【Java基础】数据结构与算法

简介: 【Java基础】数据结构与算法

数据结构✨



数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。


通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率


定义:


数据结构(data structure)是带有结构特性的数据元素的集合,它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系,并对这种结构定义相适应的运算,设计出相应的算法,并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之,数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系,分为逻辑结构和存储结构。


分类🎉🎉🎉


数据结构有很多种,一般来说,按照数据的逻辑结构对其进行简单的分类,包括线性结构和非线性结构两类。

线性结构🎆🎆🧨


简单地说,线性结构就是表中各个结点具有线性关系。如果从数据结构的语言来描述,线性结构应该包括如下几点:


1、线性结构是非空集。

2、线性结构有且仅有一个开始结点和一个终端结点。

3、线性结构所有结点都最多只有一个直接前驱结点和一个直接后继结点。

线性表就是典型的线性结构,还有栈、队列和串等都属于线性结构。


非线性结构🐶🐶🐶


简单地说,非线性结构就是表中各个结点之间具有多个对应关系。如果从数据结构的语言来描述,非线性结构应该包括如下几点:


1、非线性结构是非空集。

2、非线性结构的一个结点可能有多个直接前驱结点和多个直接后继结点。

在实际应用中,数组、广义表、树结构和图结构等数据结构都属于非线性结构。


常用数据结构🎊🎊🎊



在计算机科学的发展过程中,数据结构也随之发展。程序设计中常用的数据结构包括如下几个。


数组(Array)


数组是一种聚合数据类型,它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合。数组可以说是最基本的数据结构,在各种编程语言中都有对应。一个数组可以分解为多个数组元素,按照数据元素的类型,数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、指针数组和结构数组等。数组还可以有一维、二维以及多维等表现形式。


栈( Stack)


栈是一种特殊的线性表,它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。栈按照先进后出或后进先出的原则来存储数据,也就是说,先插入的数据将被压入栈底,最后插入的数据在栈顶,读出数据时,从栈顶开始逐个读出。栈在汇编语言程序中,经常用于重要数据的现场保护。栈中没有数据时,称为空栈。



数据进入栈模型的过程为:压/进栈

数据离开栈模型的过程为:弹/出栈


栈是一种先进后出的模型


队列(Queue)


队列和栈类似,也是一种特殊的线性表。和栈不同的是,队列只允许在表的一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作。一般来说,进行插入操作的一端称为队尾,进行删除操作的一端称为队头。队列中没有元素时,称为空队列。



数据从后端进入对列模型的过程称为:入队列

数据从前端进入对列模型的过程称为:出队列


对列是一种先进先出模型


链表( Linked List)


链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构,这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。链表由一系列数据结点构成,每个数据结点包括数据域和指针域两部分。其中,指针域保存了数据结构中下一个元素存放的地址。链表结构中数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序来实现的。


树( Tree)


树是典型的非线性结构,它是包括,2个结点的有穷集合K。在树结构中,有且仅有一个根结点,该结点没有前驱结点。在树结构中的其他结点都有且仅有一个前驱结点,而且可以有两个后继结点


图(Graph)


图是另一种非线性数据结构。在图结构中,数据结点一般称为顶点,而边是顶点的有序偶对。如果两个顶点之间存在一条边,那么就表示这两个顶点具有相邻关系。


堆(Heap)


堆是一种特殊的树形数据结构,一般讨论的堆都是二叉堆。堆的特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的,并且根结点的两个子树也是一个堆结构。


散列表(Hash)


散列表源自于散列函数(Hash function),其思想是如果在结构中存在关键字和T相等的记录,那么必定在F(T)的存储位置可以找到该记录,这样就可以不用进行比较操作而直接取得所查记录。


常用算法编辑 🎏🎏🎏

数据结构研究的内容:就是如何按一定的逻辑结构,把数据组织起来,并选择适当的存储表示方法把逻辑结构组织好的数据存储到计算机的存储器里。算法研究的目的是为了更有效的处理数据,提高数据运算效率。数据的运算是定义在数据的逻辑结构上,但运算的具体实现要在存储结构上进行。一般有以下几种常用运算:


