数据结构的JAVA实现

最新推荐文章于 2024-04-04 14:47:10 发布
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一.数组与Arrays

（1）Arrays的使用

import java.util.Arrays;
public class TestArrays {
  public static void main(String[] args) {
    int[] a = {44, 77, 55, 22, 99, 88, 33, 66};
    print(a);
    Arrays.sort(a);
    print(a);
    int k = Arrays.binarySearch(a, 44);
    System.out.printf("Arrays.binarySearch(a, 44): %d%n", k);
    System.out.printf("a[%d]: %d%n", k, a[k]);
    k = Arrays.binarySearch(a, 45);
    System.out.printf("Arrays.binarySearch(a, 45): %d%n", k);
    int[] b = new int[8];
    print(b);
    Arrays.fill(b, 55);
    print(b);
    System.out.println("Arrays.equals(a,b): " + Arrays.equals(a,b));
  }
}


The output is
44 77 55 22 99 88 33 66 
22 33 44 55 66 77 88 99 
Arrays.binarySearch(a, 44): 2
a[2]: 44
Arrays.binarySearch(a, 45): -4
0 0 0 0 0 0 0 0 
55 55 55 55 55 55 55 55 
Arrays.equals(a,b): false

（2）顺序查找

public class TestBinarySearch {
  public static void main(String[] args) {
    int[] a = {22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99};
    System.out.println("search(a, 44): " + search(a, 44));
    System.out.println("search(a, 50): " + search(a, 50));
    System.out.println("search(a, 77): " + search(a, 77));
    System.out.println("search(a, 100): " + search(a, 100));
  }

  public static int search(int[] a, int x) {
    // POSTCONDITIONS: returns an integer i; 
    //                 if i >= 0, then a[i] == x; otherwise x is not in a[];
    for (int i=0; i<a.length; i++) {              // step 1
      // INVARIANT: x is not among a[0]...a[i-1]  // step 2
      if (a[i] == x) {                 // step 3
        return i;
      }
    }
    return -1;                          // step 4
  }
}


The output is:
search(a, 44): 2
search(a, 50): -1
search(a, 77): 5
search(a, 100): -1

（3）折半查找

public class TestBinarySearch {
  public static void main(String[] args) {
    int[] a = {22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99};
    System.out.println("search(a, 44): " + search(a, 44));
    System.out.println("search(a, 50): " + search(a, 50));
    System.out.println("search(a, 77): " + search(a, 77));
    System.out.println("search(a, 100): " + search(a, 100));
  }

  public static int search(int[] a, int x) {
    // POSTCONDITIONS: returns i; 
    //                 if i >= 0, then a[i] == x; otherwise i == -1;
    int lo = 0;
    int hi = a.length;
    while (lo < hi) {                              // step 1
      // INVARIANT: if a[j]==x then lo <= j < hi;  // step 3
      int i = (lo + hi)/2;                         // step 4
      if (a[i] == x) {
        return i;                                  // step 5
      } else if (a[i] < x) {
        lo = i+1;                                  // step 6
      } else {
        hi = i;                                    // step 7
      }
    }
    return -1;                                     // step 2
  }
}


（4）反转

void reverse(int[] a) {
  int n = a.length;
  if (n < 2) {
    return;
  }
  for (int i = 0; i < n/2; i++) {
    swap(a, i, n-i-1);
  } 
}
void swap(int[] a, int i, int j) {
  // swaps a[i] with a[j]:
  int ai = a[i];
  int aj = a[j];
  a[i] = aj;
  a[j] = ai;
}


二.链式数据结构

（1）插入有序数组

void insert(int[] a, int n, int x) {
  // preconditions: a[0] <= ... <= a[n-1], and n < a.length;
  // postconditions: a[0] <= ... <= a[n], and x is among them;
  int i = 0;
  while (i < n && a[i] <= x) {
    ++i;
  }
  System.arraycopy(a, i, a, i+1, n-i);  // copies a[i..n) into a[i+1..n+1)
  a[i] = x;
}


