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数据结构和算法-未完成	TianZD	true	true	true	false	基于Java的数据结构和算法，未完成，粗略学了一下，没有参考价值	[数据结构 算法]	[java 数据结构和算法]	cc_by	b1f89a38	2022-04-29 10:42:56	<nil>	<nil>	<nil>

[TOC]

概述：学习《漫画算法：小灰的算法之旅》

1、数据结构基础

1.1、数据结构分类

数据结构是以某种特定的布局方式可存储数据的容器，布局方式决定了数据结构对于某些操作是高效的，对于其他操作是低效的。

数据结构 = 逻辑结构+物理结构（顺序、链式、索引、散列）

• 逻辑结构

  • 线性结构：顺序表、栈、队列
  • 非线性结构：树、图

• 物理结构：（存储结构），在计算机存储器中的存储形式

  • 顺序存储结构：数组
  • 链式存储结构：链表

逻辑分类：

1. 线性结构：结构中的元素存在一对一的相互关系（元素之间有序，一个挨一个），常见的有：线性表、栈、队列、串（一维数组）；
2. 树形结构：元素存在一对多的相互关系；常见的有：二叉树、红黑树、B树、哈夫曼树等；
3. 图形结构：元素存在多对多的关系；常见：有向图、无向图、简单图；

1.2、数组

概述

• 有限个相同类型的变量组成的有序集合
• 物理结构：顺序存储结构，在内存中顺序存储
• 逻辑结构：线性结构

基本操作

读取元素

可以直接通过下标进行随机读取，时间复杂度O(1)

更新元素

通过下标直接进行赋值替换，时间复杂度O(1)

插入元素

涉及到元素的移动，时间复杂度O(n)

• 尾部插入

• 中间插入

• 超范围插入（扩容）

删除元素

和插入相反，时间复杂度O(n)

优劣势

优点：

• 数据访问：可以通过下标进行，效率高

缺点：

• 插入删除：在内存中采用顺序存储，插入和删除导致大量元素移动，效率低

总结：适用于读操作多、写操作少的场景

1.3、链表

概述

• 分为单向链表和双向链表
• 物理上非连续、非顺序，在内存中随机存储
• 由若干节点node组成
• 物理结构：链式存储结构
• 逻辑结构：线性结构

单向链表

每一个node包含两个属性：

• data：存放数据的变量
• node节点指针next：指向下一个节点

private static class Node{
    int data;
    Node next;
}

单向链表只能通过next指针找到关联的下一个节点，逐一寻找，只需要知道第一个节点，便可以根据找到所有的节点，因此用第一个节点标识链表，单向链表的第一个节点又称为头节点

头尾节点：

• 头节点Head：链表的第一个节点
• 尾节点：链表的最后一个节点，next指针指向空，null

双向链表

双向链表每一个node包含三个属性：

• data
• node节点指针next
• node节点指针prev：指向前一个节点

基本操作

查找节点

从头节点开始，向后逐一查找，时间复杂度O(n)

更新节点

找到后直接将node节点数据进行替换，查找时间复杂度O(n)，替换复杂度O(1)

插入节点

如果不考虑查找元素的过程，时间复杂度O(1)

• 尾部插入

将尾节点的next指针指向新节点

• 头部插入

1.把新节点的next指向原来的头节点

2.把新节点变为头节点

• 中间插入

1.将新节点的next指向插入位置的节点

2.将插入位置前的节点的next指向新节点

删除元素

如果不考虑查找元素的过程，时间复杂度O(1)

• 尾部删除

把倒数第二个node的next指向空

• 头部删除

把链表的头节点设为原来的第二个节点

• 中间删除

把要删除节点的前一个节点的next指向后一个节点

优劣势

优势：

• 在于能够灵活地进行插入和删除操作

劣势：

• 查找需要从头部开始逐一遍历

1.4、栈

概述

• 逻辑结构：线性存储结构
• 物理结构：可以用数组实现也可以用链表
• 先入后出FILO
  • 栈顶：最后进入元素的位置
  • 栈底：最先进入元素的位置

基本操作

入栈push

把新元素放入栈中，只能从栈顶放入，作为新的栈顶

时间复杂度O(1)

出栈pop

把元素弹出，只能弹出栈顶元素

时间复杂度O(1)

应用

输出顺序和输入顺序相反，通常用于对“历史”的回溯

• 代替递归
• 面包屑导航（浏览页面）

1.5、队列

概述

• 逻辑结构：线性存储结构
• 物理结构：可以用数组实现也可以用链表
• 先入先出FIFO
  • 对头front
  • 对尾rear

基本操作

入队enqueue

把新元素放入队尾

时间复杂度O(1)

