以，链表随机访问的性能没有数组好，需要 O(n) 的时间复杂度。
循环链表
循环链表是一种特殊的单链表。
实际上，循环链表也很简单。它跟单链表唯一的区别就在尾结点。
循环链表的尾结点指针是指向链表的头结点。
循环链表的优点是从链尾到链头比较方便。当要处理的数据具有环型结构特点时，就特别适合采用循环链表。
比如著名的约瑟夫问题。尽管用单链表也可以实现，但是用循环链表实现的话，代码就会简洁很多。
约瑟夫
双向链表
双向链表，顾名思义，它支持两个方向，每个结点不止有一个后继指针 next 指向后面的结点，还有一个前驱指针 prev 指向前面的结点。
从结构上来看，双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表简单、高效。
适用场景：
- 删除给定指针指向的结点。
- 在链表的某个指定结点前面插入一个结点
- 对于一个有序链表，双向链表的按值查询的效率也要比单链表高一些。
- LinkedHashMap
链表 VS 数组性能大比拼
用链表实现LRU缓存淘汰算法
我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。
- 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。
- 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：
- 如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部；
- 如果此时缓存已满，则链表尾结点删除，将新的数据结点插入链表的头部。
现在我们来看下 m 缓存访问的时间复杂度是多少。因为不管缓存有没有满，我们都需要遍历一遍链表，所以这种基于链表的实现思路，缓存访问的时间复杂度为 O(n)。
引入散列表（Hash table）来记录每个数据的位置，将缓存访问的时间复杂度降到 O(1)。
回文字符串，如果字符串是通过单链表来存储的，那该如何来判断是一个回文串呢
写链表代码技巧
技巧一：理解指针或引用的含义
将某个变量赋值给指针，实际上就是将这个变量的地址赋值给指针，或者反过来说，指针中存储了这个变量的内存地址，指向了这个变量，通过指针就能找到这个变量。
在编写链表代码的时候，我们经常会有这样的代码：
p->next=q。这行代码是说，p 结点中的 next 指针存储了 q 结点的内存地址。
还有一个更复杂的，也是我们写链表代码经常会用到的：
p->next=p->next->next。
这行代码表示，p 结点的 next 指针存储了p 结点的下下一个结点的内存地址。
技巧二：警惕指针丢失和内存泄漏
插入结点时，一定要注意操作的顺序，
- 要先将结点 x 的 next 指针指向结点 b，
- 再把结点 a 的 next 指针指向结点 x
x->next = p->next; // 将 x 的结点的 next 指针指向 b 结点；
p->next = x; // 将 p 的 next 指针指向 x 结点；
技巧三：利用哨兵简化实现难度
针对链表的插入、删除操作，需要对插入第一个结点和删除最后一个结点的情况进行特殊处理。
如果我们引入哨兵结点，在任何时候，不管链表是不是空，head 指针都会一直指向这个哨兵结点。我们也把这种有哨兵结点的链表叫带头链表。相反，没有哨兵结点的链表就叫作不带头链表。
这种利用哨兵简化编程难度的技巧，在很多代码实现中都有用到，比如插入排序、归并排序、动态规划等。
技巧四：重点留意边界条件处理
- 如果链表为空时，代码是否能正常工作？
- 如果链表只包含一个结点时，代码是否能正常工作？
- 如果链表只包含两个结点时，代码是否能正常工作？
- 代码逻辑在处理头结点和尾结点的时候，是否能正常工作？
技巧五：举例画图，辅助思考
我一般都是把各种情况都举一个例子，画出插入前和插入后的链表变化，如图所示：
技巧六：多写多练，没有捷径
- 单链表反转
- 链表中环的检测
- 两个有序的链表合并
- 删除链表倒数第 n 个结点
- 求链表的中间结点
206，141，21，19，876
栈（调用栈、表达式求值、符号匹配）
后进者先出，先进者后出，这就是典型的“栈”结构
栈是一种“操作受限”的线性表，只允许在一端插入和删除数据。
当某个数据集合只涉及在一端插入和删除数据，并且满足后进先出、先进后出的特性，我们就应该首选“栈”这种数据结构。
应用场景：
函数调用栈
操作系统给每个线程分配了一块独立的内存空间，这块内存被组织成“栈”这种结构, 用来存储函数调用时的临时变量。
每进入一个函数，就会将临时变量作为一个栈帧入栈，当被调用函数执行完成，返回之后，将这个函数对应的栈帧出栈。
表达式求值
其中一个保存操作数的栈，另一个是保存运算符的栈。我们从左向右遍历表达式，当遇到数字，我们就直接压入操作数栈；当遇到运算符，就与运算符栈的栈顶元素进行比较。
如果比运算符栈顶元素的优先级高，就将当前运算符压入栈；如果比运算符栈顶元素的优先级低或者相同，从运算符栈中取栈顶运算符，从操作数栈的栈顶取 2 个操作数，然后进行计算，再把计算完的结果压入操作数栈，继续比较。
括号匹配
用栈来保存未匹配的左括号，从左到右依次扫描字符串。当扫描到左括号时，则将其压入栈中；当扫描到右括号时，从栈顶取出一个左括号。如果能够匹配，比如“(”跟“)”匹配，“[”跟“]”匹配，“{”跟“}”匹配，则继续扫描剩下的字符串。如果扫描的过程中，遇到不能配对的右括号，或者栈中没有数据，则说明为非法格式。
当所有的括号都扫描完成之后，如果栈为空，则说明字符串为合法格式；否则，说明有未匹配的左括号，为非法格式。
队列（请求排队）
当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢？
