数据结构与算法（Java语言描述）

数据结构与算法（Java语言描述）

数据结构基础知识（Data structures）

数组（Array）

特点

• 用连续的内存空间存储相同类型的数据
• 数组有长度，且一旦创建无法更改，不支持扩容
• 通过下标/索引操作数组中的数据

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链表（LinkedList）

应用场景

内存分散，且需要存储的内容需要连续查找并且大于散布的内存

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特点

• 占用非连续的内存空间
• 节点之间通过指针连接
• 天然支持扩容

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链表操作

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链表应用场景举例

双指针-快慢指针

• 检测链表中的环
• 找到链表的中间节点
• 找到链表的倒数第K个节点
• ……

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注意：

1. 两个指针同向而行，按不同的速度或策略移动
2. 常用于检测是否成环，查找链表某些特定节点等
3. 明确指针的初始位置，移动速度/策略，停止条件，仔细处理边界情况

双指针-左右指针

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注意

1. 两个指针从两端相向而行，相遇时结束
2. 相遇时，可能已经遍历了某个特定部分或满足了某个条件
3. 根据题设条件确定哪个指针走

数组和链表的对比

小结

数组的特点：

1. 连续的内存空间存储相同类型的数据

2. 长度固定后不支持扩容

3. 通过下标操作数据

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链表的特点：

1. 非连续的内存空间
2. 节点之间通过指针连接

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链表的操作：

1. 新增/删除：修改next指针
2. 遍历：根据next指针查找

时间复杂度

定义：

反映了算法执行时间(次数)随着处理的数据规模的增长而变化的趋势

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注意：

1. 只需关注最大的数量级
2. 常见时间复杂度：O(1),O(n),O(log n),O(n*log n),O(n^2)
3. 最好、最坏、平均时间复杂度

分析原则：

最大循环原则，加法原则，乘法原则

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数组操作时间复杂度

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链表操作时间复杂度

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空间复杂度

定义：

算法占用的额外存储空间与数据规模之间的增长关系

常见的空间复杂度：

O(1),O(n)

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栈

特点

• 只允许在栈的一端进行数据的入栈和出栈操作
• 元素后进先出（LIFO）
• 入栈，出栈时间复杂度均为O(1)
• 栈可以用数组实现也可以用链表实现

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队列

特点

• 元素从一端入队列，从另一端出队列
• 元素先进先出（FIFO）
• 入队列，出队列的时间复杂度均为O(1)
• 队列可以用数组实现也可以用链表实现

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