⦁ 数据结构

数据结构是计算机存储和组织数据的的方式

1. 数组

在Java中，数组是用来存放同一种数据类型的集合，注意只能存放同一种数据类型。

数组的局限性分析：

　　①、插入慢，对于无序数组，上面我们实现的数组就是无序的，即元素没有按照从大到小或者某个特定的顺序排列，只是按照插入的顺序排列。无序数组增加一个元素很简单，只需要在数组末尾添加元素即可，但是有序数组却不一定了，它需要在指定的位置插入。

　　②、查找快，当然如果根据下标来查找是很快的。但是通常我们都是根据元素值来查找，给定一个元素值，对于无序数组，我们需要从数组第一个元素开始遍历，知道找到那个元素。有序数组通过特定的算法查找的速度会比无需数组快，后面我们会讲各种排序算法。

　　③、删除慢，根据元素值删除，我们要先找到该元素所处的位置，然后将元素后面的值整体向前面移动一个位置。也需要比较多的时间。

　　④、数组一旦创建后，大小就固定了，不能动态扩展数组的元素个数。如果初始化你给一个很大的数组大小，那会白白浪费内存空间，如果给小了，后面数据个数增加了又添加不进去了。

很显然，数组虽然查找快，但是插入和删除都比较慢，所以我们不会用数组来存储所有的数据，那有没有什么数据结构插入、查找、删除都很快，而且还能动态扩展存储个数大小

一维数组

如何定义数组

数据类型[] 数组名=new 数据类型[数组长度]；

⦁ 数组类型 数组名[]=new 数组类型[数组长度]；

二维数组

定义

数组类型 [][] 数组名;

数组类型 数组 [][];

数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构。数组中的所有元素必须属于相同的数据类型。

数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。

二维数组实际上是一个一维数组，它的每个元素又是一个一维数组。

使用Array类提供的方法可以方便地对数组中的元素进行排序、查询等操作。

JDK1.5之后提供了增强for循环，可以用来实现对数组和集合中数据的访问。

1. 栈

又称为堆栈或堆叠，栈作为一种数据结构，是一种只能在一端进行插入和删除操作的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据（最后一个数据被第一个读出来）。栈具有记忆作用，对栈的插入与删除操作中，不需要改变栈底指针。

栈是允许在同一端进行插入和删除操作的特殊线性表。允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶(top)，另一端为栈底(bottom)；栈底固定，而栈顶浮动；栈中元素个数为零时称为空栈。插入一般称为进栈（PUSH），删除则称为退栈（POP）。

　　由于堆叠数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last In First Out）的原理运作。栈也称为后进先出表。

这里以羽毛球筒为例，羽毛球筒就是一个栈，刚开始羽毛球筒是空的，也就是空栈，然后我们一个一个放入羽毛球，也就是一个一个push进栈，当我们需要使用羽毛球的时候，从筒里面拿，也就是pop出栈，但是第一个拿到的羽毛球是我们最后放进去的。

产生的问题：

　　①、上面栈的实现初始化容量之后，后面是不能进行扩容的（虽然栈不是用来存储大量数据的），如果说后期数据量超过初始容量之后怎么办？（自动扩容）

　　②、我们是用数组实现栈，在定义数组类型的时候，也就规定了存储在栈中的数据类型，那么同一个栈能不能存储不同类型的数据呢？（声明为Object）

③、栈需要初始化容量，而且数组实现的栈元素都是连续存储的，那么能不能不初始化容量呢？（改为由链表实现）

1. 队列

队列（queue）是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。

队列的数据元素又称为队列元素。在队列中插入一个队列元素称为入队，从队列中删除一个队列元素称为出队。因为队列只允许在一端插入，在另一端删除，所以只有最早进入队列的元素才能最先从队列中删除，故队列又称为先进先出（FIFO—first in first out）线性表。

　队列分为：

　　①、单向队列（Queue）：只能在一端插入数据，另一端删除数据。

　　②、双向队列（Deque）：每一端都可以进行插入数据和删除数据操作。

单向队列实现

　①、与栈不同的是，队列中的数据不总是从数组的0下标开始的，移除一些队头front的数据后，队头指针会指向一个较高的下标位置，如下图：

　　②、我们再设计时，队列中新增一个数据时，队尾的指针rear 会向上移动，也就是向下标大的方向。移除数据项时，队头指针 front 也会向下移动。那么这样设计好像和现实情况相反，比如排队买电影票，队头的买完票就离开了，然后队伍整体向前移动。在计算机中也可以在队列中删除一个数之后，队列整体向前移动，但是这样做效率很差。我们选择的做法是移动队头和队尾的指针。

