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从今天开始我们就要学习Java的数据据结构部分根据前面Java语法的基础上更加深入的了解算法的基本知识。 文章目录 前言什么是数据结构集合框架容器具体的数据结构 如何学好数据结构时间复杂度和空间复杂度时间复杂度大O的渐进表示法推导大O阶方法 空间复杂度 完结 什么是数据结构 数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的 集合。 集合框架 Java 集合框架 Java Collection Framework 又被称为容器 container 是定义在 java.util 包下的一组接口 interfaces和其实现类 classes Java当中已经实现好的一些集合类数据结构
我们总体的学习框架如下图所示
容器具体的数据结构
Collection是一个接口包含了大部分容器常用的一些方法List是一个接口规范了ArrayList 和 LinkedList中要实现的方法 ArrayList实现了List接口底层为动态类型顺序表 LinkedList实现了List接口底层为双向链表Stack底层是栈栈是一种特殊的顺序表Queue底层是队列队列是一种特殊的顺序表Deque是一个接口Set集合是一个接口里面放置的是K模型 HashSet底层为哈希桶查询的时间复杂度为O(1) TreeSet底层为红黑树查询的时间复杂度为O( ),关于key有序的Map映射里面存储的是K-V模型的键值对 HashMap底层为哈希桶查询时间复杂度为O(1) TreeMap底层为红黑树查询的时间复杂度为O( )关于key有序
如何学好数据结构 首先要有代码量只有写的代码足够多才慢慢熟悉数据结构的基本要领其次学习中要时刻记得画图做题前先画图是一个“小白”的必经之路之后学习的过程就是总结的过程每学到一个章节要知道总结最后才会变成自己的东西最后要大量刷题我推荐两个刷题的网站力扣LeetCode牛客建议由易到难由简单到复杂慢慢来刚开始一定慢。 时间复杂度和空间复杂度
解决一个问题有多种算法那么就一定有最高效的算法这就是算法效率第一种是时间效率第二种是空间效率。 但是实际上只要能解决问题的算法都是好算法。 时间效率时间复杂度时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度 空间效率空间复杂度空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间 时间复杂度 时间复杂度的定义在计算机科学中算法的时间复杂度是一个数学函数它定量描述了该算法的运行时间.一个算 法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例算法中的基本操作的执行次数为算法的时间复杂度。 大O的渐进表示法 大O符号是用于描述函数渐进行为的数学符号。 void func1(int N){int count 0;for (int i 0; i N ; i) {for (int j 0; j N ; j) {count;}}for (int k 0; k 2 * N ; k) {count;}int M 10;while ((M--) 0) {count;}System.out.println(count);
}Func1 执行的基本操作次数 F(N)N²2*N10
推导大O阶方法
用常数1取代运行时间中的所有加法常数。在修改后的运行次数函数中只保留最高阶项。如果最高阶项存在且不是1则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。
使用大O的渐进表示法以后func1的时间复杂度为:O(N²) 在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N) 代码示例 示例1
void func2(int N) {int count 0;for (int k 0; k 2 * N ; k) {count;}int M 10;while ((M--) 0) {count;}System.out.println(count);
}示例1基本操作执行了2N10次通过推导大O阶方法知道时间复杂度为 O(N)
示例2
void func3(int N, int M) {int count 0;for (int k 0; k M; k) {count;}for (int k 0; k N ; k) {count;}System.out.println(count);
}示例2基本操作执行了MN次有两个未知数M和N时间复杂度为 O(NM
示例3
void bubbleSort(int[] array) {for (int end array.length; end 0; end--) {boolean sorted true;for (int i 1; i end; i) {if (array[i - 1] array[i]) {Swap(array, i - 1, i);sorted false;}}if (sorted true) {break;}}
}示例3基本操作执行最好N次最坏执行了(N(N-1))/2次通过推导大O阶方法时间复杂度一般看最坏时间复杂度为 O(N²)*
空间复杂度 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。 空间复杂度算的是变量的个数也使用大O渐进表示法。 代码示例
示例1
void bubbleSort(int[] array) {for (int end array.length; end 0; end--) {boolean sorted true;for (int i 1; i end; i) {if (array[i - 1] array[i]) {Swap(array, i - 1, i);sorted false;}}if (sorted true) {break;}}}示例1使用了常数个额外空间所以空间复杂度为 O(1)
示例2
int[] func4(int n) {long[] array new long[n 1];array[0] 0;array[1] 1;for (int i 2; i n ; i) {array[i] array[i - 1] array [i - 2];}return array;
}示例2动态开辟了N个空间空间复杂度为 O(N)
完结
好了到这里Java语法部分就已经结束了~ 如果这个系列博客对你有帮助的话可以点一个免费的赞并收藏起来哟~ 可以点点关注避免找不到我~ 我的主页optimistic_chen 我们下期不见不散~~Java
下期预告: Java【数据结构】----泛型
