动图解析:《JAVA中的数据结构及原理》

编程好比是一辆汽车,而数据结构和算法是汽车内部的变速箱。 一个开车的人不懂变速箱的原理也是能开车的,同理一个不懂数据结构和算法的人也能编程。但是如果一个开车的人懂变速箱的原理,比如降低速度来获得更大的牵引力,或者通过降低牵引力来获得更快的行驶速度。最近在整理数据结构方面的知识, 系统化看了下Java中常用数据结构, 突发奇想用动态图来绘制数据流转过程。本篇文章主要基于jdk8, 可能会有些特性与jdk7之间不相同,jdk8与jdk7不同之处请看下图:

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HashMap中的单链表是尾插, 而不是头插入等等, 后文不再赘叙这些差异, 本文目录结构如下:

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LinkedList

经典的双链表结构, 适用于乱序插入, 删除. 指定序列操作则性能不如ArrayList, 这也是其数据结构决定的.

add(E) / addLast(E)

add(index, E)

这边有个小的优化, 他会先判断index是靠近队头还是队尾, 来确定从哪个方向遍历链入:

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靠队尾

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get(index)

也是会先判断index, 不过性能依然不好, 这也是为什么不推荐用for(int i = 0; i < lengh; i++)的方式遍历linkedlist, 而是使用iterator的方式遍历.

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remove(E)

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ArrayList

底层就是一个数组, 因此按序查找快, 乱序插入, 删除因为涉及到后面元素移位所以性能慢.

add(index, E)

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扩容

一般默认容量是10, 扩容后, 会length*1.5.

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remove(E)

循环遍历数组, 判断E是否equals当前元素, 删除性能不如LinkedList.

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Stack

经典的数据结构, 底层也是数组, 继承自Vector, 先进后出FILO, 默认new Stack()容量为10, 超出自动扩容.

push(E)

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pop()

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后缀表达式

Stack的一个典型应用就是计算表达式如 9 + (3 – 1) * 3 + 10 / 2, 计算机将中缀表达式转为后缀表达式, 再对后缀表达式进行计算。

中缀转后缀

数字直接输出

栈为空时,遇到运算符,直接入栈

遇到左括号, 将其入栈

遇到右括号, 执行出栈操作,并将出栈的元素输出,直到弹出栈的是左括号,左括号不输出。

遇到运算符(加减乘除):弹出所有优先级大于或者等于该运算符的栈顶元素,然后将该运算符入栈

最终将栈中的元素依次出栈,输出。

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计算后缀表达

遇到数字时,将数字压入堆栈

遇到运算符时,弹出栈顶的两个数,用运算符对它们做相应的计算, 并将结果入栈

重复上述过程直到表达式最右端

运算得出的值即为表达式的结果

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队列

与Stack的区别在于, Stack的删除与添加都在队尾进行, 而Queue删除在队头, 添加在队尾.

ArrayBlockingQueue

生产消费者中常用的阻塞有界队列, FIFO.

put(E)

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put(E) 队列满了

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take()

当元素被取出后, 并没有对数组后面的元素位移, 而是更新takeIndex来指向下一个元素.

takeIndex是一个环形的增长, 当移动到队列尾部时, 会指向0, 再次循环。

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HashMap

最常用的哈希表, 面试的童鞋必备知识了, 内部通过数组 + 单链表的方式实现. jdk8中引入了红黑树对长度 > 8的链表进行优化, 我们另外篇幅再讲。

put(K, V)

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put(K, V) 相同hash值

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resize 动态扩容

map中元素超出设定的阈值后, 会进行resize (length * 2)操作, 扩容过程中对元素一通操作, 并放置到新的位置。

具体操作如下:

在jdk7中对所有元素直接rehash, 并放到新的位置.

在jdk8中判断元素原hash值新增的bit位是0还是1, 0则索引不变, 1则索引变成"原索引 + oldTable.length".

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LinkedHashMap

继承自HashMap, 底层额外维护了一个双向链表来维持数据有序. 可以通过设置accessOrder来实现FIFO(插入有序)或者LRU(访问有序)缓存.

put(K, V)

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get(K)

accessOrder为false的时候, 直接返回元素就行了, 不需要调整位置.

accessOrder为true的时候, 需要将最近访问的元素, 放置到队尾.

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removeEldestEntry 删除最老的元素

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以上就是java数据结构及原理的全部内容,希望大家对大家有所帮助,

原文 

https://juejin.im/post/5cb461a5e51d456e75589eae

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