最近在整理數據結構方面的知識, 系統化看了下Java中常用數據結構, 突發奇想用動畫來繪制數據流轉過程.
主要基於jdk8, 可能會有些特性與jdk7之前不相同, 例如LinkedList LinkedHashMap中的雙向列表不再是回環的.
HashMap中的單鏈表是尾插, 而不是頭插入等等, 后文不再贅敘這些差異, 本文目錄結構如下:
LinkedList
經典的雙鏈表結構, 適用於亂序插入, 刪除. 指定序列操作則性能不如ArrayList, 這也是其數據結構決定的.
add(E) / addLast(E)
add(index, E)
這邊有個小的優化, 他會先判斷index是靠近隊頭還是隊尾, 來確定從哪個方向遍歷鏈入.
1 if (index < (size >> 1)) { 2 Node<E> x = first; 3 for (int i = 0; i < index; i++) 4 x = x.next; 5 return x; 6 } else { 7 Node<E> x = last; 8 for (int i = size - 1; i > index; i--) 9 x = x.prev; 10 return x; 11 }
靠隊尾
get(index)
也是會先判斷index, 不過性能依然不好, 這也是為什么不推薦用for(int i = 0; i < lengh; i++)的方式遍歷linkedlist, 而是使用iterator的方式遍歷.
remove(E)
ArrayList
底層就是一個數組, 因此按序查找快, 亂序插入, 刪除因為涉及到后面元素移位所以性能慢.
add(index, E)
擴容
一般默認容量是10, 擴容后, 會length*1.5.
remove(E)
循環遍歷數組, 判斷E是否equals當前元素, 刪除性能不如LinkedList.
Stack
經典的數據結構, 底層也是數組, 繼承自Vector, 先進后出FILO, 默認new Stack()容量為10, 超出自動擴容.
push(E)
pop()
后綴表達式
Stack的一個典型應用就是計算表達式如 9 + (3 - 1) * 3 + 10 / 2, 計算機將中綴表達式轉為后綴表達式, 再對后綴表達式進行計算.
中綴轉后綴
- 數字直接輸出
- 棧為空時，遇到運算符，直接入棧
- 遇到左括號, 將其入棧
- 遇到右括號, 執行出棧操作，並將出棧的元素輸出，直到彈出棧的是左括號，左括號不輸出。
- 遇到運算符(加減乘除)：彈出所有優先級大於或者等於該運算符的棧頂元素，然后將該運算符入棧
- 最終將棧中的元素依次出棧，輸出。
計算后綴表達
- 遇到數字時，將數字壓入堆棧
- 遇到運算符時，彈出棧頂的兩個數，用運算符對它們做相應的計算, 並將結果入棧
- 重復上述過程直到表達式最右端
- 運算得出的值即為表達式的結果
隊列
與Stack的區別在於, Stack的刪除與添加都在隊尾進行, 而Queue刪除在隊頭, 添加在隊尾.
ArrayBlockingQueue
生產消費者中常用的阻塞有界隊列, FIFO.
put(E)
put(E) 隊列滿了
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 }
take()
當元素被取出后, 並沒有對數組后面的元素位移, 而是更新takeIndex來指向下一個元素.
takeIndex是一個環形的增長, 當移動到隊列尾部時, 會指向0, 再次循環.
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 }
HashMap
最常用的哈希表, 面試的童鞋必備知識了, 內部通過數組 + 單鏈表的方式實現. jdk8中引入了紅黑樹對長度 > 8的鏈表進行優化, 我們另外篇幅再講.
put(K, V)
put(K, V) 相同hash值
resize 動態擴容
當map中元素超出設定的閾值后, 會進行resize (length * 2)操作, 擴容過程中對元素一通操作, 並放置到新的位置.
具體操作如下:
- 在jdk7中對所有元素直接rehash, 並放到新的位置.
- 在jdk8中判斷元素原hash值新增的bit位是0還是1, 0則索引不變, 1則索引變成"原索引 + oldTable.length".
1 //定義兩條鏈 2 //原來的hash值新增的bit為0的鏈，頭部和尾部 3 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 4 //原來的hash值新增的bit為1的鏈，頭部和尾部 5 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 6 Node<K,V> next; 7 //循環遍歷出鏈條鏈 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 //擴容前后位置不變的鏈 26 if (loTail != null) { 27 loTail.next = null; 28 newTab[j] = loHead; 29 } 30 //擴容后位置加上原數組長度的鏈 31 if (hiTail != null) { 32 hiTail.next = null; 33 newTab[j + oldCap] = hiHead; 34 }
LinkedHashMap
繼承自HashMap, 底層額外維護了一個雙向鏈表來維持數據有序. 可以通過設置accessOrder來實現FIFO(插入有序)或者LRU(訪問有序)緩存.
put(K, V)
get(K)
accessOrder為false的時候, 直接返回元素就行了, 不需要調整位置.
accessOrder為true的時候, 需要將最近訪問的元素, 放置到隊尾.
removeEldestEntry 刪除最老的元素
