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数据结构-数组

数据结构-数组

作者: lesdom | 来源:发表于2019-08-26 22:39 被阅读0次

    一、定义

    数组是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据

    1、线性表

    线性表
    线性表就是数据排成像一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。
    数组,链表,队列,栈等。

    is-line.jpg
    非线性表
    非线性表中数据之间并不是简单的前后关系。
    二叉树、堆、图等。
    not-line.jpg

    2、连续的内存空间和相同类型的数据

    这两个限制有利有弊。
    利:查询高效。支持随机访问,根据下标随机访问的时间复杂度为O(1)
    弊:删除、插入低效。为了保证数组的连续性,就要做大量的数据搬移工作
    随机访问的实现
    拿一个长度为10的int类型的数组int[] a = new int[10]来举例。在图示中计算机给数组a[10],分配了一块连续内存空间1000~1039,其中,内存块的首地址为base_address = 1000。

    我们知道,计算机会给每个内存单元分配一个地址,计算机通过地址来访问内存中的数据。当计算机需要随机访问数组中的某个元素时,它会首先通过下面的寻址公式,计算出该元素存储的内存地址:

    a[i]_address = base_address + i * data_type_size
    

    其中data_type_size表示数组中每个元素的大小。这个例子中数组存储的是ini类型数据,所以data_type_size就为4个字节。


    arr-address.jpg

    二、操作

    1、查找

    时间复杂度是O(logn)

    for (int i = 0; i < n; i++){
        a[i]_address = base_address + i * data_type_size
        if (a[i]_address == m){
            return i;
        }
    }
    

    2、插入

    假设数组的长度为n,现在,如果我们需要将一个数据插入到数组中的第k个位置。为了把第k个位置腾出来,给新来的数据,需要将第k~n这部分的元素都顺序地往后挪一位。那插入操作的时间复杂度是多少呢?

    如果在数组末尾插入元素,那就不需要移动数据了,这时的时间复杂度为O(1)。但如果在数组的开头插入元素,那所有的数据都需要依次往后移动一位,所以最坏时间复杂度为O(n)。因为我们在每个位置插入元素的概率是一样的,所以平均情况时间复杂度为(1+2+3+4+...n)/n=O(n)。

    如果数组中的数据是有序的,我们在某个位置插入一个新的元素时,就必须按照刚才的方法搬移k之后的数据。但是,如果数组中存储的数据并没有任何规律,数组只是被当做一个存储数据的集合。在这种情况下,如果要将某个数组插入到第k个位置,为了避免大规模的数据搬移,还有一个简单的办法就是,直接将第k位的数据搬移到数组元素的最后,把新的元素直接放入第k个位置。这时,时间复杂度会降为O(1)


    arr-insert.jpg

    3、删除

    跟插入类似,如果我们要删除第k个位置的数据,为了内存的连续性,也需要搬移数据,不然中间就会出现空洞,内存就不连续了。

    如果删除数组末尾的数据,则最好情况时间复杂度为O(1);如果删除开头的数据,则最坏情况时间复杂度为O(n);平均情况时间复杂度为O(n)。

    实际上,在某些特殊场景下,我们并不一定非要追求数组中数据的连续性。如果我们将多次删除操作集中在一起执行,删除的效率是不是会提高很多呢?

    为了避免d,e,f,g,h这几个数据会被搬移三次,我们可以先记录下已经删除的数据。每次的删除操作并不是真正地搬移数据,只是记录数据已经被删除。当数组没有更多空间存储数据时,我们再触发执行一次真正的删除操作,这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。这就是JVM标记清除垃圾回收算法的核心思想。

    arr-delete.jpg

    突然想到了垃圾桶。
    生活中,我们扔进屋里垃圾桶的垃圾,
    并没有消失,只是被 ''标记'' 成了垃圾,
    只有垃圾桶塞满时,才会清理垃圾桶。
    再次存放垃圾。-- 夜下凝月

    三、数组下标为什么从0开始

    从数组存储的内存模型上来看,“下标”最确切的定义是“偏移(offset)”。前面也讲到如果用a来表示数组的首地址,a[0]就是偏移为0的位置,也就是首地址,a[k]就表示偏移k个type_size的位置,所以计算a[k]的内存地址只需要用这个公式:

    a[k]_address = base_address + k * type_size
    

    但是,如果数组从1开始计数,那我们计算数组元素a[k]的内存地址就会变为:

    a[k]_address = base_address + (k-1)*type_size
    

    对比俩公式,可以发现从1开始编号,每次随机访问数组元素都多了一次减法运算,对于cpu来说就是多了一次减法指令。

    数组作为非常基础的数据结构,通过下标随机访问数组元素又是其非常基础的编程操作,效率的优化就要尽可能做到极致。所以为了减少一次减法操作,数组选择了从0开始编号,而不是从1开始。

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