（2）单向链表插入和删除

class Node {
  int data;
  Node next;
  Node(int data) {
    this.data = data;
  }
}
Node insert(Node start, int x) {
  if (start == null || start.data > x) {
    start = new Node(x,start);
    return start;
  }
  Node p=start;
  while (p.next != null) {
    if (p.next.data > x)  break;
     p = p.next;
  }
  p.next = new Node(x,p.next);
  return start;
}

Node delete(Node start, int x) {
  if (start == null || start.data > x) {  // x is not in the list 
    return start;
  } else if (start.data == x) {      // x is the first element in the list
    return start.next;
  }
  for (Node p = start; p.next != null; p = p.next) {
    if (p.next.data > x) {
      break;                         // x is not in the list
    } else if (p.next.data == x) {   // x is in the p.next node
      p.next = p.next.next;          // delete it
      break;
    }
  }
  return start;
}


三.JAVA容器类


              
jdk1.4容器类关系图

虚线框表示接口。

实线框表示实体类。

粗线框表示最常用的实体类。

点线的箭头表示实现了这个接口。

实线箭头表示类可以制造箭头所指的那个类的对象。

 

容器类持有对象方式 

1， Collection：只允许每个位置上放一个对象。它包括“以一定顺序持有一组对象”的List，以及“只能允许添加不重复对象”的Set。你可以用add()方法向Collection对象中加元素。

2， Map：一组以“键－值”（key－value）的形式出现的pair，Map也不接受重复的key值。你可以用put()方法往Map里面加元素。

 
Collection 和 Collections的区别
Collections是个java.util下的类，它包含有各种有关集合操作的静态方法，实现对各种集合的搜索、排序、线程安全化等操作。

Collection是个java.util下的接口，它是各种集合结构的父接口。继承自它的接口主要有Set 和List.

 

无论使用哪种Set，都需要定义equals(),但是只有在“要把对象放进HashSet”的情况下，才需要定义hashCode().因为HashSet是我们通常用的Set，所以通常也需要定义hashCode()。作为一种编程风格，你应该在覆写equals()的同时把hashCode()也覆写了。

LinkedList类

　　LinkedList使用双向链表来实现的，也就是每个对象，除了保存数据之外，还保存着在它前面和后面的那两个对象的reference，允许null元素。此外LinkedList提供额外的get，remove，insert方法在LinkedList的首部或尾部。这些操作使LinkedList可被用作堆栈（stack），队列（queue）或双向队列（deque）。

　　注意LinkedList没有同步方法。如果多个线程同时访问一个List，则必须自己实现访问同步。一种解决方法是在创建List时构造一个同步的List：
　　　　List list = Collections.synchronizedList(new LinkedList(...)); 

ArrayList类

　　ArrayList擅长对元素进行随机访问，可以把它想成“一个能够自动扩展的数组”。它允许所有元素，包括null。ArrayList没有同步。
size，isEmpty，get，set方法运行时间为常数。但是add方法开销为分摊的常数，添加n个元素需要O(n)的时间。其他的方法运行时间为线性。
　　每个ArrayList实例都有一个容量（Capacity），即用于存储元素的数组的大小。这个容量可随着不断添加新元素而自动增加，但是增长算法并没有定义。当需要插入大量元素时，在插入前可以调用ensureCapacity方法来增加ArrayList的容量以提高插入效率。
　　和LinkedList一样，ArrayList也是非同步的（unsynchronized）。 

Vector类（legacy，遗留的）

　　Vector非常类似ArrayList。 

ArrayList和Vector的区别 

一.同步性:Vector是线程安全的，也就是说是同步的，而ArrayList是线程序不安全的，不是同步的。由Vector创建的Iterator，虽然和ArrayList创建的Iterator是同一接口，但是，因为Vector是同步的，当一个Iterator被创建而且正在被使用，另一个线程改变了Vector的状态（例如，添加或删除了一些元素），这时调用Iterator的方法时将抛出ConcurrentModificationException，因此必须捕获该异常。
    二.数据增长:当需要增长时,Vector默认增长为原来一培，而ArrayList却是原来的一半. 

