从单词来看,

Array 很好理解一批一批的意思;

Set 含义比较多,常见有放、集合、一套...;

从字面来记忆它们的区别,Array就是一批一批的,Set是特意放入、采集进去的,所以Array不区分重复,Set区分重复。

下面是是将《秒懂算法:用常识解读数据结构》第一章的内容拷贝来这里,做了一些编辑。

Array work principle

数组示例:

array = ["apples", "bananas", "cucumbers", "dates", "elderberries"]

术语:

  • 大小

    数组大小指的是数组能存放的数据元素的数量。因为上面这个购物清单数组能存储 5 个值,

    所以它的大小是 5。
  • 索引

    数组的索引可以用来标记数据在数组中的位置。

    大部分的编程语言里,索引都是从0开始。

数组的操作:

CURD

速度计量:

衡量操作的速度也被称作衡量其时间复杂度。

不同人会混用速度、时间复杂度、效率、性能以及运行时间这几个术语。一般来说,它们指的都是一个操作所需要的步骤数。

分析Array操作步骤数

read

O(1):常数复杂度,表示无论输入规模如何增长,算法的执行时间都保持不变。

PS:不管有多少数据,读取都是一个步骤。

为什么?

我们在在创建和使用数组的时候,只会关注数组的大小和索引,

但是数组在计算机的底层,它在操作的时候,还需要一个内存地址,下面展示数据、内存地址和索引的关系,

以上的图示,基本就能解释了为什么计算机只用 1 步就能找到数组的第一个值。计算机只要再做一个简单的加法,就能找到任意索引的值。

如果让计算机寻找索引 3 的值,那么它只需在索引 0 的内存地址上加 3 即可。(毕竟内存地址是连续的。)

find

O(n):线性复杂度。表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。

还是以之前的数组为例。计算机无法立刻弄清每个格子的内容。对计算机来说,

这个数组看起来就像下面示例这样。

【?,?,?,?,?】

比如说需要它去找dates这个数据,那么就步骤如下,

会第0索引开始找dates这个数据,

  1. 第一次,没找到:

    【apples,?,?,?,?】
  2. 第二次,没找到:

    【apples,bananas,?,?,?】
  3. 第三次,没找到:

    【apples,bananas,cucumbers,?,?】
  4. 第四次,找到:

    【apples,bananas,cucumbers,dates,?】
  5. 退出

insert

需要明白的是在Array里,插入到数组的最后一列,和从中间插入是两种不同的操作。

最后一列插入

一旦计算机算出了存储新值的内存地址,它只需要 1 步就能完成插入。

下图展示了在数组末尾插入"figs"的过程。

so, O(1):常数复杂度,表示无论输入规模如何增长,算法的执行时间都保持不变。

中间插入

假设我们要在索引 2 处插入"figs"。先来看下图,

为此,需要向右移动"cucumbers"、"dates"和 "elderberries"来给"figs"腾出空间。这

个过程需要多步,因为需要先把"elderberries"向右移动一个格子,才能移动"dates"。然后,

再移动"dates"来给"cucumbers"让位。

在这个例子中,插入需要 4 步,其中 3 步是数据右移,剩下 1 步是插入新值。

向数组开头插入元素需要步数最多,也就是所谓的最坏情况。 这是因为要在数组开头插入元

素,必须把其他所有值都右移一个格子。

对包含 N 个元素的数组来说,最坏的情况下需要 N + 1 步插入。这是因为需要移动 N 个元

素,然后才能执行插入操作。

so, O(n+1):线性复杂度。表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。

delete

删除指的是删去特定索引的值的过程。

下面以删除购物清单数组索引 2 处的值为例。在这个数组中,这个值是"cucumbers"。

严格意义上来说,删除"cucumbers"只需 1 步。但有一个问题:数组中间有了一个空格子。

中间有空格子的数组是无效的。

要解决这个问题,需要把"dates"和"elderberries"左移。因此删除操作还需要额外步骤。

这个删除操作用了 3 步。1 步是删除元素,另外 2 步是移动元素来填补空格子。

和插入一样,删除元素的最坏情况是删除数组中的第一个元素。因为索引 0 会变成空格子,

所以必须把剩余的所有元素都左移。

so, O(n+1):线性复杂度。表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。

Set work principle

why is Set ?