(1)检索。检索就是在数据结构里查找满足一定条件的节点。一般是给定一个某字段的值,找具有该字段值的节点。


(2)插入。往数据结构中增加新的节点。


(3)删除。把指定的结点从数据结构中去掉。


(4)更新。改变指定节点的一个或多个字段的值。


(5)排序。把节点按某种指定的顺序重新排列。例如递增或递减。



目录
相关文章
|
2月前
|
存储 人工智能 算法
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
90 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
2月前
|
存储 Java
Java中的HashMap和TreeMap,通过具体示例展示了它们在处理复杂数据结构问题时的应用。
【10月更文挑战第19天】本文详细介绍了Java中的HashMap和TreeMap,通过具体示例展示了它们在处理复杂数据结构问题时的应用。HashMap以其高效的插入、查找和删除操作著称,而TreeMap则擅长于保持元素的自然排序或自定义排序,两者各具优势,适用于不同的开发场景。
47 1
|
2月前
|
存储 Java
告别混乱!用Java Map优雅管理你的数据结构
【10月更文挑战第17天】在软件开发中,随着项目复杂度增加,数据结构的组织和管理至关重要。Java中的Map接口提供了一种优雅的解决方案,帮助我们高效、清晰地管理数据。本文通过在线购物平台的案例,展示了Map在商品管理、用户管理和订单管理中的具体应用,有效提升了代码质量和维护性。
92 2
|
2月前
|
存储 Java 开发者
Java Map实战:用HashMap和TreeMap轻松解决复杂数据结构问题!
【10月更文挑战第17天】本文深入探讨了Java中HashMap和TreeMap两种Map类型的特性和应用场景。HashMap基于哈希表实现,支持高效的数据操作且允许键值为null;TreeMap基于红黑树实现,支持自然排序或自定义排序,确保元素有序。文章通过具体示例展示了两者的实战应用,帮助开发者根据实际需求选择合适的数据结构,提高开发效率。
64 2
|
28天前
|
缓存 算法 Java
本文聚焦于Java内存管理与调优,介绍Java内存模型、内存泄漏检测与预防、高效字符串拼接、数据结构优化及垃圾回收机制
在现代软件开发中,性能优化至关重要。本文聚焦于Java内存管理与调优,介绍Java内存模型、内存泄漏检测与预防、高效字符串拼接、数据结构优化及垃圾回收机制。通过调整垃圾回收器参数、优化堆大小与布局、使用对象池和缓存技术,开发者可显著提升应用性能和稳定性。
45 6
|
1月前
|
存储 Java 索引
Java中的数据结构:ArrayList和LinkedList的比较
【10月更文挑战第28天】在Java编程世界中,数据结构是构建复杂程序的基石。本文将深入探讨两种常用的数据结构:ArrayList和LinkedList,通过直观的比喻和实例分析,揭示它们各自的优势与局限,帮助你在面对不同的编程挑战时做出明智的选择。
|
2月前
|
存储 缓存 Java
java基础:IO流 理论与代码示例(详解、idea设置统一utf-8编码问题)
这篇文章详细介绍了Java中的IO流,包括字符与字节的概念、编码格式、File类的使用、IO流的分类和原理,以及通过代码示例展示了各种流的应用,如节点流、处理流、缓存流、转换流、对象流和随机访问文件流。同时,还探讨了IDEA中设置项目编码格式的方法,以及如何处理序列化和反序列化问题。
86 1
java基础:IO流 理论与代码示例(详解、idea设置统一utf-8编码问题)
|
2月前
|
存储 算法 Java
Java 中常用的数据结构
【10月更文挑战第20天】这些数据结构在 Java 编程中都有着广泛的应用,掌握它们的特点和用法对于提高编程能力和解决实际问题非常重要。
30 6
|
2月前
|
存储 Java 开发者
Java中的Map接口提供了一种优雅的方式来管理数据结构,使代码更加清晰、高效
【10月更文挑战第19天】在软件开发中,随着项目复杂度的增加,数据结构的组织和管理变得至关重要。Java中的Map接口提供了一种优雅的方式来管理数据结构,使代码更加清晰、高效。本文通过在线购物平台的案例,展示了Map在商品管理、用户管理和订单管理中的具体应用,帮助开发者告别混乱,提升代码质量。
31 1
|
2月前
|
存储 算法 Java
Java常用的数据结构
【10月更文挑战第3天】 在 Java 中,常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表和集合。每种数据结构都有其特点和适用场景,如数组适用于快速访问,链表适合频繁插入和删除,栈用于实现后进先出,队列用于先进先出,树和图用于复杂关系的表示和查找,哈希表提供高效的查找性能,集合用于存储不重复的元素。合理选择和组合使用这些数据结构,可以显著提升程序的性能和效率。