本文深入探讨了Java动态数组的时间复杂度，包括增删改查操作的最坏情况分析。通过均摊复杂度分析，指出在特定情况下，resize操作的均摊时间复杂度为O(1)。同时，文章提出了复杂度震荡问题，特别是当同时进行addLast和removeLast操作时，并提出Lazy策略作为解决方案，即在size达到capacity/4时才减小capacity，以降低时间复杂度震荡的影响。
数组最大的优点：快速查询。
数组最好应用于“索引有语意”的情况。
基于java的数组，二次封装数组。
我们先来写一个有CRUD的数组，并对其进行优化，然后分析时间复杂度
增删改查
public class Array {
private int[] data;
private int size;
// 构造函数，传入数组的容量capacity构造Array
public Array(int capacity){
data = new int[capacity];
size = 0;
}
// 无参数的构造函数，默认数组的容量capacity=10
public Array(){
this(10);
}
// 获取数组的容量
public int getCapacity(){
return data.length;
}
// 获取数组中的元素个数
public int getSize(){
return size;
}
// 返回数组是否为空
public boolean isEmpty(){
return size == 0;
}
// 向所有元素后添加一个新元素
public void addLast(int e){
add(size, e);
}
// 在所有元素前添加一个新元素
public void addFirst(int e){
add(0, e);
}
// 在index索引的位置插入一个新元素e
public void add(int index, int e){
if(size == data.length)
throw new IllegalArgumentException("Add failed. Array is full.");
if(index < 0 || index > size)
throw new IllegalArgumentException("Add failed. Require index >= 0 and index <= size.");
for(int i = size - 1; i >= index ; i --)
data[i + 1] = data[i];
data[index] = e;
size ++;
}
// 获取index索引位置的元素
public int get(int index){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Get failed. Index is illegal.");
return data[index];
}
// 修改index索引位置的元素为e
public void set(int index, int e){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Set failed. Index is illegal.");
data[index] = e;
}
// 查找数组中是否有元素e
public boolean contains(int e){
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
if(data[i] == e)
return true;
}
return false;
}
// 查找数组中元素e所在的索引，如果不存在元素e，则返回-1
public int find(int e){
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
if(data[i] == e)
return i;
}
return -1;
}
// 从数组中删除index位置的元素, 返回删除的元素
public int remove(int index){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Remove failed. Index is illegal.");
int ret = data[index];
for(int i = index + 1 ; i < size ; i ++)
data[i - 1] = data[i];
size --;
return ret;
}
// 从数组中删除第一个元素, 返回删除的元素
public int removeFirst(){
return remove(0);
}
// 从数组中删除最后一个元素, 返回删除的元素
public int removeLast(){
return remove(size - 1);
}
// 从数组中删除元素e
public void removeElement(int e){
int index = find(e);
if(index != -1)
remove(index);
}
@Override
public String toString(){
StringBuilder res = new StringBuilder();
res.append(String.format("Array: size = %d , capacity = %d\n", size, data.length));
res.append('[');
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
res.append(data[i]);
if(i != size - 1)
res.append(", ");
}
res.append(']');
return res.toString();
}
}
对数组使用泛型，让他可以适应于除其他类型
public class Array<E> {
private E[] data;
private int size;
// 构造函数，传入数组的容量capacity构造Array
public Array(int capacity){
data = (E[])new Object[capacity];
size = 0;
}
// 无参数的构造函数，默认数组的容量capacity=10
public Array(){
this(10);
}
// 获取数组的容量
public int getCapacity(){
return data.length;
}
// 获取数组中的元素个数
public int getSize(){
return size;
}
// 返回数组是否为空
public boolean isEmpty(){
return size == 0;
}
// 在index索引的位置插入一个新元素e
public void add(int index, E e){
if(size == data.length)
throw new IllegalArgumentException("Add failed. Array is full.");
if(index < 0 || index > size)
throw new IllegalArgumentException("Add failed. Require index >= 0 and index <= size.");
for(int i = size - 1; i >= index ; i --)
data[i + 1] = data[i];
data[index] = e;
size ++;
}
// 向所有元素后添加一个新元素
public void addLast(E e){
add(size, e);
}
// 在所有元素前添加一个新元素
public void addFirst(E e){
add(0, e);
}
// 获取index索引位置的元素
public E get(int index){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Get failed. Index is illegal.");
return data[index];
}
// 修改index索引位置的元素为e
public void set(int index, E e){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Set failed. Index is illegal.");
data[index] = e;
}
// 查找数组中是否有元素e
public boolean contains(E e){
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
if(data[i].equals(e))
return true;
}
return false;
}
// 查找数组中元素e所在的索引，如果不存在元素e，则返回-1
public int find(E e){
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
if(data[i].equals(e))
return i;
}
return -1;
}
// 从数组中删除index位置的元素, 返回删除的元素
