Java データ構(gòu)造には次のものが含まれます: 1. 配列、2. 再帰的データ構(gòu)造であるリンク リスト、3. 「後入れ先出し」および「先入れ後」の原則に従ってデータを格納するスタックout"; 4. キュー; 5. n (n>0) 個(gè)の限定されたノードで構(gòu)成される階層関係のコレクションであるツリー; 6. ヒープ; 7. グラフ; 8. ハッシュ テーブル。

#このチュートリアルの動(dòng)作環(huán)境: Windows7 システム、Java8 バージョン、DELL G3 コンピューター。

一般的な Java データ構(gòu)造

これら 8 つのデータ構(gòu)造の違いは何ですか?

①、配列

利點(diǎn):

• インデックスによる要素のクエリは非常に高速です。

##インデックスによって配列を走査することも非常に便利です。

• #欠點(diǎn):

#配列のサイズは作成後に決定され、拡張できません;

• 配列は 1 つのタイプのデータのみを保存できます;

• 要素の追加と削除の操作は、他の要素を移動(dòng)する必要があるため時(shí)間がかかります。

②. リンク リスト

書(shū)籍「アルゴリズム (第 4 版)」では、リンク リストを次のように定義しています。

• リンク リストは再帰的なデータ構(gòu)造です?？?(null) か、ノードへの參照 (ノード) です。ノードには要素と、別のリンク リストへのポインタもあります。 。

  Java の LinkedList クラスは、リンク リストの構(gòu)造をコードの形式で非常に鮮明に表現(xiàn)できます。

  public class LinkedList<E> {
      transient Node<E> first;
      transient Node<E> last;
  
      private static class Node<E> {
          E item;
          Node<E> next;
          Node<E> prev;
  
          Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
              this.item = element;
              this.next = next;
              this.prev = prev;
          }
      }
  }

これは、これは二重リンク リストです。現(xiàn)在の要素項(xiàng)目には prev と next の両方がありますが、最初の prev は null で、last の next は null です。一方向リンクリストの場(chǎng)合、次のみが存在し、前は存在しません。

リンク リストは順次に格納する必要がないため、リンク リストの挿入時(shí)および挿入時(shí)に O(1) の時(shí)間計(jì)算量を達(dá)成できます。削除 (再実行する必要があります。參照をポイントするだけで、配列などの他の要素を移動(dòng)する必要はありません)。さらに、リンク リストは、データ サイズを事前に知っておく必要があるという配列の欠點(diǎn)も克服し、柔軟な動(dòng)的なメモリ管理を可能にします。

利點(diǎn):

容量を初期化する必要がない;

• 任意の要素を追加できる;

• 挿入および削除時(shí)に更新する必要があるのは參照のみです。

• #欠點(diǎn):

には多數(shù)の參照が含まれており、大量のメモリ領(lǐng)域を占有します。

• 検索 要素はリンク リスト全體を検索する必要があり、時(shí)間がかかります。

③、スタック

スタックはバケツのようなもので、底部は密閉されており、上部は開(kāi)いています。水缶は出入りできます。バケツを使ったことのある友人なら、この原理を理解しているはずです。最初に入る水はバケツの底にあり、後から入る水はバケツの上部にあり、最後に入る水が最初に注ぎ出されます。そして最初に入った水は最後に注ぎ出されます。 同様に、スタックは「後入れ先出し」と「先入れ後出し」の原則に従ってデータを保存します。最初に挿入されたデータはスタックの一番下にプッシュされ、その後、挿入されたデータがスタックの最後に挿入されます。データはスタックの先頭にあり、スタックの先頭から順に読み出されます。

④、キュー

キューは、両端が開(kāi)いた水道管の一部のようなものです。 . 水は一方の端から入り、もう一方の端から出ます。先に入った水が先に出て、最後に入った水が最後に出ます。 水道管とは少し異なり、キューは 2 つの端を定義します。一方の端はキューの先頭と呼ばれ、もう一方の端はキューの末尾と呼ばれます。キューの先頭では削除操作 (デキュー) のみが許可され、キューの末尾では挿入操作 (エンキュー) のみが許可されます。

⑤. ツリー

ツリーは典型的な非線形構(gòu)造であり、n A で構(gòu)成されます。 (n>0) 個(gè)の限定されたノードで構(gòu)成される階層関係のセット。

これが「ツリー」と呼ばれる理由は、このデータ構(gòu)造が根が上にあり、葉が下にあることを除いて、逆さまの木のように見(jiàn)えるためです。ボトム。ツリー データ構(gòu)造には次の特徴があります:

各ノードには限られた子ノードしかないか、子ノードがありません;

• 親ノードがありませんこのノードはルート ノードと呼ばれます。

• ルート以外の各ノードには親ノードが 1 つだけあります。

• ルート ノードは除きます。 、各子ノードは、複數(shù)の互いに素なサブツリーに分割できます。

• 次の図は、ツリーに関するいくつかの用語(yǔ)を示しています。

  

  

  

  

  

  

  バイナリ検索ツリーの特性に基づくと、他のデータ構(gòu)造に対する利點(diǎn)は、検索と挿入の時(shí)間計(jì)算量が O(logn) と低いことです。上の図から 5 つの要素を見(jiàn)つけたい場(chǎng)合は、ルート ノード 7 から開(kāi)始します。5 が見(jiàn)つかった場(chǎng)合、それは 7 の左側(cè)にある必要があります。4 が見(jiàn)つかった場(chǎng)合、5 は 4 の右側(cè)にある必要があります。 6 が見(jiàn)つかった場(chǎng)合、5 は 6 の左側(cè)にある必要があります。橫、見(jiàn)つかりました。

