java的常见数据结构

Java常见数据结构---八大结构 数据结构是计算机底层存储、组织数据的方式。是指数据相互之间是以什么方式排列在一起的。 通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率 阅读详情

1,数组

数组是一种连续存储线性结构,元素类型相同,大小相等,数组是多维的,通过使用整型索引值来访问他们的元素,数组尺寸不能改变。

数组的优点:
存取速度快
数组的缺点:
事先必须知道数组的长度
插入删除元素很慢
空间通常是有限制的
需要大块连续的内存块
插入删除元素的效率很低

2,链表

n个节点离散分配,彼此通过指针相连,每个节点只有一个前驱节点,每个节点只有一个后续节点,首节点没有前驱节点,尾节点没有后续节点。
确定一个链表我们只需要头指针,通过头指针就可以把整个链表都能推出来。

在这里插入图片描述
链表优点
空间没有限制
插入删除元素很快
链表缺点
存取速度很慢
链表又细分了3类:
单向链表
一个节点指向下一个节点。
双向链表
一个节点有两个指针域。
循环链表
能通过任何一个节点找到其他所有的节点,将两种(双向/单向)链表的最后一个结点指向第一个结点从而实现循环。
操作链表要时刻记住的是:节点中指针域指向的就是另一个节点!

Java实现链表
首先,我们定义一个类作为节点,节点需要有两个属性:

数据域
指针域

public class Node {
    //数据域
    public int data;
    //指针域,指向下一个节点
    public Node next;

    public Node() {
    }
    public Node(int data) {
        this.data = data;
    }
    public Node(int data, Node next) {
        this.data = data;
        this.next = next;
    }
}

如上,一个链表节点对象就创建完成了,但理解链表本身并不难,但做相关的操作却并非易事,其算法包括且不限于:

插入节点
遍历
查找
清空
销毁
求长度
排序
删除节点
去重
创建链表&增加节点
创建头节点
Node head = new Node(value);
然后找到尾节点进行插入

/**
 * 向链表添加数据
 * @param value 要添加的数据
 * @param head 头节点
 */
public static void addData(int value, Node head) {
    //初始化要加入的节点
    Node newNode = new Node(value);
    //临时节点
    Node temp = head;
    // 找到尾节点
    while (temp.next != null) {
        temp = temp.next;
    }
    // 已经包括了头节点.next为null的情况了~
    temp.next = newNode;
}

遍历链表
上面我们已经编写了增加方法,现在遍历一下,从首节点开始,不断往后面找,直到后面的节点没有数据

/**
 * 遍历链表
 * @param head 头节点
 */
public static void traverse(Node head) {
    //临时节点,从首节点开始
    Node temp = head.next;

    while (temp != null) {
        System.out.println("链表数据:" + temp.data);
        //继续下一个
        temp = temp.next;
    }
}

3,栈和队列

数组和链表都是线性存储结构的基础,栈和队列都是线性存储结构的应用。

栈

我们将栈可以看成一个放光盘的箱子,箱口与略大与光盘。然后

往箱子里面放东西叫做入栈
往箱子里面取东西叫做出栈
箱子的底部叫做栈底
箱子的顶部叫做栈顶

在这里插入图片描述

说到栈的特性,有一句经典的言语来概括:先进后出,后进先出。

Java实现栈

使用数组实现的叫静态栈
使用链表实现的叫动态栈

沿用上一章节的链表对象Node,创建一个栈对象(栈顶,栈底):

public class Stack {
    // 栈顶
    public Node stackTop;
    // 栈底
    public Node stackBottom;

    public Stack(Node stackTop, Node stackBottom) {
        this.stackTop = stackTop;
        this.stackBottom = stackBottom;
    }

    public Stack() {
    }

}

进栈操作
将原本栈顶指向的节点交由新节点来指向,栈顶指向新加入的节点

/**
 * 进栈
 * @param stack 栈
 * @param value 要进栈的元素
 */
public static void pushStack(Stack stack, int value) {

    // 封装数据成节点
    Node newNode = new Node(value);

    // 栈顶本来指向的节点交由新节点来指向
    newNode.next = stack.stackTop;

    // 栈顶指针指向新节点
    stack.stackTop = newNode;
}

遍历栈
只要栈顶元素的指针不指向栈底,那么就一直输出遍历结果

/**
 * 遍历栈
 * @param stack
 */
public static void traverse(Stack stack) {
    Node stackTop = stack.stackTop;
    //栈顶元素的指针不指向栈底,那么就一直输出遍历结果
    while (stackTop != stack.stackBottom) {
        System.out.println("栈数据:" + stackTop.data);
        stackTop = stackTop.next;
    }

