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常用的Java數據結構知識點匯總

 更新時間：2022年03月03日 16:13:55   作者：LeBron?Le  
這篇文章主要介紹了常用的Java數據結構知識點匯總，數據結構分線性數據結構和非線性數據結構，下面對此作詳細介紹，需要的小伙伴可以參考一下，希望對你的學習或工作有所幫助

1. 數據結構分類

按照線性和非線性可以將Java數據結構分為兩大類：

①線性數據結構：數組、鏈表、棧、隊列
②非線性數據結構：樹、堆、散列表、圖

2. 線性數據結構

2.1 數組

數組是一種將元素存儲于連續(xù)內存空間的數據結構，并且要求元素的類型相同。

// 定義一個數組長度為5的數組array
int[] array = new int[5];
// 為數組的元素賦值
array[0] = 4;
array[1] = 3;
array[2] = 2;
array[3] = 1;
array[4] = 0;

直接賦值：

// 一種方式
int[] array = {4, 3, 2, 1, 0};
// 另一種方式
int[] array = new int[]{4, 3, 2, 1, 0};

2.2 可變數組

可變數組是在一般數組的基礎上結合擴容機制進行改進的具有靈活長度的數組。

// 定義一個可變數組
List<Integer> changeable_array = new ArrayList<>();
// 向可變數組的尾部添加元素
array.add(4);
array.add(3);
array.add(2);
array.add(1);
array.add(0);

2.3 鏈表

鏈表可以定義為一個類，該類的包含兩個成員變量的：節(jié)點的值val、后繼節(jié)點的引用next。節(jié)點是構成鏈表的基本單位，這種數據結構在內存空間的存儲地址是非連續(xù)的。

// 定義鏈表類
class ListNode {
?? ?// 節(jié)點的值
?? ?int val;
?? ?// 后繼節(jié)點的引用
?? ?ListNode next;
?? ?ListNode(int x){
?? ??? ?this. val = x;
?? ?}
}

構建多個鏈表類的對象，并構建這些節(jié)點實例之間的引用指向：

  • ①節(jié)點head的節(jié)點值為2，其后繼節(jié)點是值為1的節(jié)點n2。
  • ②節(jié)點n2的節(jié)點值為1，其后繼節(jié)點是值為0的節(jié)點n3。
  • ③該鏈表的頭節(jié)點為head，尾節(jié)點為n3。
// 實例化節(jié)點
ListNode head = new ListNode(2);
ListNode n2 = new ListNode(1);
ListNode n3 = new ListNode(0);
// 構建三個節(jié)點之間的引用指向
head.next = n2;
n2.next = n3;

2.4 棧

棧是一種抽象數據結構，特點是“后進先出”，可由數組或者鏈表實現(xiàn)。

// 定義一個棧，使用Java的Vector類的子類Stack
Stack<Integer> stack = new Stack<>();

入棧操作 push()：

// 元素0入棧
stack.push(0);
// 元素1入棧
stack.push(1);

出棧操作 pop()：

// 元素1出棧
stack.pop();
// 元素0出棧
stack.pop();

在Java中可以使用Stack、ArrayDeque、LinkedList實現(xiàn)棧，但通常情況下，不推薦使用Vector類以及其子類Stack，

一般使用LinkedList來實現(xiàn)棧：

LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();

入棧操作 addLast()：

// 元素0入棧
stack.addLast(0);
// 元素1入棧
stack.addLast(1);

出棧操作 removeLast()：

// 元素1出棧
stack.removeLast();
// 元素0入棧
stack.removeLast();

2.5 隊列

隊列是一種抽象數據結構，特點是“先進先出”，可由鏈表實現(xiàn)。
LinkedList類實現(xiàn)了Queue接口，因此可以把LinkedList當成Queue來用。

Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();

入隊操作 offer()：

// 元素0入隊
queue.offer(0);
// 元素1入隊
queue.offer(1);

出隊操作poll()，該函數的返回值為出隊的那個元素：

// 元素0出隊
queue.poll();
// 元素1出隊
queue.poll();

element()：返回第一個元素
peek()：返回第一個元素
區(qū)別：在隊列元素為空的情況下，element() 方法會拋出NoSuchElementException異常，peek() 方法只會返回 null。

queue.offer("a");
queue.offer("b");
queue.offer("c");
queue.offer("d");
queue.offer("e");
queue.element(); //輸出a
queue.peek(); //輸出a

3. 非線性數據結構

3.1 樹

樹是一種非線性的數據結構，可分為二叉樹和多叉樹。
二叉樹可定義為一個類，該類包含三個成員變量：節(jié)點值val、左子節(jié)點left、右子節(jié)點right。

class TreeNode {
?? ?int val;
?? ?TreeNode left;
?? ?TreeNode right;
?? ?TreeNode(int x){
?? ??? ?this.val = x;
?? ?}
}