这些问题并不复杂，其底层的数据结构就是我们今天要学的内容，队列（queue）。
先进者先出，这就是典型的“队列”。
我们知道，栈只支持两个基本操作：入栈 push()和出栈 pop()。队列跟栈非常相似，支持的操作也很有限，最基本的操作也是两个：入队 enqueue()，放一个数据到队列尾部；出队 dequeue()，从队列头部取一个元素。
所以，队列跟栈一样，也是一种操作受限的线性表数据结构。
队列的应用也非常广泛，特别是一些具有某些额外特性的队列，比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中，起着关键性的作用。比如高性能队列 Disruptor、Linux 环形缓存，都用到了循环并发队列；Java concurrent 并发包利用 ArrayBlockingQueue 来实现公平锁等。
阻塞队列和并发队列
阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说，就是在队列为空的时候，从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取，直到队列中有了数据才能返回；如果队列已经满了，那么插入数据的操作就会被阻塞，直到队列中有空闲位置后再插入数据，然后再返回。
上述的定义就是一个“生产者 - 消费者模型”！是的，我们可以使用阻塞队列，轻松实现一个“生产者 - 消费者模型”！
这种基于阻塞队列实现的“生产者 - 消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快，“消费者”来不及消费时，存储数据的队列很快就会满了。这个时候，生产者就阻塞等待，直到“消费者”消费了数据，“生产者”才会被唤醒继续“生产”。
而且不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据的处理效率。比如前面的例子，我们可以多配置几个“消费者”，来应对一个“生产者”。
前面我们讲了阻塞队列，在多线程情况下，会有多个线程同时操作队列，这个时候就会存在线程安全问题，那如何实现一个线程安全的队列呢？
线程安全的队列我们叫作并发队列。最简单直接的实现方式是直接在 enqueue()、dequeue() 方法上加锁，但是锁粒度大并发度会比较低，同一时刻仅允许一个存或者取操作。
实际上，**基于数组的循环队列，利用 CAS 原子操作，可以实现非常高效的并发队列。**这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。在实战篇讲 Disruptor 的时候，我会再详细讲并发队列的应用。
线程池没有空闲线程时，新的任务请求线程资源时，线程池该如何处理？各种处理策略又是如何实现的呢？
我们一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。那如何存储排队的请求呢？
我们希望公平地处理每个排队的请求，先进者先服务，所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。我们前面说过，队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢？
**基于链表的实现方式，可以实现一个支持无限排队的无界队列（unbounded queue），但是可能会导致过多的请求排队等待，请求处理的响应时间过长。**所以，针对响应时间比较敏感的系统，基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。
而**基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的请求超过队列大小时，接下来的请求就会被拒绝，这种方式对响应时间敏感的系统来说，就相对更加合理。**不过，设置一个合理的队列大小，也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多，队列太小会导致无法充分利用系统资源、发挥最大性能。
除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外，队列可以应用在任何有限资源池中，用于排队请求，比如数据库连接池等。实际上，对于大部分资源有限的场景，当没有空闲资源时，基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。
递归
什么问题要用递归（递归需要满足的三个条件）
- 一个问题的解可以分解为几个子问题的解
- 这个问题与分解之后的子问题，除了数据规模不同，求解思路完全一样
- 存在递归终止条件
如何编写递归代码？
写出递推公式，找到终止条件
写递归代码的关键就是找到如何将大问题分解为小问题的规律，并且基于此写出递推公式，然后再推敲终止条件，最后将递推公式和终止条件翻译成代码。
递归代码要注意
递归代码要警惕堆栈溢出（调用太深，函数调用栈溢出）
递归代码要警惕重复计算（通过一个数据结构（比如散列表）来保存已经求解过的 f(k)。当递归调用到 f(k) 时，先看下是否已经求解过了。如果是，则直接从散列表中取值返回，不需要重复计算）
递归代码还有很多别的问题。
在时间效率上，递归代码里多了很多函数调用，当这些函数调用的数量较大时，就会积聚成一个可观的时间成本。在空间复杂度上，因为递归调用一次就会在内存栈中保存一次现场数据，所以在分析递归代码空间复杂度时，需要额外考虑这部分的开销，比如我们前面讲到的电影院递归代码，空间复杂度并不是 O(1)，而是 O(n)。
空间复杂度高、有堆栈溢出的风险、存在重复计算、过多的函数调用会耗时较多等问题。
递归代码->非递归代码：迭代循环 for while
调试递归:
- 打印日志发现，递归值。
- 结合条件断点进行调试。