}

出栈操作
在出栈之前看看该栈是否为空,不为空才出栈
将栈顶的元素的指针(指向下一个节点)赋值给栈顶指针(完成出栈)

/**
 * 出栈(将栈顶的指针指向下一个节点)
 * @param stack
 */
public static void popStack(Stack stack) {
    // 栈不为空才能出栈
    if (stack.stackTop != stack.stackBottom) {
        //栈顶元素
        Node top = stack.stackTop;
        // 栈顶指针指向下一个节点
        stack.stackTop = top.next;
        System.out.println("栈数据:" + top.data);
    }
}

队列

队列非常好理解,我们将队列可以看成我们平时排队打饭。

有新的人加入了 -> 入队
队头的人打饭了 -> 出队
相对于栈而言,队列的特性是:先进先出,后进后出

使用数组实现的叫静态队列
使用链表实现的叫动态队列

这次我就使用数组来实现静态队列。

在这里插入图片描述

Java实现队列

public class Queue<E> {
    private Object[] data=null;
    private int maxSize; //队列容量
    private int front;  //队列头,允许删除
    private int rear;   //队列尾,允许插入

    //构造函数
    public Queue(){
        this(5);
    }
    
    public Queue(int initialSize){
        if(initialSize >=0){
            this.maxSize = initialSize;
            data = new Object[initialSize];
            front = rear =0;
        }else{
            throw new RuntimeException("初始化大小不能小于0:" + initialSize);
        }
    }
    
    //判空
    public boolean empty(){
        return rear==front?true:false;
    }
    
    //入队
    public boolean add(E e){
        if(rear== maxSize){
            throw new RuntimeException("队列已满,无法插入新的元素!");
        }else{
            data[rear++]=e;
            return true;
        }
    }

    //出队
    public E poll(){
        if(empty()){
            throw new RuntimeException("空队列异常!");
        }else{
            E value = (E) data[front];  //保留队列的front端的元素的值
            data[front++] = null;     //释放队列的front端的元素                
            return value;
        }            
    }
    
    //队列长度
    public int length(){
        return rear-front;
    }

    /**
     * 遍历队列
     * @param queue
     *
     */
    public static void traverseQueue(Queue queue) {
        // front的位置
        int i = queue.front;
        while (i != queue.rear) {
            System.out.println("队列值:" + queue.data[i]);
            //移动front
            i = (i + 1) % queue.data.length;
        }
    }

}

4,二叉树

树是一种非线性的数据结构,相对于线性的数据结构(链表、数组)而言,树的平均运行时间更短(往往与树相关的排序时间复杂度都不会高),
和现实中的树相比,编程的世界中的树一般是“倒”过来看,这样容易我们分析。
在这里插入图片描述

树

现实中的树是有很多很多个分支的,分支下又有很多很多个分支,如果在程序中实现这个会非常麻烦。因为本来树就是非线性的,而我们计算机的内存是线性存储的,太过复杂的话无法设计出来。
因此,就有了简单又经常用的 -> 二叉树,顾名思义,就是每个分支最多只有两个的树,上图就是二叉树。

一棵树至少会有一个节点(根节点) 树由节点组成,每个节点的数据结构包括一个数据和两个分叉

a空二叉树, b只有一个根结点, c只有左子树, d只有右子树, e完全二叉树
在这里插入图片描述

Java实现二叉树

首先,使用Java类定义节点

public class TreeNode {
    // 数据
    private int value;
    // 左节点
    private TreeNode leftNode;
    // 右节点
    private TreeNode rightNode;

    public TreeNode(int value) {
        this.value = value;
    }
    // TODO getter&setter略...
}

我们目标是实现如下图的树
在这里插入图片描述

目标树

第一步:创建5个节点

//根节点-->10
TreeNode treeNode1 = new TreeNode(10);
//左-->9
TreeNode treeNode2 = new TreeNode(9);
//右-->20
TreeNode treeNode3 = new TreeNode(20);
//20的左-->15
TreeNode treeNode4 = new TreeNode(15);
//20的右-->35
TreeNode treeNode5 = new TreeNode(35);       
它们目前的状态分散的,需要把这5个节点连接起来
//根节点的左右节点
treeNode1.setLefNode(treeNode2);
treeNode1.setRightNode(treeNode3);

//20节点的左右节点
treeNode3.setLeftNode(treeNode4);
treeNode3.setRightNode(treeNode5);

遍历二叉树

二叉树遍历有三种方式:

中序遍历 先访问根节点,然后访问左节点,最后访问右节点(根->左->右) 先序遍历
先访问左节点,然后访问根节点,最后访问右节点(左->根->右) 后序遍历 先访问左节点,然后访问右节点,最后访问根节点(左->右->根)
以上面的二叉树为例:

如果是中序遍历:10->9->20->15->35

如果是先序遍历:9->10->15->20->35
解释:访问完10节点过后,去找的是20节点,但20下还有子节点,因此先访问的是20的左节点15节点。由于15节点没有子节点了。所以就返回20节点,访问20节点。最后访问35节点

如果是后序遍历:9->15->35->20->10
解释:先访问9节点,随后应该访问的是20节点,但20下还有子节点,因此先访问的是20的左节点15节点。由于15节点没有子节点了。所以就去访问35节点,由于35节点也没有子节点了,所以返回20节点,最终返回10节点

一句话总结:中序(根->左->右),先序(左->根->右),后序(左->右->根)。如果访问有孩子的节点,先处理孩子的,随后返回

每个节点的遍历如果访问有子节点的节点,先处理子节点的(逻辑是一样的) 因此遍历的方法是递归 递归的出口就是:当没有子节点了,结束遍历

因此,我们可以写出这样的中序遍历代码:

/**
 * 中序遍历
 * @param rootTreeNode  根节点
 */
public static void inTraverseBTree(TreeNode rootTreeNode) {

    if (rootTreeNode != null) {
        //访问根节点
        System.out.println(rootTreeNode.getValue());
        //访问左节点
        inTraverseBTree(rootTreeNode.getLeftNode());
        //访问右节点
        inTraverseBTree(rootTreeNode.getRightNode());
    }
}

先序遍历和后序遍历略…
练习:查找树深度、查找最大值、查找树节点数量。
这些算法都会用到了递归,读者朋友练习这些算法的时候需要熟练掌握递归,递归在非线性的数据结构中是用得非常多。
树的应用也非常广泛,此篇也只是非常简单地说明了树的数据结构。

5,堆和堆栈

堆内存用来存放由new创建的对象和数组。
在堆中分配的内存,由Java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。

‘堆栈’ 就是 ‘栈’,称呼不同而已。

栈的优势是,存取速度比堆要快,仅次于直接位于CPU中的寄存器。但缺点是,存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的,缺乏灵活性。另外,栈数据可以共享。

堆的优势是可以动态地分配内存大小,生存期也不必事先告诉编译器,Java的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是,由于要在运行时动态分配内存,存取速度较慢。

6,散列表

无论是Set还是Map,我们会发现都会有对应的–>HashSet,HashMap

首先我们也先得回顾一下数据和链表:

链表和数组都可以按照人们的意愿来排列元素的次序,他们可以说是有序的(存储的顺序和取出的顺序是一致的)

这会带来缺点:想要获取某个元素,就要访问所有的元素,直到找到为止,会消耗很多时间。

所以我们需要另外的存储结构:不在意元素顺序,能快速查找元素。其中就有一种常见方式:散列表。

散列表工作原理
散列表为每个对象计算出一个整数,称为散列码。根据这些计算出来的整数(散列码)保存在对应的位置上!即,散列码就是索引。

在Java中,散列表用的是链表数组实现的,每个列表称之为桶。

7,红黑树

是一种平衡二叉树,TreeSet、TreeMap底层都是红黑树来实现的。
二叉查找树也有个例(最坏)的情况(线性):
线性二叉查找树
在这里插入图片描述

上面符合二叉树的特性,但是它是线性的,完全没树的用处,树是要“均衡”才能将它的优点展示出来,比如下面这种:
在这里插入图片描述

因此,就有了平衡树这么一个概念~红黑树就是一种平衡树,它可以保证二叉树基本符合均衡的金字塔结构。
上图就是一个红黑树,红黑树就字面上的意思,有红色的节点,有黑色的节点。

性质1. 节点是红色或黑色。
性质2. 根节点是黑色。
性质3. 每个叶节点(NIL节点,空节点)是黑色的。
性质4.每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
性质5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

原文链接:https://www.jianshu.com/p/8e54797ec3e0

tsmc12: m0po max length问题(H384.M0_PO.L.1) 手动调整可以挪cell,制造上下两个row相对的至少一个site的空间,通过插普通filler来解决,这里需要注意的是,tsmc12有via0的规则,需要让via0落在via0 grid上。在pt eco之后会有一些m0po max length问题出现,大部分问题都可以通过替换decap来解决,少部分由于局部density过高,需要手动调整。更多学习内容请关注「拾陆楼」知识星球。#ICC2中替换decap的参考脚本。 阅读详情

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