线性数据结构

一般将数据结构分为两在类:线性数据结构和非线性数据结构。线性数据结构有线性表、栈、队列、串、数组和文件;非线性数据结构有树和图。

线性表

  • 线性表的逻辑结构是n个数据元素的有限序列。
  • 数据元素呈线性关系。必存在惟一的称为“第一个”的数据元素;必存在惟一的称为“最后一个”的数据元素;除了第一个元素外,每个元素都有且只有一个前驱元素;除了最后一个元素外,每个元素都有且只有一个后继元素。
  • 所有数据元素在同一个线性表中必须是相同的数据类型。
  • 线性表按其存储结构可分为顺序表和链表。用顺序存储结构存储的线性表称为顺序表;用链式存储结构存储的线性表称为链表。
  • 将线性表中的数据元素依次存放在某个存储区域中,所形成的表称为顺序表。一维数组就是用顺序方式存储的线性表。

一、ArrayList

1、ArrayList底层采用数组实现,当使用不带参数的构造方法生成ArrayList对象时,实际上会在底层生成长度为10的Object类型数组。

Object类型数组

private transient Object[] elementData;
不带参数的构造方法
public ArrayList() {
    this(10);
}
实际调用的方法
public ArrayList(int initialCapacity) {
    super();
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                           initialCapacity);
    this.elementData = new Object[initialCapacity];
}
2、如果增加的个数超过10个,那么ArrayList底层会新生成一个数组,长度为原数组的1.5倍+1,然后将原数组的内容复制到新数组中,后续增加的内容都会放到新组中。当新数组无法容纳增加的元素时,重复该过程。
public boolean add(E e) {
    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    elementData[size++] = e;
    return true;
}
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
    modCount++;
    // overflow-conscious code
    if (minCapacity - elementData.length > 0)
        grow(minCapacity);
}
JDK7已更新了新数组长度的算法
    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }

3、ArrayList的三个构造函数

ArrayList() 建立一个空的数组列表

ArrayList(int capacity)  建立一个数组列表,有指定的初始容量(capacity)。容量是用于存储元素的基本数组的大小。当元素被追加到数组列表上时,容量会自动增加。

ArrayList(Collection c) 建立一个数组列表,由类集c中的元素初始化。如可放入一个LinkedList。

4、获取元素,检查是否有该无素,有的话则直接取数组的元素。

public E get(int index) {
    rangeCheck(index);

    return elementData(index);
}
private void rangeCheck(int index) {
    if (index >= size)
        throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index));
}
5、ArrayList元素的删除操作,需将被删除元素的后续元素向前移动,代价比较高。
    public E remove(int index) {
        rangeCheck(index);

        modCount++;
        E oldValue = elementData(index);

        int numMoved = size - index - 1;
        if (numMoved > 0)
            System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                             numMoved);
        elementData[--size] = null; // Let gc do its work

        return oldValue;
    }
6、集合中只能放置对象的引用,无法放置原生数据类型,需要使用原生数据类型的包装类才能加入到集合中。

二、LinkedList

void linkLast(E e) {
    final Node<E> l = last;
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}
private static class Node<E> {
    E item;
    Node<E> next;
    Node<E> prev;

    Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
        this.item = element;
        this.next = next;
        this.prev = prev;
    }
}
三、ArrayList与LinkedList的比较分析

1、ArrayList底层采用数组实现,LinkedList底层采用双向链表实现。

2、当执行插入或者删除操作时,采用LinkedList比较好。

3、当执行搜索操作时,采用ArrayList比较好。

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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