最近在整理數據結構方面的知識, 系統化看了下Java中經常使用數據結構, 突發奇想用動畫來繪製數據流轉過程.html
主要基於jdk8, 可能會有些特性與jdk7以前不相同, 例如LinkedList LinkedHashMap中的雙向列表再也不是迴環的.面試
HashMap中的單鏈表是尾插, 而不是頭插入等等, 後文再也不贅敘這些差別, 本文目錄結構以下:數組
LinkedList
經典的雙鏈表結構, 適用於亂序插入, 刪除. 指定序列操做則性能不如ArrayList, 這也是其數據結構決定的.緩存
add(E) / addLast(E)數據結構
add(index, E)post
這邊有個小的優化, 他會先判斷index是靠近隊頭仍是隊尾, 來肯定從哪一個方向遍歷鏈入.性能
1 if (index < (size >> 1)) { 2 Node<E> x = first; 3 for (int i = 0; i < index; i++) 4 x = x.next; 5 return x; 6 } else { 7 Node<E> x = last; 8 for (int i = size - 1; i > index; i--) 9 x = x.prev; 10 return x; 11 }
靠隊尾優化
get(index)動畫
也是會先判斷index, 不過性能依然很差, 這也是爲何不推薦用for(int i = 0; i < lengh; i++)的方式遍歷linkedlist, 而是使用iterator的方式遍歷.this
remove(E)
ArrayList
底層就是一個數組, 所以按序查找快, 亂序插入, 刪除由於涉及到後面元素移位因此性能慢.
add(index, E)
擴容
通常默認容量是10, 擴容後, 會length*1.5.
remove(E)
循環遍歷數組, 判斷E是否equals當前元素, 刪除性能不如LinkedList.
Stack
經典的數據結構, 底層也是數組, 繼承自Vector, 先進後出FILO, 默認new Stack()容量爲10, 超出自動擴容.
push(E)
pop()
後綴表達式
Stack的一個典型應用就是計算表達式如 9 + (3 - 1) * 3 + 10 / 2, 計算機將中綴表達式轉爲後綴表達式, 再對後綴表達式進行計算.
中綴轉後綴
- 數字直接輸出
- 棧爲空時,遇到運算符,直接入棧
- 遇到左括號, 將其入棧
- 遇到右括號, 執行出棧操做,並將出棧的元素輸出,直到彈出棧的是左括號,左括號不輸出。
- 遇到運算符(加減乘除):彈出全部優先級大於或者等於該運算符的棧頂元素,而後將該運算符入棧
- 最終將棧中的元素依次出棧,輸出。
計算後綴表達
- 遇到數字時,將數字壓入堆棧
- 遇到運算符時,彈出棧頂的兩個數,用運算符對它們作相應的計算, 並將結果入棧
- 重複上述過程直到表達式最右端
- 運算得出的值即爲表達式的結果
隊列
與Stack的區別在於, Stack的刪除與添加都在隊尾進行, 而Queue刪除在隊頭, 添加在隊尾.
ArrayBlockingQueue
生產消費者中經常使用的阻塞有界隊列, FIFO.
put(E)
put(E) 隊列滿了
1 final ReentrantLock lock = this.lock; 2 lock.lockInterruptibly(); 3 try { 4 while (count == items.length) 5 notFull.await(); 6 enqueue(e); 7 } finally { 8 lock.unlock(); 9 }
take()
當元素被取出後, 並無對數組後面的元素位移, 而是更新takeIndex來指向下一個元素.
takeIndex是一個環形的增加, 當移動到隊列尾部時, 會指向0, 再次循環.
1 private E dequeue() { 2 // assert lock.getHoldCount() == 1; 3 // assert items[takeIndex] != null; 4 final Object[] items = this.items; 5 @SuppressWarnings("unchecked") 6 E x = (E) items[takeIndex]; 7 items[takeIndex] = null; 8 if (++takeIndex == items.length) 9 takeIndex = 0; 10 count--; 11 if (itrs != null) 12 itrs.elementDequeued(); 13 notFull.signal(); 14 return x; 15 }
HashMap
最經常使用的哈希表, 面試的童鞋必備知識了, 內部經過數組 + 單鏈表的方式實現. jdk8中引入了紅黑樹對長度 > 8的鏈表進行優化, 咱們另外篇幅再講.
put(K, V)
put(K, V) 相同hash值
resize 動態擴容
當map中元素超出設定的閾值後, 會進行resize (length * 2)操做, 擴容過程當中對元素一通操做, 並放置到新的位置.
具體操做以下:
- 在jdk7中對全部元素直接rehash, 並放到新的位置.
- 在jdk8中判斷元素原hash值新增的bit位是0仍是1, 0則索引不變, 1則索引變成"原索引 + oldTable.length".
1 //定義兩條鏈 2 //原來的hash值新增的bit爲0的鏈,頭部和尾部 3 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 4 //原來的hash值新增的bit爲1的鏈,頭部和尾部 5 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 6 Node<K,V> next; 7 //循環遍歷出鏈條鏈 8 do { 9 next = e.next; 10 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 11 if (loTail == null) 12 loHead = e; 13 else 14 loTail.next = e; 15 loTail = e; 16 } 17 else { 18 if (hiTail == null) 19 hiHead = e; 20 else 21 hiTail.next = e; 22 hiTail = e; 23 } 24 } while ((e = next) != null); 25 //擴容先後位置不變的鏈 26 if (loTail != null) { 27 loTail.next = null; 28 newTab[j] = loHead; 29 } 30 //擴容後位置加上原數組長度的鏈 31 if (hiTail != null) { 32 hiTail.next = null; 33 newTab[j + oldCap] = hiHead; 34 }
LinkedHashMap
繼承自HashMap, 底層額外維護了一個雙向鏈表來維持數據有序. 能夠經過設置accessOrder來實現FIFO(插入有序)或者LRU(訪問有序)緩存.
put(K, V)
get(K)
accessOrder爲false的時候, 直接返回元素就好了, 不須要調整位置.
accessOrder爲true的時候, 須要將最近訪問的元素, 放置到隊尾.
removeEldestEntry 刪除最老的元素