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.

if(index<(size>>1))
    Node x = first;
    for (inti = 0; i < index; i++) {
        x = x.next;
    }
    return x;
}else{
    Node x = last;
    for (int i = size - 1; i > index; i--) {
        x = x.prev;
    }
    return x;
}

靠队尾

get(index)

也是会先判断 index, 不过性能依然不好, 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, 因此按序查找快, 乱序插入, 删除因为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 是否 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等于该运算符的栈顶元素，然后将该运算符入栈

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 的删除与添加都在队尾进行, 而 Queue 删除在队头, 添加在队尾.

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

final ReentrantLocklock=this.lock;

lock.lockInterruptibly();

try{

  while(count == items.length)

  notFull.await();

  enqueue(e);

}finally{

  lock.unlock();

}

take()

当元素被取出后, 并没有对数组后面的元素位移, 而是更新 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.

private E dequeue() {
    // assert lock.getHoldCount() == 1;
    // assert items[takeIndex] != null;

    final Object[] items = this.items;

    @SuppressWarnings("unchecked")
    E x = (E) items[takeIndex];

    items[takeIndex] = null;

    if (++takeIndex == items.length){
         takeIndex = 0;
    }
    count--;

    if (itrs != null){
        itrs.elementDequeued();
    }
    notFull.signal();
    return x;
}

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 值新增的 bit 位是 0 还是 1, 0 则索引不变, 1 则索引变成 "原索引 + oldTable.length".

// 定义两条链
// 原来的 hash 值新增的 bit 为 0 的链，头部和尾部
Node loHead =null, loTail =null;

// 原来的 hash 值新增的 bit 为 1 的链，头部和尾部
Node hiHead =null, hiTail =null;
Node next;

// 循环遍历出链条链

do{
    next = e.next;
    if((e.hash & oldCap) ==0) {
     if(loTail ==null){
        loHead = e;
       }else{
        loTail.next = e;
       }
       loTail = e;

    }else{
     if(hiTail ==null){
         hiHead = e;
       }else{
         hiTail.next = e;
      }
     hiTail = e;
    }

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

// 扩容前后位置不变的链
if(loTail !=null) {
    loTail.next =null;
    newTab[j] = loHead;
 }

// 扩容后位置加上原数组长度的链
if(hiTail !=null) {
    hiTail.next =null;
    newTab[j + oldCap] = hiHead;
 }

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 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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