Stack 类（legacy，遗留的）

　　Stack继承自Vector，实现一个后进先出的堆栈。Stack提供5个额外的方法使得Vector得以被当作堆栈使用。基本的push和pop方法，还有peek方法得到栈顶的元素，empty方法测试堆栈是否为空，search方法检测一个元素在堆栈中的位置。Stack刚创建后是空栈。

iterator()方法

Enumeration接口定义了可以对一个对象的类集中的元素进行枚举（一次获得一个）的方法。这个接口尽管没有被摈弃，但已经被Iterator所替代。

不论Collection的实际类型如何，它都支持一个iterator()的方法，该方法返回一个迭代子，使用该迭代子即可逐一访问Collection中每一个元素。

iterator()方法不必知道对象序列的具体实现，就能在序列中移动，选取其中的对象

用iterator（）方法叫容器传给你一个Iterator对象。

List simple＝new ArrayList();Iterator e= simple.iterator();

第一次调用Iterator的next（）方法的时候，它会传给你序列中的第一个元素。

用next（）方法获取序列中的下一个对象。

用hasNext（）方法查询序列中是否还有其它对象。

用remove（）方法删除迭代器所返回的最后一个元素。

 

Hashtable类（legacy，遗留的）

　　Hashtable继承Map接口，实现一个key-value映射的哈希表。任何非空（non-null）的对象都可作为key或者value。
　　添加数据使用put(key, value)，取出数据使用get(key)，这两个基本操作的时间开销为常数。
    Hashtable通过initial capacity和load factor两个参数调整性能。通常缺省的load factor 0.75较好地实现了时间和空间的均衡。增大load factor可以节省空间但相应的查找时间将增大，这会影响像get和put这样的操作。
    使用Hashtable的简单示例如下，将1，2，3放到Hashtable中，他们的key分别是”one”，”two”，”three”：
　　　　Hashtable numbers = new Hashtable();
　　　　numbers.put(“one”, new Integer(1));
　　　　numbers.put(“two”, new Integer(2));
　　　　numbers.put(“three”, new Integer(3));
　　要取出一个数，比如2，用相应的key：
　　　　Integer n = (Integer)numbers.get(“two”);
　　　　System.out.println(“two = ” + n);
　　由于作为key的对象将通过计算其散列函数来确定与之对应的value的位置，因此任何作为key的对象都必须实现hashCode和equals方法。

hashCode()是Object根类的方法（缺省情况下返回对象的内存地址），因此所有java对象都能生成hash code。

equals()是Object根类的方法，只是简单地比较两个对象的地址。

 

如果你用自定义的类当作key的话，要相当小心，按照散列函数的定义，如果两个对象相同，即obj1.equals(obj2)=true，则它们的hashCode必须相同，但如果两个对象不同，则它们的hashCode不一定不同，如果两个不同对象的hashCode相同，这种现象称为冲突，冲突会导致操作哈希表的时间开销增大，所以尽量定义好的hashCode()方法，能加快哈希表的操作。

如果相同的对象有不同的hashCode，对哈希表的操作会出现意想不到的结果（期待的get方法返回null），要避免这种问题，只需要牢记一条：要同时复写equals方法和hashCode方法，而不要只写其中一个。
  

 HashMap类

　　HashMap和Hashtable类似，不同之处在于HashMap是非同步的，并且允许null，即null value和null key。但是将HashMap视为Collection时（values()方法可返回Collection），其迭代子操作时间开销和HashMap的容量成比例。因此，如果迭代操作的性能相当重要的话，不要将HashMap的初始化容量设得过高，或者load factor过低。

 
HashMap和Hashtable的区别  
HashTable的应用非常广泛，HashMap是Hashtable的轻量级实现（非线程安全的实现），HashMap是新框架中用来代替HashTable的类，也就是说建议使用HashMap，不要使用HashTable。
1.HashTable的方法是同步的，HashMap未经同步，所以在多线程场合要手动同步HashMap这个区别就像Vector和ArrayList一样。
2.HashTable不允许null值(key和value都不可以),HashMap允许null值(key和value都可以)。
3.HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsvalue和containsKey。因为contains方法容易让人引起误解。
4.HashTable使用Enumeration，HashMap使用Iterator。