集合的定义是,集合中包含的元素不能重复。

集合有多种类型,但本节只讨论基于数组的集合。这种集合和数组很相似,它们都是存储值

的简单列表,二者的唯一区别在于,不能往集合中插入重复的值。

假设已知集合["a", "b", "c"],而你想再添加一个"b"。因为"b"已经存在于集合中,所以计算机会拒绝这次操作。

当需要确保数据不重复时,集合非常有用。

Set的操作:

CURD

分析Set操作步骤数

read

集合的读取和数组的读取完全一致,即计算机检查特定索引处的值只需要 1 步。这是因为计

算机能跳转到集合内的任意索引,而这只需简单地计算并跳转到其内存地址即可。

find

集合的查找也和数组的查找没什么区别,即查找集合中的值最多需要 N 步。集合和数组的

删除操作也一模一样,即要删除一个值并移动其他数据来填空最多需要 N 步。

insert

集合的插入和数组的插入则不同。先来看看在集合末尾插入值。这对数组来说只需要 1 步,

是最好的情况。

但集合不同,计算机需要先判断这个值是否存在于集合中——因为集合的规则是不允许插入

重复数据。

计算机要如何确保新数据不在集合中呢?

  • 计算机一开始并不知道数组或者集合的格子中都存储了什么值。

  • 因此,它必须先在集合中查找,才能知道要插入的值是否已经存在。只有集合中不存在这个新值的时候,计算机才能继续执行插入操作。(所以,所有的插入操作都需要先进行查找。)

来看一个例子。假设之前提到的购物清单是用集合存储的。这个假设很合理,因为我们不想

重复购物。假设集合目前是["apples", "bananas", "cucumbers", "dates", "elderberries"],

而我们想插入"figs"。

计算机必须执行以查找"figs"为首的如下操作:



"figs"不在索引 0 处,但可能在集合中的其他位置。在插入之前,需要确保"figs"也不在

这些位置。

查找过整个集合后,我们确定其中没有"figs"。这时,就可以完成插入操作了。所以最后

一步如下。

第 6 步:在集合末尾插入"figs"。

最后插入

在集合末尾插入值是最好的情况,但对含有 5 个元素的集合来说仍然需要 6 步。换言之,必

须查找其全部 5 个元素之后才能执行插入操作。

换种说法:对包含 N 个元素的集合来说,在集合末尾插入值最多需要 N + 1 步。这是因为确

定集合中不含该值需要 N 步,而实际的插入还需要 1 步。数组的相同操作则只需要 1 步。

so, O(n+1):线性复杂度。表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。

中间插入

向集合开头插入值是最坏的情况。为此,计算机需要先查找 N 个格子来确保该值不在集合

中,然后再用 N 步来右移全部数据,最后再用 1 步来插入新值。全部加起来是 2N + 1 步。

数组的相同操作则只需要 N + 1 步。

so, O(2n+1):线性复杂度。表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。

delete

集合和数组的删除操作也一模一样,即要删除一个值并移动其他数据来填空最多需要 N 步。

Java Collection Class

在Java中,想使用array和set,需要了解Collection,

Collection
|------List
| |------ArrayList
| |------LinkedList
| |------Vector
| |------Stack
|
|------Set
|------HashSet
| |------LinkedHashSet
|
|------SortedSet
|------TreeSet
|------NavigableSet |------Queue
|------Deque
| |------ArrayDeque
| |------LinkedList |------Map
|------HashMap
| |------LinkedHashMap
|
|------SortedMap
|------TreeMap
|------NavigableMap

如果从粗略的来看,

array 就是 ArrayList,

set 就是 TreeSet。

Array and Set work process的更多相关文章

  1. python学习笔记——多进程中共享内存Value & Array

    1 共享内存 基本特点: (1)共享内存是一种最为高效的进程间通信方式,进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的拷贝. (2)为了在多个进程间交换信息,内核专门留出了一块内存区,可以由需要访问的进程将 ...

  2. 多进程Process

    多进程旧式写法 from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x if __name__ == '__main__': p = Pool(5) ...