  理想的には、BST を通じてノードを見(jiàn)つけることで、チェックする必要があるノードの數(shù)を半分に減らすことができます。

  バランス二分木: 任意のノードの 2 つのサブツリー間の高さの差が 1 以下の場(chǎng)合に限り、二分木になります。 1962 年に舊ソ連の數(shù)學(xué)者アデルセ?ヴェルスキルとランディスによって提案された高度にバランスの取れた二分木は、科學(xué)者の英語(yǔ)名に従って AVL 木とも呼ばれます。

  バランス二分木は本質(zhì)的には二分探索木ですが、左右のサブツリー間の高さの差を制限し、線形構(gòu)造に向かって進(jìn)化する傾向にある傾いたツリーなどの狀況を回避するために、それぞれの二分探索木はノードの左右の部分木が制限されており、左右の部分木の高さの差をバランス係數(shù)と呼び、ツリー內(nèi)の各ノードのバランス係數(shù)の絶対値は 1 以下です。

  バイナリ ツリーのバランスをとる際の難しさは、ノードが削除または追加されたときに、左右の回転によって左右のバランスをどのように維持するかということです。

  Java で最も一般的なバランスのとれた二分木は赤黒ツリーです。ノードは赤または黒です。二分木のバランスは色の制約によって維持されます:

  1) 各ノード赤または黒のみ可能です。

  2) ルート ノードは黒です。

  3) 各リーフ ノード (NIL ノード、空のノード) は黒です。

  4) ノードが赤の場(chǎng)合、その子ノードは両方とも黒です。つまり、隣接する 2 つの赤いノードはパス上に表示できません。

  5) 任意のノードからその各リーフへのすべてのパスには、同じ數(shù)の黒いノードが含まれます。

  

  ⑥、ヒープ

  ヒープは、ツリーの配列オブジェクトとみなすことができます。次の特性:

  • ヒープ內(nèi)のノードの値は、常にその親ノードの値よりも大きくも小さくもありません。

  • ヒープは常に完全なバイナリ ツリーです。
  最大のルート ノードを持つヒープは最大ヒープまたは大ルート ヒープと呼ばれ、最小のルート ノードを持つヒープは最小ヒープまたは小ルート ヒープと呼ばれます。

  

  線形構(gòu)造では、データ要素と各データ要素 (最初と最後を除く) の間に一意の線形関係が満たされます。それぞれには、固有の「先行者」と「後続者」;
  ツリー構(gòu)造では、データ要素間に明らかな階層関係があり、各データ要素は前の層 (親ノード) の 1 つの要素にのみ関連しており、複數(shù)の要素に関連付けられています。次の層の要素 (子ノード) は関連しています;
  グラフ構(gòu)造では、ノード間の関係は任意であり、グラフ內(nèi)の任意の 2 つのデータ要素が関連している可能性があります。

  ⑧、ハッシュ テーブル

  ハッシュ テーブルは、ハッシュ テーブルとも呼ばれ、キー コード値 (キー) を渡すことができるハッシュ テーブルの一種です。 -value) 直接アクセスできるデータ構(gòu)造であり、その最大の特徴は、検索、挿入、削除を迅速に実裝できることです。
  配列の最大の特徴は、検索は簡(jiǎn)単ですが、挿入や削除が難しいことですが、逆に、リンクリストは、検索は難しいが、挿入や削除が簡(jiǎn)単であることです。ハッシュ テーブルは両方の利點(diǎn)を完璧に組み合わせており、Java の HashMap はこれに基づいてツリーの利點(diǎn)も追加します。

  

  ハッシュ関數(shù)は、ハッシュ テーブルで非常に重要な役割を果たし、任意の長(zhǎng)さの入力を固定長(zhǎng)の出力に変換できます。ハッシュ値。ハッシュ関數(shù)を使用すると、データ シーケンスへのアクセス プロセスがより高速かつ効率的になり、データ要素を迅速に見(jiàn)つけることができます。

  キーワードが k の場(chǎng)合、その値は hash(k)

  の保存場(chǎng)所に保存されます。したがって、k に対応する値はトラバーサルなしで直接取得できます。 ###

  2 つの異なるデータ ブロックにおいて、同じハッシュ値を持つ可能性は非常に小さい、つまり、特定のデータ ブロックについて、同じハッシュ値を持つデータ ブロックを見(jiàn)つけることは非常に困難です。さらに、データ ブロックの場(chǎng)合、その 1 ビットが変更されただけでも、ハッシュ値の変化は非常に大きくなります。これがハッシュの値です。

  可能性は非常に低いですが、それでも発生します。ハッシュの競(jìng)合が発生した場(chǎng)合、Java の HashMap は配列內(nèi)の同じ位置にリンク リストを追加します。リンク リストの長(zhǎng)さが 8 を超える場(chǎng)合は、 、赤と黒に変換されます ツリーが処理されます - これはいわゆるジッパーメソッド (配列リンクリスト) です。

  プログラミング関連の知識(shí)について詳しくは、プログラミング ビデオをご覧ください。 ！

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