 

hashCode()与equals()方法 

hashCode()是Object根类的方法（缺省情况下返回对象的内存地址），因此所有java对象都能生成hash code。HashMap利用对象的hashCode()来进行快速的查找。

equals()是Object根类的方法，只是简单地比较两个对象的地址。

无论使用哪种Set，都需要定义equals(),但是只有在“要把对象放进HashSet”的情况下，才需要定义hashCode().因为HashSet是我们通常用的Set，所以通常也需要定义hashCode()。

如果你不覆写键的hashCode()和equals()的话，散列数据结构（HashSet,HashMap，LinkedHashSet，LinkedHashMap）就没法正确的处理键。

 

转载：http://blog.youkuaiyun.com/hsttmht/article/details/6989911


四.二叉树

public class BinaryTree<E> extends AbstractCollection {
  protected E root;
  protected BinaryTree<E> left, right, parent;
  protected int size;
  public BinaryTree() {
  }
  public BinaryTree(E root) {
    this.root = root;
    size = 1;
  }
  public BinaryTree(E root, BinaryTree<E> left, BinaryTree<E> right) {
    this(root);
    if (left != null) {
     this.left = left;
     left.parent = this;
      size += left.size();
   }
    if (right != null) {
      this.right = right;
      right.parent = this;
      size += right.size();
   }
  }

}

public class BinaryTree<E> extends AbstractCollection {

  //  insert lines 2-49 from Example 11.20 on page 212
  public Iterator iterator() {
    return new PreOrder();
  }

  abstract public class BinaryTreeIterator implements Iterator {
    protected boolean rootDone;
    protected Iterator lIt, rIt;  // child iterators
    public boolean hasNext() {
      return !rootDone || lIt != null && lIt.hasNext()
                       || rIt != null && rIt.hasNext();
    }
    abstract public Object next();
    public void remove() {
      throw new UnsupportedOperationException(); 
    }

  }
  public class PreOrder extends BinaryTreeIterator {

    public PreOrder() {//前序
      if (left != null) {
        lIt = left.new PreOrder();
      }
      if (right != null) {
        rIt = right.new PreOrder();
      }
    }
    public Object next() {
      if (!rootDone) {
        rootDone = true;
        return root;
      }
      if (lIt != null && lIt.hasNext()) {
        return lIt.next();
      }
      if (rIt != null && rIt.hasNext()) {
        return rIt.next();
      }
      return null;
    }
  }

  public class InOrder extends BinaryTreeIterator {
   public InOrder() {//中序遍历
      if (left != null) {
        lIt = left.new InOrder();
      }
   if (right != null) {
       rIt = right.new InOrder();
      }
   }
    public Object next() {
      if (lIt != null && lIt.hasNext()) {
        return lIt.next();
      }
      if (!rootDone) {
        rootDone = true;
        return root;
      }
      if (rIt != null && rIt.hasNext()) {
       return rIt.next();
      }
      return null;
    }
  }

  public class PostOrder extends BinaryTreeIterator {//后序遍历
    public PostOrder() {
      if (left != null) {
        lIt = left.new PostOrder();
      }
      if (right != null) {
        rIt = right.new PostOrder();
      }
    }
    public Object next() {
      if (lIt != null && lIt.hasNext()) {
        return lIt.next();
      }
      if (rIt != null && rIt.hasNext()) {
        return rIt.next();
      }
      if (!rootDone) {
        rootDone = true;
        return root;
      }
      return null;
    }
  }

  public class LevelOrder extends BinaryTreeIterator {//层次遍历
    Queue<BinaryTree<E>> queue = new ArrayDeque<BinaryTree<E>>();
    public boolean hasNext() {
      return (!rootDone || !queue.isEmpty());
    }
    public Object next() {
      if (!rootDone) {
       if (left != null) {
          queue.add(left);
        }
        if (right != null) {
          queue.add(right);
        }
        rootDone = true;
        return root;
      }
      if (!queue.isEmpty()) {
        BinaryTree<E> tree = queue.remove();
        if (tree.left != null) {
          queue.add(tree.left);
        }
        if (tree.right != null) {
          queue.add(tree.right);
        }
       return tree.root;
     }
     return null;
    }
  }
}

tree = [A, B, D, G, E, C, F, H, I]

