本文實例講述了Java均攤復雜度和防止復雜度的震蕩。分享給大家供大家參考，具體如下：

關(guān)于上一節(jié)封裝數(shù)組的簡單復雜度分析方法中我們對添加操作的時間復雜度歸結(jié)為O(n)是考慮了擴容操作(resize)在內(nèi)的。就addLast(e)操作而言，時間復雜度為O(1)，在考慮最壞情況下，每次添加均會觸發(fā)擴容操作，需要移動n個元素，因此此時addLast操作的時間復雜度為O(n)。

（1）addLast(e)均攤時間復雜度分析

resize(n)   O(n)

 假設(shè)當前capacity=8，并且每一次添加操作都使用addLast方法

17次基本操作包括：9次添加操作，8次轉(zhuǎn)移操作。均攤每次addLast操作進行大約兩次基本操作:

平均值為：17/9≈ 2。

  假設(shè)capacity=n，n+1次addLast操作，觸發(fā)resize，總共進行了2n+1=（n+1）+ n次基本操作；

  均攤每次addLast操作進行大約兩次基本操作：

平均值為： 2n+1 / n+1 ≈ 2

結(jié)論：因此addLast均攤時間復雜度為O(1)，均攤時間復雜度會比最壞情況有意義，因為一般情況下resize不會每一次都會觸發(fā)，因此可以分攤到其他上面。
同理，removeLast操作均攤時間復雜度也是O(1)

 （1）addLast(e)和removeLast(e)復雜度震蕩分析

設(shè)數(shù)組的容量為n，此時數(shù)組中的個數(shù)為n個，此時我們向數(shù)組中添加一個元素，則會觸發(fā)擴容操作；然后在從數(shù)組中刪除一個元素時又會重新觸發(fā)縮容操作，這樣反復執(zhí)行都會耗費O(n)的復雜度，導致復雜度震蕩。

演示如下：

  第一次執(zhí)行addLast(e)時間復雜度：O(n)

   第二次執(zhí)行removeLast(e)時間復雜度：O(n)

  第三次執(zhí)行addLast(e)時間復雜度：O(n)

   第四次執(zhí)行removeLast(e)時間復雜度：O(n)

產(chǎn)生復雜度震蕩的原因為：removeLast時resize過于著急（Eager）。

解決辦法為：Lazy（remove延遲執(zhí)行resize）

  容量2n，size=n+1時：

 容量2n，size=n時，進行縮容1/2：

 容量2n，size=1/4*2n，進行縮容1/2  ：

當size==capacity/4時，才將capacity減半。

現(xiàn)在我們來進一步改進我們的程序代碼：

  //從數(shù)組中刪除index位置的元素，返回刪除的元素
  public E remove(int index) {
    //1.判斷索引的選擇是否合法
    if (index < 0 || index > size)
      throw new IllegalArgumentException("您選擇的位置不合法");

    //2.先存儲需要刪除的索引對應的值
    E ret = data[index];

    //將索引為index之后（index）的元素依次向前移動
    for (int i = index + 1; i < size; i++) {
      //3.執(zhí)行刪除--實質(zhì)為索引為index之后（index）的元素依次向前移動，將元素覆蓋
      data[i - 1] = data[i];
    }
    //4.維護size變量
    size--;
    // loitering objects != memory leak 手動釋放內(nèi)存空間
    data[size] = null;

    //縮容操作
    if (size == data.length / 4 && data.length != 0) {
      resize(data.length / 2);
    }
    //5.返回被刪除的元素
    return ret;
  }

 到此我們完成了一個比較完善的動態(tài)數(shù)組的封裝。

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希望本文所述對大家java程序設(shè)計有所幫助。

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