  3. Disk array controller and information processing apparatus

    A disk array controller has a function of relocating a plurality of data blocks stored in a disk arr ...

  4. Java进程Runtime、Process、ProcessBuilder调用外部程序

    原文地址:https://blog.csdn.net/c315838651/article/details/72085739 通过Java执行系统命令,与cmd中或者终端上一样执行shell命令,最典 ...

  5. Python网络编程之线程,进程

    一. 线程: 基本使用 线程锁 线程池 队列(生产者消费者模型) 二. 进程:  基本使用  进程锁 进程池 进程数据共享 三. 协程: gevent greenlet 四. 缓存: memcache ...

  6. python——进程基础

    我们现在都知道python的多线程是个坑了,那么多进程在这个时候就变得很必要了.多进程实现了多CPU的利用,效率简直棒棒哒~~~ 拥有一个多进程程序: #!/usr/bin/env python #- ...

  7. 循序渐进Python3(八) -- 1 -- socket进阶

    IO多路复用 I/O多路复用指:通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作. Linux中的 select,poll,epoll 都 ...

  8. Python学习之路--进程,线程,协程

    进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Q ...

  9. python任务执行之线程,进程,与协程

    一.线程 线程为程序中执行任务的最小单元,由Threading模块提供了相关操作,线程适合于IO操作密集的情况下使用 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 ...

  10. python成长之路 :线程、进程和协程

    python线程 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分 ...

随机推荐

  1. docker 发布.net core 项目(linux)

    一.准备阶段:前提:一台linux系统,安装好了Docker并启动 1.上传.netcore项目压缩文件 2.解压 注:若没有解压软件,先下载rar解压软件再安装:需注意系统是64位还是32   (下 ...

  2. Git 如何删除本地分支和远程分支

    查看已有的本地及远程分支:git branch -a   删除远程分支(当前删除的是origin/dev分支):git push origin --delete dev   删除后,再次查看分支情况: ...

  3. Lucene轻量级搜索引擎,真的太强了!!!Solr 和 ES 都是基于它

    一.基础知识 1.Lucene 是什么 Lucene 是一个本地全文搜索引擎,Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 的封装 Lucene 适合那种轻量级的全文搜索,我就是服 ...

  4. vscode复制相对路径时是反斜杠\,改为正斜杠/ [转]

    痛点:复制路径的时候斜杠不对 解决:explorer.copyRelativePathSeparator 设置 在跳出来的设置页面的搜索栏里输入explorer.copyRelativePathSep ...

  5. 重新认识 tag 快照 git (项目临时添加需求,之前有分支合并,导致从节点拉分支不行了,因为没有tag快照)

    之前的tag认知 之前一直以为tag就是在git的提交commit上打一个标,然后可以拉出分支.之前没太重视. 因为我觉得 可以直接从某个commit直接拉出分支,这打不打tag无所谓 翻车现场 今天 ...

  6. 记一次kafka无法生产发送消息排查经历

    参考,欢迎点击原文:https://stackoverflow.com/questions/37902167/kafka-error-while-fetching-metadata-with-corr ...

  7. Android热点SoftAP使用方式

    一.背景 最近项目中Android设备需要获取SoftAP信息(wifi账号.密码.IP等),然后传递到投屏器中,那么如何获取到SoftAP信息呢?我们知道可以通过WifiManager类里的方法可以 ...

  8. electron实现静默下载(各种踩坑解决)

    前车之鉴 也是阅读了很多资料和前人踩的坑,直接使用webContent.print方法进行打印.其他方式要不就是Bug多,官方修复也有问题:要不就是官方升级版本后不再支持等 不赘述 需求思路 在mai ...

  9. 记录--h5端调用手机摄像头实现扫一扫功能

    这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识,希望对大家有所帮助 一.前言 最近有遇到一个需求,在h5浏览器中实现扫码功能,其本质便是打开手机摄像头定时拍照,特此做一个记录.主要技术栈采用的是vue2,使 ...

  10. 记录--uniapp 使用原生子窗体进行视频聊天

    这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识,希望对大家有所帮助 现在 uniapp 开发的实时音视频聊天类的 APP 大部分都要在 nvue 页面上进行开发.虽然 nvue 与 vue 的区别不是很大, ...