数组

作者: 刘淏卿 | 来源:发表于2018-10-25 23:23 被阅读0次

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

    从以下几点去掌握数组:

    线性表:数据排成一条线一样的数据结构。每个线性表最多有前后两个方向。除了数组,链表、队列、栈都是线性表结构。

    线性表

    与之相反的概念是非线性表。比如二叉树、堆、图。之所以叫非线性表,是因为非线性表中,数据之间并不是简单的前后关系。

    非线性表

    连续的内存空间 相同的数据类型。这两点,才使得数据具有“随机访问”的特性(根据数据下标进行随机访问)。有利有弊,这两个限制让数据的很多操作变的很低效。比如,在数据中进行插入、删除一个数据,就需要对大量数据进行迁移工作。

    Q:数组是如何根据下标进行随机访问的?

    A:我们拿一个长度为 10 的 int 类型的数组 int[] a = new int[10] 来举例。在我画的这个图中,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。

    数组  //特性:线性,连续内存空间,相同数据类型

    我们知道,计算机会给每个内存单元分配一个地址,计算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某个数据时,会通过下边的寻址公式,计算出该元素的内存地址。

        a[i]_address = base_address + i * data_type_size

    特别纠正一个“错误”。我在面试的时候,常常会问数组和链表的区别,很多人都回答说,“链表适合插入、删除,时间复杂度 O(1);数组适合查找,查找时间复杂度为 O(1)”。

    实际上,这种表述是不准确的。数组是适合查找操作,但是查找的时间复杂度并不为 O(1)。即便是排好序的数组,你用二分查找,时间复杂度也是 O(logn)。所以,正确的表述应该是,数组支持随机访问,根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。

    数组缺点

    抵消的  插入  和  删除   操作。

    我们先来看插入操作。

    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,我们需要将第 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?你可以自己先试着分析一下。

    如果在数组的末尾插入元素,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是 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+…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,数组只是被当作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,我们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。

    为了更好地理解,我们举一个例子。假设数组 a[10] 中存储了如下 5 个元素:a,b,c,d,e。

    数组 插入

    利用这种处理技巧,在特定场景下,在第 k 个位置插入一个元素的时间复杂度就会降为 O(1)。这个处理思想在快排中也会用到,我会在排序那一节具体来讲,这里就说到这儿。


    我们再来看删除操作。

    跟插入数据类似,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。

    和插入类似,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也为 O(n)。

    实际上,在某些特殊场景下,我们并不一定非得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?

    我们继续来看例子。数组 a[10] 中存储了 8 个元素:a,b,c,d,e,f,g,h。现在,我们要依次删除 a,b,c 三个元素。

    删除

    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。

    如果你了解 JVM,你会发现,这不就是 JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想吗?没错,数据结构和算法的魅力就在于此,很多时候我们并不是要去死记硬背某个数据结构或者算法,而是要学习它背后的思想和处理技巧,这些东西才是最有价值的。如果你细心留意,不管是在软件开发还是架构设计中,总能找到某些算法和数据结构的影子。

    警惕数组的访问越界问题

    了解了数组的几个基本操作后,我们来聊聊数组访问越界的问题。

    首先,我请你来分析一下这段 C 语言代码的运行结果:

    int main(int argc, char* argv[]){

            int i = 0;

            int arr[3] = {0};

            for(; i<=3; i++){

                arr[i] = 0;

                printf("hello world\n");

                }

            return 0;

    }

    你发现问题了吗?这段代码的运行结果并非是打印三行“hello word”,而是会无限打印“hello world”,这是为什么呢?

    因为,数组大小为 3,a[0],a[1],a[2],而我们的代码因为书写错误,导致 for 循环的结束条件错写为了 i<=3 而非 i<3,所以当 i=3 时,数组 a[3] 访问越界。

    我们知道,在 C 语言中,只要不是访问受限的内存,所有的内存空间都是可以自由访问的。根据我们前面讲的数组寻址公式,a[3] 也会被定位到某块不属于数组的内存地址上,而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址,那么 a[3]=0 就相当于 i=0,所以就会导致代码无限循环。

    数组越界在 C 语言中是一种未决行为,并没有规定数组访问越界时编译器应该如何处理。因为,访问数组的本质就是访问一段连续内存,只要数组通过偏移计算得到的内存地址是可用的,那么程序就可能不会报任何错误。


    容器能否完全替代数组?