　　③、如果向第②步这样移动指针，相信队尾指针很快就移动到数据的最末端了，这时候可能移除过数据，那么队头会有空着的位置，然后新来了一个数据项，由于队尾不能再向上移动了，那该怎么办呢？如下图：

　　为了避免队列不满却不能插入新的数据，我们可以让队尾指针绕回到数组开始的位置，这也称为“循环队列”。

双向队列

双端队列就是一个两端都是结尾或者开头的队列， 队列的每一端都可以进行插入数据项和移除数据项

优先级队列（priority queue）

是比栈和队列更专用的数据结构，在优先级队列中，数据项按照关键字进行排序，关键字最小（或者最大）的数据项往往在队列的最前面，而数据项在插入的时候都会插入到合适的位置以确保队列的有序。

　　优先级队列 是0个或多个元素的集合，每个元素都有一个优先权，对优先级队列执行的操作有：

　　（1）查找

　　（2）插入一个新元素

　　（3）删除

　　一般情况下，查找操作用来搜索优先权最大的元素，删除操作用来删除该元素 。对于优先权相同的元素，可按先进先出次序处理或按任意优先权进行。

　　这里我们用数组实现优先级队列，这种方法插入比较慢，但是它比较简单，适用于数据量比较小并且不是特别注重插入速度的情况。

　　后面我们会讲解堆，用堆的数据结构来实现优先级队列，可以相当快的插入数据。

数组实现优先级队列，声明为int类型的数组，关键字是数组里面的元素，在插入的时候按照从大到小的顺序排列，也就是越小的元素优先级越高。

　通过前面讲的栈以及本篇讲的队列这两种数据结构，我们稍微总结一下：

　　①、栈、队列（单向队列）、优先级队列通常是用来简化某些程序操作的数据结构，而不是主要作为存储数据的。

　　②、在这些数据结构中，只有一个数据项可以被访问。

　　③、栈允许在栈顶压入（插入）数据，在栈顶弹出（移除）数据，但是只能访问最后一个插入的数据项，也就是栈顶元素。

　　④、队列（单向队列）只能在队尾插入数据，对头删除数据，并且只能访问对头的数据。而且队列还可以实现循环队列，它基于数组，数组下标可以从数组末端绕回到数组的开始位置。

　　⑤、优先级队列是有序的插入数据，并且只能访问当前元素中优先级别最大（或最小）的元素。

　　⑥、这些数据结构都能由数组实现，但是可以用别的机制（后面讲的链表、堆等数据结构）实现。

1. 链表

是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个（或两个）节点里存到下一个（或上一个）节点的指针(Pointer)。

使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大。

单链表是链表中结构最简单的。一个单链表的节点(Node)分为两个部分，第一个部分(data)保存或者显示关于节点的信息，另一个部分存储下一个节点的地址。最后一个节点存储地址的部分指向空值。

单向链表

只可向一个方向遍历，一般查找一个节点的时候需要从第一个节点开始每次访问下一个节点，一直访问到需要的位置。而插入一个节点，对于单向链表，我们只提供在链表头插入，只需要将当前插入的节点设置为头节点，next指向原头节点即可。删除一个节点，我们将该节点的上一个节点的next指向该节点的下一个节点。

双端链表

1. 二叉树

树的每个节点最多只能有两个子节点

查找某个节点，我们必须从根节点开始遍历。

　　①、查找值比当前节点值大，则搜索右子树；

　　②、查找值等于当前节点值，停止搜索（终止条件）；

　　③、查找值小于当前节点值，则搜索左子树；

　 要插入节点，必须先找到插入的位置。与查找操作相似，由于二叉搜索树的特殊性，待插入的节点也需要从根节点开始进行比较，小于根节点则与根节点左子树比较，反之则与右子树比较，直到左子树为空或右子树为空，则插入到相应为空的位置，在比较的过程中要注意保存父节点的信息 及 待插入的位置是父节点的左子树还是右子树，才能插入到正确的位置。

删除节点是二叉搜索树中最复杂的操作，删除的节点有三种情况，前两种比较简单，但是第三种却很复杂。

　　1、该节点是叶节点（没有子节点）

　　2、该节点有一个子节点

　　3、该节点有两个子节点

　　下面我们分别对这三种情况进行讲解。

　　①、删除没有子节点的节点

　　要删除叶节点，只需要改变该节点的父节点引用该节点的值，即将其引用改为 null 即可。要删除的节点依然存在，但是它已经不是树的一部分了，由于Java语言的垃圾回收机制，我们不需要非得把节点本身删掉，一旦Java意识到程序不在与该节点有关联，就会自动把它清理出存储器。

