数组.png
遍历数组
····
int[] arr = new int[10];
for (int i=0;i<arr.length;i++){
arr[i]=i;
}
int [] scores = new int[]{100,90,66};
for (int i=0;i<scores.length;i++){
}
for (int score:scores){
System.out.println(score);
}
····
- 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
- 但并非所有有语意的索引都适用于数组
制作属于我们自己的数组类
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);
}
//获取数组中的元素个数
public int getSize(){
return size;
}
//获取数组的容量
public int getCapacity(){
return data.length;
}
//返回数组是否为空
public boolean isEmpty(){
return size == 0;
}
//向所有的元素后添加一个新元素
public void addLast(int e ){
add(size,e);
}
//在数组第一个位置插入元素
public void addFirst(int e){
add(0,e);
}
//在第index个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 <=size.lenght");
}
for (int i=size-1;i>=index;i--){
data[i+1]=data[i];
}
data[index]=e;
size ++;
}
}
- 在数组任意位置插入一个元素
- 要将这个位置的所有元素的数据往后挪。
//在第index个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 <=size.lenght"); } for (int i=size-1;i>=index;i--){ data[i+1]=data[i]; } data[index]=e; size ++; }
在数组中查询元素和修改元素
- 增删改查
//获取index索引位置的元素
int get (int index){
if (index<0|| index>=size){
throw new IllegalArgumentException("Get failed.Index is illegall.");
}
return data[index];
}
//修过index索引位置的元素为e
void set(int index,int e ){
if (index<0|| index>=size){
throw new IllegalArgumentException("Get failed.Index is illegall.");
}
data[index]=e;
}
//查找数组是否有元素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("Get failed.Index is illegall.");
}
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);
}
}
但我们很多时候不一定只有int数组。所以此时需要支持泛型。只要将类型改为泛型即可
Array<E>
动态数组
//动态扩容
private void resize(int newCapacity){
E[] newData=(E[])new Object[newCapacity];
for (int i =0;i<size;i++){
newData[i]=data[i];
}
data=newData;
}
- 自定义Array代码地址：https://github.com/FoxconnPeter/PeterBlog/blob/master/%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Array.md
时间复杂度分析
- O(1),O(n)，O（lgn）....
- 大O描述的是算法的运行时间和输入数据之间的关系
public static int sum(int[] nums){
int sum=0;
for (int num:nums) sum += num;
return sum;
//这个算法是时间复杂度为O(n);
//n是nums中的元素个数
//算法和n呈线性关系
}
-
为什么要用大O，叫做O(n)?
- 忽略常数，实际时间T=c1*n+c2
- c1:对每个数操作花费的时间
- c2:开辟空间，return 数据等之类的时间就是c2
- O(n) 渐进时间复杂度
- O(n²) 描述n趋近于无穷的情况
- 忽略常数，实际时间T=c1*n+c2
-
高阶算法的常数比较低，可能速度快于低阶算法。
无论归并排序 还是快速排序 都可以比较小的数组 使用插入排序优化。可以提升10%的性能。 插入排序算法的常数比归并算法 和快速算法的常数要小的。
分析动态数组的时间复杂度
- 添加操作 O(n)
- addLast(e) O(1) 常数时间
- addFirst(e) O(n)
- add(index,e) 算时间复杂度的期望。用概率论知识。 O(n/2)=O(n)
- 删除操作 O(n)
- removeLast(e) O(1) 常数时间
- removeFirst(e) O(n)
- remove(index,e) 算时间复杂度的期望。用概率论知识。 O(n/2)=O(n)
- 修改操作
set(index,e) O(1) 支持随机访问 - 查找操作
- get(Index) O(1)
- contains(e) O(n)
- find(e) O(n)
####### resize 的复杂度分析
假设 容量=n，n+1次addLast,触发resize,总共进行2n+1次基本操作，平均每次操作addLast操作，进行2次基本操作 （均摊复杂度）
复杂度震荡
当我们 同时addLast 和removeLast操作
当容量为n 时， 添加第n+1个元素是 会扩容 调用resize.此后又删除一个元素 调用缩容方法。
出现问题的原因：removeLast时resize 过于周几
解决方法：Lazy
当size == 容量/4时，容量才减半
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