    针对数组类型,很多语言都提供了容器类,比如 Java 中的 ArrayList、C++ STL 中的 vector。在项目开发中,什么时候适合用数组,什么时候适合用容器呢?

    这里我拿 Java 语言来举例。如果你是 Java 工程师,几乎天天都在用 ArrayList,对它应该非常熟悉。那它与数组相比,到底有哪些优势呢?

    我个人觉得,ArrayList 最大的优势就是可以将很多数组操作的细节封装起来。比如前面提到的数组插入、删除数据时需要搬移其他数据等。另外,它还有一个优势,就是支持动态扩容。

    数组本身在定义的时候需要预先指定大小,因为需要分配连续的内存空间。如果我们申请了大小为 10 的数组,当第 11 个数据需要存储到数组中时,我们就需要重新分配一块更大的空间,将原来的数据复制过去,然后再将新的数据插入。

    如果使用 ArrayList,我们就完全不需要关心底层的扩容逻辑,ArrayList 已经帮我们实现好了。每次存储空间不够的时候,它都会将空间自动扩容为 1.5 倍大小。

    不过,这里需要注意一点,因为扩容操作涉及内存申请和数据搬移,是比较耗时的。所以,如果事先能确定需要存储的数据大小,最好在创建 ArrayList 的时候事先指定数据大小。

    比如我们要从数据库中取出 10000 条数据放入 ArrayList。我们看下面这几行代码,你会发现,相比之下,事先指定数据大小可以省掉很多次内存申请和数据搬移操作。

    ArrayList<User> users = new ArrayList(10000);

    for (int i = 0; i < 10000; ++i) {

      users.add(xxx);

    }

    作为高级语言编程者,是不是数组就无用武之地了呢?当然不是,有些时候,用数组会更合适些,我总结了几点自己的经验。

    1.Java ArrayList 无法存储基本类型,比如 int、long,需要封装为 Integer、Long 类,而 Autoboxing、Unboxing 则有一定的性能消耗,所以如果特别关注性能,或者希望使用基本类型,就可以选用数组。

    2. 如果数据大小事先已知,并且对数据的操作非常简单,用不到 ArrayList 提供的大部分方法,也可以直接使用数组。

    3. 还有一个是我个人的喜好,当要表示多维数组时,用数组往往会更加直观。比如 Object[][] array;而用容器的话则需要这样定义:ArrayList<ArrayList > array。

    我总结一下,对于业务开发,直接使用容器就足够了,省时省力。毕竟损耗一丢丢性能,完全不会影响到系统整体的性能。但如果你是做一些非常底层的开发,比如开发网络框架,性能的优化需要做到极致,这个时候数组就会优于容器,成为首选。


    解答开篇

    现在我们来思考开篇的问题:为什么大多数编程语言中,数组要从 0 开始编号,而不是从 1 开始呢?

    从数组存储的内存模型上来看,“下标”最确切的定义应该是“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

    对比两个公式,我们不难发现,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。

    还有一个历史原因。C 语言设计者用 0 开始计数数组下标,之后的 Java、JavaScript 等高级语言都效仿了 C 语言,或者说,为了在一定程度上减少 C 语言程序员学习 Java 的学习成本,因此继续沿用了从 0 开始计数的习惯。

    内容小结  //学习 一是总结

    我们今天学习了数组。它可以说是最基础、最简单的数据结构了。数组用一块连续的内存空间,来存储相同类型的一组数据,最大的特点就是支持随机访问,但插入、删除操作也因此变得比较低效,平均情况时间复杂度为 O(n)。在平时的业务开发中,我们可以直接使用编程语言提供的容器类,但是,如果是特别底层的开发,直接使用数组可能会更合适。

    课后思考   //二是  举一反三

    前面我基于数组的原理引出 JVM 的标记清除垃圾回收算法的核心理念。我不知道你是否使用 Java 语言,理解 JVM,如果你熟悉,可以在评论区回顾下你理解的标记清除垃圾回收算法。

    -------转自 王争

    https://time.geekbang.org/column/article/40961

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