出队dequeue

把对头元素移出队列

时间复杂度O(1)

循环队列

数组实现的队列为了防止出队时，对头左边的空间失去作用，可以采用循环队列的方式维持队列容量的恒定

• 入队：
  • 队列满：(rear+1)%array.length==front
  • rear=(rear+1)%array.length;
• 出队：
  • 队列空：rear==front
  • front=(front+1)%array.length;

应用

输出顺序和输入顺序相同，用于对历史的回放

• 多线程中争夺锁
• 网络爬虫抓取

1.6、散列表（哈希表）

概述

• 散列表提供了键（key） 和**值（value）**的映射关系，可以根据key快速找到对应的value，时间复杂度接近O(1)
• 本质上是数组
• 通过哈希函数将key转换为数组中的下标

哈希函数

hashcode

在java等面向对象的语言中，每一个对象都有自己的hashcode，hashcode是区分不同对象的重要标识，不论对象的类型是什么，hashcode都是一个整型变量

转化

通常采用hashcode对数组长度的取模运算

index = HashCode(key) % Array.length

java中的哈希函数采用的是位运算的方式，将数组长度取为2的次方，提高性能。

基本操作

写操作

1. 通过哈希函数，将key转化为数组下标
2. 放入元素
   1. 如果对应的下标没有元素，直接放入
   2. 如果已有元素，产生哈希冲突

哈希冲突解决：

• 开放寻址法：已有元素时，index++，放入下一个，直至对应的下标没有元素占用，ThreadLocal采用
• 链表法：HashMap采用，其数组中的每一个元素对应链表的一个节点，最先放入的为头节点，后续放入的通过将上一个节点的next指向该元素，插入到链表中

读操作

1. 通过哈希函数，将key转化为数组下标
2. 找到对应下标对应的元素
   1. 如果只有一个，则找到
   2. 如果对应的链表，遍历链表，直到key值对应

扩容

当多次插入后，key映射位置发生冲突的概率提高，大量元素拥挤在相同的位置，形成链表很长，导致查询和写入效率低下

条件：

HashMap.Size >= Capacity * LoadFactor

步骤：

• 扩容：新建一个空数组，长度为两倍
• 重新Hash：数组长度变化，需要重新根据哈希函数计算哈希值

1.7、树和二叉树

概述

树

• 逻辑结构：非线性结构

二叉树

二叉树应用

查找

维持相对顺序

二叉树遍历

从节点位置：

• 前序遍历
• 中序遍历
• 后序遍历
• 层序遍历

从宏观角度：

• 深度优先遍历：前序、中序、后序
• 广度优先遍历：层序

深度优先遍历

广度优先遍历

1.8、二叉堆

概述

• 最大堆
• 最小堆

自我调整

插入

删除

构建

代码

1.9、优先队列

概述

实现

2、排序算法

2.1、分类

2.2、冒泡排序

基本冒泡排序

交换排序，两两比较，两层循环，第一层为遍历的轮数：array.length-1

时间复杂度O(n^2)

优化冒泡排序

第一轮

防止数列已经有序后仍然进行下一轮排序

如{5，8，6，3，9，2，1，7}

第二轮

现有逻辑：从for(int j=0;j<array.length-1;i++)可以看出有序区的长度为以进行排序的轮数i

当后面大部分已经有序后，仍然会进行比较，对此进行优化

如{3，4，2，1，5，6，7，8}

鸡尾酒排序

双向交换，奇数轮从左向右，偶数轮从右向左

解决大部分已经有序的情况，如{2，3，4，5，6，7，8，1}

2.3、快速排序

概述

核心：分治思想

选定基准元素，大的放右边，小的放左边，一分为2

时间复杂度O(nlogn)

基准元素选择

• 默认数列的第一个元素
• 可以随机选择一个元素作为基准，然后和首元素交换位置

元素交换

双边循环法

• 基准元素pivot
• 左指针left
• 右指针right

单边循环法

• 基准元素pivot
• 元素区域边界mark

递归、非递归实现

2.4、堆排序

2.5、计数排序和桶排序

2.6、排序算法复杂度分析

排序算法	平均时间复杂度	最坏时间复杂度	空间复杂度	是否稳定
冒泡排序	O(n^2)	O(n^2)	O(1)	稳定
鸡尾酒排序	O(n^2)	O(n^2)	O(1)	稳定
快速排序	O(nlogn)	O(n^2)	O(logn)	不稳定
堆排序	O(nlogn)	O(nlogn)	O(1)	不稳定
计数排序	O(n+m)	O(n+m)	O(m)	稳定
桶排序	O(n)	O(nlogn)	O(n)	稳定