PreOrder Traversal:   A B D G E C F H I 
InOrder Traversal:    D G B E A H F I C 
PostOrder Traversal:  G D E B H I F C A 
LevelOrder Traversal: A B C D E F G H I 


五.排序

(1)冒泡排序

private static void swap(int[] a, int i, int j) {
  if (i == j) {
   return;
 }
  int temp=a[j];
  a[j] = a[i];
  a[i] = temp;
}

}

public static void sort(int[] a) {
  for (int i = a.length-1; i > 0; i--) {  // step 1
    for (int j = 0; j < i; j++) {         // step 2
      if (a[j] > a[j+1]) {
        swap(a, j, j+1);                  // step 3
    }
  }
}


（2）快速排序

public static void sort(int[] a) {
  sort(a, 0, a.length);
}
private static void sort(int[] a, int p, int q) {
  if (q - p < 2) {
    return;
  }

  int m = partition(a, p, q);  // step 2
  sort(a, p, m);               // step 4
  sort(a, m+1, q);             // step 5
private static int partition(int[] a, int p, int q) {
  int pivot = a[p], i = p, j = q;       // steps 1-2
  while (i < j) {                       // step 3
    while (i < j && a[--j] >= pivot) ;  // step 4
    if (i < j) {
      a[i] = a[j];                      // step 5
    }
    while (i < j && a[++i] <= pivot) ;  // step 6
    if (i < j) {
      a[j] = a[i];                      // step 7
    }
  }
  a[j] = pivot;                         // step 8
  return j;
}

还有其他排序方式，选择排序，堆排序。。。

QT与JAVA的比较一
World_2015的专栏
03-29 1万+
Qt 相当于 Java 中的 (SWT 或者 SWING) + Collections + Thread + Java3D + Network + ... 唯一可以挂上关系的 就是 他们都跨平台 Java 的运行是建立在虚拟机上的，在虚拟机上 一次编译 到处运行。 但虚拟机是平台各异的，执行代码格式统一。 Qt 程序的运行是建立在 Qt Framework上的。一次编码，到处编译。
QT与JAVA的比较二
World_2015的专栏
03-29 4109
五.多线程 JAVA 版 Java多线程问题常用的几种场景（不是全部）通常需要包括如下几个方面：   共享资源的互斥访问（比如：资源初始化过程）。有限资源的访问控制（比如：数据库连接池会限制只有有限个线程可以同时保持链接）。多线程之间访问的通讯配合（比如：典型的生产-消费模式场景）构建线程池Callable & Future读多写少的并发控制（比如：资源初始化过程）。 针
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　　　　交换的本质是拷贝，其中拷贝包括两种方式。值拷贝和指针拷贝，在java中没有指针，为此，我们可以理解为地址拷贝，在我看来，指针就是地址。 1.传值方式示例： 　　　　 　　　由上述示例可得，传值，不能起到交换的作用，原有变量的值仍未改变。 2.传址方式示例： 　　 　　　该示例通过创建一个类对象Int，为该对象的成员变量num赋值，将对象Int传入swap函数中，起...
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xd__xy的博客
01-01 2071
堆顶元素是二叉树的根节点，即列表首元素。“从顶至底堆化”的操作方向与“从底至顶堆化”相反，我们将根节点的值与其两个子节点的值进行比较，将最大的子节点与根节点交换。如图所示，给定索引 i，其左子节点索引为 2i+1 ，右子节点索引为 2i+2，父节点索引为 (i-1)/2（向下整除）。然后继续执行此操作，从底至顶修复堆中的各个节点，直至越过根节点或遇到无须交换的节点时结束。需要指出的是，许多编程语言提供的是「优先队列 priority queue」，这是一种抽象数据结构，定义为具有优先级排序的队列。
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