删除节点，我们要先找到该节点，并记录该节点的父节点。在检查该节点是否有子节点。如果没有子节点，接着检查其是否是根节点，如果是根节点，只需要将其设置为null即可。如果不是根节点，是叶节点，那么断开父节点和其的关系即可。

　　②、删除有一个子节点的节点

　　删除有一个子节点的节点，我们只需要将其父节点原本指向该节点的引用，改为指向该节点的子节点即可。

　③、删除有两个子节点的节点

　　当删除的节点存在两个子节点，那么删除之后，两个子节点的位置我们就没办法处理了。既然处理不了，我们就想到一种办法，用另一个节点来代替被删除的节点，那么用哪一个节点来代替呢？

　　我们知道二叉搜索树中的节点是按照关键字来进行排列的，某个节点的关键字次高节点是它的中序遍历后继节点。用后继节点来代替删除的节点，显然该二叉搜索树还是有序的。（这里用后继节点代替，如果该后继节点自己也有子节点，我们后面讨论。）

　　那么如何找到删除节点的中序后继节点呢？其实我们稍微分析，这实际上就是要找比删除节点关键值大的节点集合中最小的一个节点，只有这样代替删除节点后才能满足二叉搜索树的特性。

　　后继节点也就是：比删除节点大的最小节点。

6.红黑树

　　有如下两个特征：

　　①、节点都有颜色；

　　②、在插入和删除的过程中，要遵循保持这些颜色的不同排列规则。

　　第一个很好理解，在红-黑树中，每个节点的颜色或者是黑色或者是红色的。当然也可以是任意别的两种颜色，这里的颜色用于标记，我们可以在节点类Node中增加一个boolean型变量isRed，以此来表示颜色的信息。

　　第二点，在插入或者删除一个节点时，必须要遵守的规则称为红-黑规则：

　　1.每个节点不是红色就是黑色的；

　　2.根节点总是黑色的；

　　3.如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）,(也就是从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)；

　　4.从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）。

　　从根节点到叶节点的路径上的黑色节点的数目称为黑色高度，规则 4 另一种表示就是从根到叶节点路径上的黑色高度必须相同。

注意：新插入的节点颜色总是红色的，这是因为插入一个红色节点比插入一个黑色节点违背红-黑规则的可能性更小，原因是插入黑色节点总会改变黑色高度（违背规则4），但是插入红色节点只有一半的机会会违背规则3（因为父节点是黑色的没事，父节点是红色的就违背规则3）。另外违背规则3比违背规则4要更容易修正。

红黑树和二叉树的区别 ：

红黑树和之前所讲的AVL树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。自从红黑树出来后，AVL树就被放到了博物馆里，据说是红黑树有更好的效率，更高的统计性能。 红黑树和AVL树的区别在于它使用颜色来标识结点的高度，它所追求的是局部平衡而不是AVL树中的非常严格的平衡。AVL树的复杂比起红黑树来说简直是小巫见大巫。红黑树是真正的变态级数据结构。

(AVL树,平衡二叉树)

7.哈希表

Hash表也称散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种根据关键字值（key - value）而直接进行访问的数据结构。它基于数组，通过把关键字映射到数组的某个下标来加快查找速度，但是又和数组、链表、树等数据结构不同，在这些数据结构中查找某个关键字，通常要遍历整个数据结构

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

 而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位

优缺点

优点：不论哈希表中有多少数据，查找、插入、删除（有时包括删除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。实际上，这只需要几条机器指令。

哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表（例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。哈希表不仅速度快，编程实现也相对容易。

如果不需要有序遍历数据，并且可以提前预测数据量的大小。那么哈希表在速度和易用性方面是无与伦比的。

缺点：它是基于数组的，数组创建后难于扩展，某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重，所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据（或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中，这是个费时的过程）。

（有个不错的例子，点击）

8. 堆

堆是一颗完全二叉树，在这棵树中，所有父节点都满足大于等于其子节点的堆叫大根堆，所有父节点都满足小于等于其子节点的堆叫小根堆。堆虽然是一颗树，但是通常存放在一个数组中，父节点和孩子节点的父子关系通过数组下标来确定。

堆是弱序的，所以想要遍历堆是很困难的，基本上，堆是不支持遍历的。

　　对于查找，由于堆的特性，在查找的过程中，没有足够的信息来决定选择通过节点的两个子节点中的哪一个来选择走向下一层，所以也很难在堆中查找到某个关键字。

因此，堆这种组织似乎非常接近无序，不过，对于快速的移除最大（或最小）节点，也就是根节点，以及能快速插入新的节点，这两个操作就足够了。