二叉樹各節(jié)點實例化：

// 根節(jié)點root
TreeNode root = new TreeNode(0);
TreeNode n2 = new TreeNode(1);
TreeNode n3 = new TreeNode(2);
TreeNode n4 = new TreeNode(3);
TreeNode n5 = new TreeNode(4);

構建二叉樹各節(jié)點之間的引用指向：

// 根節(jié)點的左子節(jié)點為n2，其值為1
root.left = n2;
// 根節(jié)點的右子節(jié)點為n3，其值為2
root.right = n3;
// 節(jié)點n2的左子節(jié)點為n4，其值為3
n2.left = n4;
// 節(jié)點n2的右子節(jié)點為n5，其值為4
n2.right = n5;

3.2 圖

圖是一種非線性數據結構，由頂點（vertex）和邊（edge）組成，每條邊都連接著兩個頂點。
圖分為有向圖和無向圖。

以無向圖為例：

  • ①頂點集合： vertices = {1, 2, 3, 4, 5}
  • ②邊集合： edges = {(1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 4), (3, 5), (4, 5)}

（1）圖的表示方法：鄰接矩陣（無向圖的鄰接矩陣是一個斜對角對稱矩陣）
?鄰接矩陣適用于存儲稠密圖，即頂點較多、邊較少。

// 存儲圖的頂點
int[] vertices = {1, 2, 3, 4, 5};
// 存儲圖的邊
int[][] edges = {{0, 1, 1, 1, 1},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 0, 0, 1, 0},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 0, 0, 0, 1},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 1, 0, 0, 1},
? ? ? ? ? ? ? ? ?{1, 0, 1, 1, 0}};
int[] vertices = {1, 2, 3, 4, 5};

（2）圖的表示方法：鄰接表

?鄰接表適用于存儲稀疏圖，即頂點多、邊較少。

// 存儲圖的頂點
int[] vertices = {1, 2, 3, 4, 5};
// 存儲邊的集合
List<List<Integer>> edges = new ArrayList<>();
// edge[i]表示圖的頂點i對應的邊集合
List<Integer> edge_1 = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4));
List<Integer> edge_2 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 3));
List<Integer> edge_3 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 4));
List<Integer> edge_4 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 1, 4));
List<Integer> edge_5 = new ArrayList<>(Arrays.asList(0, 2, 3));
edges.add(edge_1);
edges.add(edge_2);
edges.add(edge_3);
edges.add(edge_4);
edges.add(edge_5);

3.3 散列表

散列表是一種非線性的數據結構，實質是將鍵（key）通過Hash函數完成到值（value）的映射。

// 初始化散列表
Map<String, Integer> dict = new HashMap<>();

添加鍵 - 值對：

dict.put("python", 101);
dict.put("c", 102);
dict.put("java", 103);

通過鍵 key查找對應的值 value：

dict.get("python");?? ?// 101
dict.get("c");?? ??? ?// 102
dict.get("java");?? ?// 103

設計一個簡單的Hash函數構建 編程語言 ==> 編號 的映射，構建一個散列表（假設不考慮低碰撞率、高魯棒性）：

String[] program_lang = {"python", "c", "java"};

int hash(int idx){
?? ?int index = (idx -1 % 100);
?? ?return index;
}

names[hash(101)];?? ?// python
names[hash(101)];?? ?// c
names[hash(101)];?? ?// java

3.4 堆

  • （1）堆是一種基于完全二叉樹的數據結構，可由數組實現(xiàn)。
  • 完全二叉樹：一棵深度為k的有n個結點的二叉樹，對樹中的結點按從上至下、從左到右的順序進行編號，如果編號為i（1 ≤ i ≤ n）的結點與滿二叉樹中編號為i的結點在二叉樹中的位置相同，則這棵二叉樹稱為完全二叉樹。
  • （2）基于堆的原理實現(xiàn)的排序算法稱為堆排序。
  • （3）基于堆實現(xiàn)的數據結構稱為優(yōu)先隊列。
  • （4）堆分為大頂堆、小頂堆：①大頂堆：任意節(jié)點的值不大于其父節(jié)點的值，即根節(jié)點最大，任意子節(jié)點小于等于父節(jié)點。②小頂堆：任意節(jié)點的值不小于其父節(jié)點的值，即根節(jié)點最小，任意子節(jié)點大于等于父節(jié)點。
// 初始化小頂堆，操作為 優(yōu)先隊列
Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();

元素入堆add()：

// 元素入堆
heap.add(0);
heap.add(4);
heap.add(2);
heap.add(6);
heap.add(8);

元素出堆 poll()：

// 元素出堆（從小到大）
heap.poll(); // -> 0
heap.poll(); // -> 2
heap.poll(); // -> 4
heap.poll(); // -> 6
heap.poll(); // -> 8

到此這篇關于常用的Java數據結構知識點匯總的文章就介紹到這了,更多相關常用的Java數據結構分享內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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