3、面试算法

3.1、判断链表是否有环

基础版

问题

如何判断一个链表是否有环

思路

链表若有环，两个指针分别不同速度，速度快的会追上速度慢的

• 两个指针指向头节点:Node p1 = head; Node p2 = head;
  • p1每次移动一个位置:p1=p1.next;
  • p2每次移动两个位置p2=p2.next.next;
• p1和p2相遇则有环：p1==p2

代码

扩展

问题

若有环，求环的长度和入环节点

思路

环的长度：p1和p2的速度相差1，因此二次相遇之间走过的步数就是环的长度

入环节点：通过数学计算可以得到，入环点到头节点的距离==首次相遇点到入环点之间的距离，因此首次相遇后，把一个指针重新指向头节点，两个指针同时一次走一步，再次相遇的点就是入环节点

3.2、最小栈

问题

实现一个栈，有出栈、入栈，另外要有取最小值方法，同时三个方法的时间复杂度都为O(1)

思路

代码

3.3、求最大公约数

问题

求两个整数的最大公约数

思路

辗转相除法（欧几里得算法）：两个正整数a和b（a>b）的最大公约数等于a除以b的余数c和b之间的最大公约数

更相减损法：两个正整数a和b（a>b）的最大公约数等于a-b的差值c和b之间的最大公约数

代码

优化

位运算

3.4、判断一个数是否是2的整数次幂

问题

判断一个数是否是2的整数次幂

思路

• 2的整数次幂装换位二进制时，首位为1，其余位为0
• 2的整数次幂减去1，转换为二进制时，全部为1，首位为0
• 与运算&

代码

3.5、无序数组排序后的最大相邻差

问题

求出数组排序后的任意两个相邻元素的最大差值

思路

采用桶排序的思想，

• 分桶
• 入桶，记录每一个桶的最大值和最小值
• 统计相邻两个桶的最大值和最小值的差

代码

3.6、用栈实现队列

问题

用栈模拟队列，实现：入队、出队

思路

• 两个栈A和B
• 入队在A中压栈
• 出队
  • B是否为空，空的话首先将A中的元素弹出到B中
  • B弹栈

代码

3.7、寻找全排列的下一个数

问题

给一个正整数，找出全排列的下一个数

用这个数包含的全部数字重新排列，找出一个大于且仅大于原数的新整数

思路

固定的几个数字进行排列，逆序排列时数字最大，顺序排列时数字最小，同时为了保持重新排列的数仅比原数大，要尽可能保持高位不变，仅仅改变低位的数字

• 从后找，找到当前整数的逆序区域（逆序区域已经是最大的了，要找到不是逆序区域的数字的位置），如12354，只变换5和4不能满足比原数大，要从3开始变
• 更换找到的位置的数字和最末尾数字，变为12435
• 把逆序区域变为顺序，即交换5和4，保持最小

代码

3.9、删除k个数字后的最小值

问题

给一个整数，删除k个数字，要求剩下的数字尽可能小

思路

删除掉一个数字后，整数的位数减少1

需要从高位起，若该位置数字比后一位大，则需要去掉

代码

3.9、实现大整数相加

问题

实现两个很大的整数相加

思路

根据手动相加思路，低位相加，大于10后，高位加1

• 数字逆序存到两个数组中
• 遍历，若两个数组对应的位置值相加大于10，则保留个位，且高位加1
• 下一位相加，同时要加上低位进的1

代码

3.10、金矿问题

问题

10名工人，5堆金矿，价值{500，400，350，300，200}，需要人力{5，5，3，4，3}

求解如何最大收益

思路

动态规划

代码

3.11、寻找缺失的整数

基本问题

问题

一个无序数组，有99个不重复的正整数，范围1-100，求出100中缺少的那个

思路

先计算累加和，然后减去有的99个数，得到的即为缺少的

扩展1

问题

数量若干，同时99个整数出现了偶数次，1个出现了奇数次，求出这一个数

思路

异或运算

扩展2

问题

2个数字出现了奇数次，求这两个数

思路

分治法

4、算法的应用

4.1、Bitmap

4.2、LRU

4.3、A星寻路算法

4.4、红包算法