Java常见的8种数据结构
数据结构是指数据在计算机内存空间中或磁盘中的组织形式
算法是完成特定任务的过程
数据类型是指一组值和一组对这些值得操作的集合。
数组
顺序存储相同类型的多个数据
二分法查找
r=2^s s：查找步数 r查找范围 幂函数
s=log2® 已知范围获取需要的次数 对数
算法复杂度使用O(N)函数进行标示 主要是去除常数 看运行时间受数据项个数的影响
二分查找代码实现
针对有序数组
public static int myBinarySearch(int[] arr,int value) {
int low=0;
int high=arr.length-1;
while(low<=high) {
int mid=(low+high)/2;
if(value==arr[mid]) {
return mid;
}
if(value>arr[mid]) {
low=mid+1;
}
if(value public static int rank(int key,int[]a){
//二分法查找递归实现
return binSearch(a,0,a.length-1,key);
}
// 二分查找递归实现
public static int binSearch(int srcArray[], int start, int end, int key) {
int mid = (end - start) / 2 + start;
if (srcArray[mid] == key) {
return mid;
}
if (start >= end) {
return -1;
} else if (key > srcArray[mid]) {
return binSearch(srcArray, mid + 1, end, key);
} else if (key < srcArray[mid]) {
return binSearch(srcArray, start, mid - 1, key);
}
return -1;
}
常见排序
参考地址
https://blog.csdn.net/muranfei/article/details/80923996
栈 队列 优先级队列
栈按照“后进先出”、“先进后出”的原则来存储数据，先插入的数据被压入栈底，后插入的数据在栈顶，读出数据的时候，从栈顶开始依次读出 ;实现方式数组或者链表
队列 先进先出 队列会对两端进行定义，一端叫队头，另外一端就叫队尾。队头只允许删除操作（出队），队尾只允许插入操作（入队）实现方式数组或者链表
优先级队列 按照关键字值进行排序 插入到对应的位置；eg:在线程队列中 优先级高的优先处理
链表
**链表是一种物理存储结构上非连续存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的引用链接次序实现的。**通俗的说：就是由一个个节点组成，这些节点逻辑上连续，物理上不连续
链表是一个线性结构，但是存储的数据可以是非线性的。链表由一个个子节点构成，每个节点有两个部分：数据域和指针域
数据域：就是实际存储数据的
指针域：
链表的核心就是指针域，通过对指针域的操作实现增加节点删除节点，所谓链表就是形象的表示出一环扣一环，这是链表的优点也是缺点，指针域可以有一个和两个，单链表就是单个指针域指向后一个节点，双链表就是节点有两个指针域，分别指向前一个和后一个节点。
优点：插入删除不需要移动所有节点，只需要将待插入的节点的指针域一个指向待插入位置的后一个节点，一个指向前一个节点，不需要初始化容量；
缺点就是搜索的时候必须遍历节点；含有大量的引用，占用的内存空间大。
二叉树
解决有序数组插入慢 链表查找慢问题
树是一种典型的非线性结构，它是由 n（n>0）个有限节点组成的一个具有层次关系的集合。
之所以叫“树”，是因为这种数据结构看起来就像是一个倒挂的树，只不过根在上，叶在下。树形数据结构有以下这些特点：
- 每个节点都只有有限个子节点或无子节点；
- 没有父节点的节点称为根节点；
- 每一个非根节点有且只有一个父节点；
- 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
常见数为二叉树 ：每个节点只有2个以内的子节点
子节点 父节点 叶节点（没有子节点）
二叉搜索树（二叉查找树） ：左子节点不为空且小于节点值 ，右子节点不为空且大于等于节点值
二叉树遍历：如果采用顺序结构来保存二叉树，程序遍历二叉树将非常容易，无需进行任何思考，直接遍历底层数组即可。如果采用链表来保存二叉树的节点，则有以下两种遍历方式：