public E remove(int index){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Remove failed. Index is illegal.");
E ret = data[index];
for(int i = index + 1 ; i < size ; i ++)
data[i - 1] = data[i];
size --;
data[size] = null; // loitering objects != memory leak
return ret;
}
// 从数组中删除第一个元素, 返回删除的元素
public E removeFirst(){
return remove(0);
}
// 从数组中删除最后一个元素, 返回删除的元素
public E removeLast(){
return remove(size - 1);
}
// 从数组中删除元素e
public void removeElement(E e){
int index = find(e);
if(index != -1)
remove(index);
}
@Override
public String toString(){
StringBuilder res = new StringBuilder();
res.append(String.format("Array: size = %d , capacity = %d\n", size, data.length));
res.append('[');
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
res.append(data[i]);
if(i != size - 1)
res.append(", ");
}
res.append(']');
return res.toString();
}
}
把静态数组变为动态数组：开创新数组，遍历复制。
public class Array<E> {
private E[] data;
private int size;
// 构造函数，传入数组的容量capacity构造Array
public Array(int capacity){
data = (E[])new Object[capacity];
size = 0;
}
// 无参数的构造函数，默认数组的容量capacity=10
public Array(){
this(10);
}
// 获取数组的容量
public int getCapacity(){
return data.length;
}
// 获取数组中的元素个数
public int getSize(){
return size;
}
// 返回数组是否为空
public boolean isEmpty(){
return size == 0;
}
// 在index索引的位置插入一个新元素e
public void add(int index, E e){
if(index < 0 || index > size)
throw new IllegalArgumentException("Add failed. Require index >= 0 and index <= size.");
if(size == data.length)
resize(2 * data.length);
for(int i = size - 1; i >= index ; i --)
data[i + 1] = data[i];
data[index] = e;
size ++;
}
// 向所有元素后添加一个新元素
public void addLast(E e){
add(size, e);
}
// 在所有元素前添加一个新元素
public void addFirst(E e){
add(0, e);
}
// 获取index索引位置的元素
public E get(int index){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Get failed. Index is illegal.");
return data[index];
}
// 修改index索引位置的元素为e
public void set(int index, E e){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Set failed. Index is illegal.");
data[index] = e;
}
// 查找数组中是否有元素e
public boolean contains(E e){
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
if(data[i].equals(e))
return true;
}
return false;
}
// 查找数组中元素e所在的索引，如果不存在元素e，则返回-1
public int find(E e){
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
if(data[i].equals(e))
return i;
}
return -1;
}
// 从数组中删除index位置的元素, 返回删除的元素
public E remove(int index){
if(index < 0 || index >= size)
throw new IllegalArgumentException("Remove failed. Index is illegal.");
E ret = data[index];
for(int i = index + 1 ; i < size ; i ++)
data[i - 1] = data[i];
size --;
data[size] = null; // loitering objects != memory leak
if(size == data.length / 2)
resize(data.length / 2);
return ret;
}
// 从数组中删除第一个元素, 返回删除的元素
public E removeFirst(){
return remove(0);
}
// 从数组中删除最后一个元素, 返回删除的元素
public E removeLast(){
return remove(size - 1);
}
// 从数组中删除元素e
public void removeElement(E e){
int index = find(e);
if(index != -1)
remove(index);
}
@Override
public String toString(){
StringBuilder res = new StringBuilder();
res.append(String.format("Array: size = %d , capacity = %d\n", size, data.length));
res.append('[');
for(int i = 0 ; i < size ; i ++){
res.append(data[i]);
if(i != size - 1)
res.append(", ");
}
res.append(']');
return res.toString();
}
// 将数组空间的容量变成newCapacity大小
private void resize(int newCapacity){
E[] newData = (E[])new Object[newCapacity];
for(int i = 0 ; i < size ; i ++)
newData[i] = data[i];
data = newData;
}
}
简单的时间复杂度分析
大O描述的是算法的运行时间和输入数据之间的关系
算法和n呈线性关系，俗称渐进时间复杂度，n趋向于无穷
简单复杂度分析，分析最坏情况，那么分析java动态数组。
- 增：O（n）
- 删：O(n)
- 改:已知索引O(1);未知索引O(n)
- 查;已知索引O(1);未知索引O(n)
均摊复杂度
resize的复杂度分析
resize O(n)
假设当前capacity=8，并且每一次添加操作都使用addLast，那么就是9次addLast操作，触发resize，总共进行17次基本操作。平均，每次addLast操作，进行2次基本操作。那么假设capacity=n，n+1次addLast，触发resize，总共进行2n+1次基本操作。平均，每次addLast操作，进行2次基本操作。那么均摊计算，时间复杂度是O(1)的！
同理removeLast也是O(1)
复杂度震荡
但是，如果我们同时addLast和removeLast操作：
那么，由于resize操作，时间复杂度如下：
addLast O(n)
removeLast O(n)
解决方案:Lazy(延迟性策略)：当size==capacity/4时，才将capacity减半
直接将
if(size == data.length / 2)
resize(data.length / 2);
改为
if(size == data.length / 4 && data.length / 2 != 0)
resize(data.length / 2);
return ret;
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