最近在整理数据结构方面的知识, 系统化看了下 Java 中常用数据结构, 突发奇想用动画来绘制数据流转过程.
主要基于 jdk8, 可能会有些特性与 jdk7 之前不相同, 例如 LinkedList LinkedHashMap 中的双向列表不再是回环的.
HashMap 中的单链表是尾插, 而不是头插入等等, 后文不再赘叙这些差异, 本文目录结构如下:
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)
add(index, E)
这边有个小的优化, 他会先判断 index 是靠近队头还是队尾, 来确定从哪个方向遍历链入.
if(index>1))
Node x = first;
for (inti = 0; i < index; i++) {
x = x.next;
}
return x;
}else{
Node x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--) {
x = x.prev;
}
return x;
}
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)
扩容
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
final ReentrantLocklock=this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try{
while(count == items.length)
notFull.await();
enqueue(e);
}finally{
lock.unlock();
}
take()
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.
private E dequeue() {
// assert lock.getHoldCount() == 1;
// assert items[takeIndex] != null;
final Object[] items = this.items;
@SuppressWarnings("unchecked")
E x = (E) items[takeIndex];
items[takeIndex] = null;
if (++takeIndex == items.length){
takeIndex = 0;
}
count--;
if (itrs != null){
itrs.elementDequeued();
}
notFull.signal();
return x;
}
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".
// 定义两条链
// 原来的 hash 值新增的 bit 为 0 的链，头部和尾部
Node loHead =null, loTail =null;
// 原来的 hash 值新增的 bit 为 1 的链，头部和尾部
Node hiHead =null, hiTail =null;
Node next;
// 循环遍历出链条链
do{
next = e.next;
if((e.hash & oldCap) ==0) {
if(loTail ==null){
loHead = e;
}else{
loTail.next = e;
}
loTail = e;
}else{
if(hiTail ==null){
hiHead = e;
}else{
hiTail.next = e;
}
hiTail = e;
}
}while((e = next) !=null);
// 扩容前后位置不变的链
if(loTail !=null) {
loTail.next =null;
newTab[j] = loHead;
}
// 扩容后位置加上原数组长度的链
if(hiTail !=null) {
hiTail.next =null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
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)
get(K)
accessOrder 为 false 的时候, 直接返回元素就行了, 不需要调整位置.
accessOrder 为 true 的时候, 需要将最近访问的元素, 放置到队尾.
removeEldestEntry 删除最老的元素
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