java数据结构YZP专栏-----数组的底层原理

主文章（数据结构的索引目录—进不去就说明我还没写完）
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源码(码云)：https://gitee.com/yin_zhipeng/data_structures_and_algorithms_in_java.git

数组

1. 一种线性数据结构，内存地址连续
2. 由于java无法直接操作内存，但是我们需要理解数组的底层原理

面试点，ArrayList

1. 面试常问ArrayList，说明它的优势和缺点，我们可能都知道，它查询修改快，插入删除慢，为什么呢？
2. ArrayList底层就是数组，所以下面介绍的原理，操作，优缺点，都是ArrayList的特点

1. 数组底层原理（Basic principles of Array）

1. 数组用一组连续内存空间，存储一组具有相同类型的数据

1. 一组连续内存空间
   

1. 假设上图为内存区，那么必须保证红色格子连续，中间不能有灰色或橙色的格子
2. 假设最后一个红色格子2，是灰色的格子。那么数组的内存区域不能放在这里，而是整个向下用第三行的橙色格子。必须保证内存空间连续

2. 存储一组相同类型数据，假设int a[] = new int[5];起始空间为1000， int类型占4字节，那么内存空间如下分配
   

1. 实际上内存存储的是位，int 4字节 = 32位

如何寻址

1. 我们知道内存空间是连续的，并且每个数组元素分配的空间，和存储数据类型有关，所以，寻址时，通过首地址1000，向后推算即可
2. 随机元素寻址

a[i]_address=a[0]_address+(i*4)

1. 所以，下标从0开始
2. 连续性分配
3. 数组元素类型相同

2. 操作原理，时间复杂度

读取和更新

1. int n = arr[2]; 操作原理为，首地址1000+2*4 = 1008，直接获取1008地址数据
2. arr[2] = 10; 操作原理为，首地址1000+2*4 = 1008，直接将1008地址数据，修改为10
3. 因此，时间复杂度都是O(1)

插入元素

1. 尾部插入，数据实际元素数量小于数组长度情况下，直接把插入元素放在数组末尾空闲位置，等同于更新元素操作。例如arr[6] = 8;，时间复杂度O(1)
   
2. 中间插入，数据实际元素数量小于数组长度，数组每一元素都有固定下标，需要把插入位置和后面元素后移，再把插入元素放在对应位置上,时间复杂度O(n)
   
3. 超范围插入，当前数组已满，还想插入，需要进行数组扩容，例如创建新数组，长度是原来2倍，再把旧数组元素复制过去
   

删除

1. 和插入正好相反，如果删除中间的，后面的元素需要前挪
2. 一般考虑效率，会采用标记算法，标记要删除的，一次性批量删除，然后往前挪。而不是一个个删除，每删一个，往前挪一次。时间复杂度O(n)

时间复杂度只考虑最坏情况

1. 所以按最坏情况考虑，插入和删除，都需要涉及元素移动，时间时间复杂度是O(n)
2. 而查询和修改，时间复杂度都是O(1)

适用场景

1. 因此，数组这种数据结构，查询和修改效率高
2. 插入和删除效率低