图解Java常用数据结构

最近在整理数据结构方面的知识, 系统化看了下Java中常用数据结构, 突发奇想用动画来绘制数据流转过程.

主要基于jdk8, 可能会有些特性与jdk7之前不相同, 例如LinkedList LinkedHashMap中的双向列表不再是回环的.

HashMap中的单链表是尾插, 而不是头插入等等, 后文不再赘叙这些差异, 本文目录结构如下:

LinkedList

经典的双链表结构, 适用于乱序插入, 删除. 指定序列操作则性能不如ArrayList, 这也是其数据结构决定的.

add(E) / addLast(E)

add(index, E)

这边有个小的优化, 他会先判断index是靠近队头还是队尾, 来确定从哪个方向遍历链入.

1if(index < (size >>1)) {

2?Node?x = first;

3?for(inti =0; i < index; i++)

4?x = x.next;

5?returnx;

6}else{

7?Node?x = last;

8?for(inti = size -1; i > index; i–)

9?x = x.prev;

10?returnx;

11}

靠队尾

get(index)

也是会先判断index, 不过性能仍然不好, 这也是为什么不推荐用for(int i = 0; i < lengh; i++)的方式遍历linkedlist, 而是使用iterator的方式遍历.

remove(E)

ArrayList

底层就是一个数组, 因而按序查找快, 乱序插入, 删除由于涉及到后面元素移位所以性能慢.

add(index, E)

扩容

一般默认容量是10, 扩容后, 会length*1.5.

remove(E)

循环遍历数组, 判断E能否equals当前元素, 删除性能不如LinkedList.

Stack

经典的数据结构, 底层也是数组, 继承自Vector, 先进后出FILO, 默认new Stack()容量为10, 超出自动扩容.

push(E)

pop()

后缀表达式

Stack的一个典型应用就是计算表达式如 9 + (3 – 1) * 3 + 10 / 2, 计算机将中缀表达式转为后缀表达式, 再对后缀表达式进行计算.

中缀转后缀

数字直接输出

栈为空时，遇到运算符，直接入栈

遇到左括号, 将其入栈

遇到右括号, 执行出栈操作，并将出栈的元素输出，直到弹出栈的是左括号，左括号不输出。

遇到运算符(加减乘除)：弹出所有优先级大于或者者等于该运算符的栈顶元素，而后将该运算符入栈

最终将栈中的元素依次出栈，输出。

计算后缀表达

遇到数字时，将数字压入堆栈

遇到运算符时，弹出栈顶的两个数，用运算符对它们做相应的计算, 并将结果入栈

重复上述过程直到表达式最右端

运算得出的值即为表达式的结果

队列

与Stack的区别在于, Stack的删除与增加都在队尾进行, 而Queue删除在队头, 增加在队尾.

ArrayBlockingQueue

生产消费者中常用的阻塞有界队列, FIFO.

put(E)

put(E) 队列满了

1final ReentrantLocklock=this.lock;

2lock.lockInterruptibly();

3try{

4?while(count == items.length)

5?notFull.await();

6?enqueue(e);

7}finally{

8?lock.unlock();

9}

take()

当元素被取出后, 并没有对数组后面的元素位移, 而是升级takeIndex来指向下一个元素.

takeIndex是一个环形的增长, 当移动到队列尾部时, 会指向0, 再次循环.

1privateEdequeue(){

2// assert lock.getHoldCount() == 1;

3// assert items[takeIndex] != null;

4finalObject[] items =this.items;

5@SuppressWarnings(“unchecked”)

6E x = (E) items[takeIndex];

7items[takeIndex] =null;

8if(++takeIndex == items.length)

9?takeIndex =0;

10count–;

11if(itrs !=null)

12?itrs.elementDequeued();

13notFull.signal();

14returnx;

15}

HashMap

最常用的哈希表, 面试的童鞋必备知识了, 内部通过数组 + 单链表的方式实现. jdk8中引入了红黑树对长度 > 8的链表进行优化, 我们另外篇幅再讲.

put(K, V)

put(K, V) 相同hash值

resize 动态扩容

当map中元素超出设定的阈值后, 会进行resize (length * 2)操作, 扩容过程中对元素一通操作, 并放置到新的位置.

具体操作如下:

在jdk7中对所有元素直接rehash, 并放到新的位置.

在jdk8中判断元素原hash值新添加的bit位是0还是1, 0则索引不变, 1则索引变成”原索引 + oldTable.length”.

1//定义两条链

2//原来的hash值新添加的bit为0的链，头部和尾部

3Node?loHead =null, loTail =null;

4//原来的hash值新添加的bit为1的链，头部和尾部

5Node?hiHead =null, hiTail =null;

6Node?next;

7//循环遍历出链条链

8do{

9next = e.next;

10if((e.hash & oldCap) ==0) {

11?if(loTail ==null)

12?loHead = e;

13?else

14?loTail.next = e;

15?loTail = e;

16}

17else{

18?if(hiTail ==null)

19?hiHead = e;

20?else

21?hiTail.next = e;

22?hiTail = e;

23}

24}while((e = next) !=null);

25//扩容前后位置不变的链

26if(loTail !=null) {

27loTail.next =null;

28newTab[j] = loHead;

29}

30//扩容后位置加上原数组长度的链

31if(hiTail !=null) {

32hiTail.next =null;

33newTab[j + oldCap] = hiHead;

34}

LinkedHashMap

继承自HashMap, 底层额外维护了一个双向链表来维持数据有序. 可以通过设置accessOrder来实现FIFO(插入有序)或者者LRU(访问有序)缓存.

put(K, V)

get(K)

accessOrder为false的时候, 直接返回元素就行了, 不需要调整位置.?

accessOrder为true的时候, 需要将最近访问的元素, 放置到队尾.

removeEldestEntry 删除最老的元素

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