- 深度优先遍历：这种遍历算法将先访问到树中最深层次的节点。
- 广度优先遍历：这种遍历算法将逐层访问每层的节点，先访问根节点，然后访问第二层的节点……以此类推。因此广度优先遍历又被称为按层遍历。
对于深度优先遍历算法而言，他可分为以下三种：
-
(1)先序遍历二叉树
-
(2)中序遍历二叉树
-
(3)后序遍历二叉树
-
如果L、D、R表示左子树、根、右子树，习惯上总是先遍历左子树，后遍历右子树，根据遍历根节点的顺序不同，上面三种方法可以表示如下：
-
DLR:先序遍历
-
LDR:中序遍历
-
LRD:后序遍历
查找 增加 时间复杂度O(logN) 删除算法复杂
二叉搜索树缺点 对于有序数据产生非平衡树 插入 查找 删除效率低
平衡二叉树：当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于 1 的二叉树
平衡二叉树本质上也是一颗二叉查找树，不过为了限制左右子树的高度差，避免出现倾斜树等偏向于线性结构演化的情况，所以对二叉搜索树中每个节点的左右子树作了限制，左右子树的高度差称之为平衡因子，树中每个节点的平衡因子绝对值不大于 1。
平衡二叉树(avl树)的难点在于，当删除或者增加节点的情况下，如何通过左旋或者右旋的方式来保持左右平衡。
红黑树详细介绍
avl树一定是平衡的 在插入和删除的时候需要扫描两遍树，一次是向下寻找插入点，一次是向上平衡树，效率不如红黑树高，也不如红黑树常用
哈希表
哈希算法：这类算法接受任意长度的二进制输入值，对输入值做换算（切碎），最终给出固定长度的二进制输出值；
哈希表（Hash Table），也叫散列表，是一种可以通过关键码值（key-value）直接访问的数据结构，它最大的特点就是可以快速实现查找、插入和删除。
数组的最大特点就是查找容易，插入和删除困难；而链表正好相反，查找困难，而插入和删除容易。哈希表很完美地结合了两者的优点， Java 的 HashMap 在此基础上还加入了树的优点。
哈希函数在哈希表中起着⾮常关键的作⽤，它可以把任意长度的输入变换成固定长度的输出，该输出就是哈希值。哈希函数使得一个数据序列的访问过程变得更加迅速有效，通过哈希函数，数据元素能够被很快的进行定位。
若关键字为 k，则其值存放在 hash(k) 的存储位置上。由此，不需要遍历就可以直接取得 k 对应的值。
对于任意两个不同的数据块，其哈希值相同的可能性极小，也就是说，对于一个给定的数据块，找到和它哈希值相同的数据块极为困难。再者，对于一个数据块，哪怕只改动它的一个比特位，其哈希值的改动也会非常的大——这正是 Hash 存在的价值！
尽管可能性极小，但仍然会发生，如果哈希冲突了，Java 的 HashMap 会在数组的同一个位置上增加链表，如果链表的长度大于 8，将会转化成红黑树进行处理——这就是所谓的拉链法（数组+链表）。
hashmap
- HashMap是基于数组来实现哈希表的，数组就好比内存储空间，数组的index就好比内存的地址；
- HashMap的每个记录就是一个Entry
- HashMap的哈希函数 = 计算出hashCode + 计算出数组的index；
- HashMap解决冲突：使用链地址法，每个Entry对象都有一个引用next来指向链表的下一个Entry；
- HashMap的装填因子：默认为0.75；
堆
堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；
堆总是一棵完全二叉树。
将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
时间负责度 O(logN)
图
图的遍历: 深度优先搜素（DFS） ：得到距离起始点最远的顶点，然后在不能前进的时候返回;
可以用栈进行实现：
- 访问一个邻接的未访问的顶点，标记他，并把他放入栈中
- 当不能执行第一条的时候 如果栈不空，从栈中弹出一个顶点
- 重复执行1 2 如果不能执行则结束
广度优先搜素(BFS)：访问起始点的所有邻接点，然后在访问较远的区域，用队列实现
- 访问下一个未访问的邻接点，这个订点必须是当前顶点的邻接点，标记他，并插入队列中
- 如果1执行完事，则从队列中取一个顶点做为当前顶点，重复执行1 2
- 队列为空 不能执行2 则结束
无环有向图 的拓扑排序 将有向图中的顶点以线性方式进行排序：把有向图的各个点按照排序输出 可以生成不同的排序；任务执行的先后顺序
参考文章Java常见的8种数据结构
runoob.com