数据结构
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。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
持续更新，学一个记一个～
栈
栈模型：
一端开口 ==栈顶==
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一端封闭 ==栈底==
- 数据进入栈模型的过程称为：压/进栈
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| | [数据 A] | [数据 D] | <- 栈顶元素
| | [数据 B] | [数据 C] |
| | [数据 C] | [数据 B] |
| | [数据 D] | [数据 A] | <- 栈底元素
|____________________| |____________________|
- 数据离开栈模型的过程称为：弹/出栈
出栈顺序为从栈顶元素到栈底元素
栈是一种先进后出的模型
队列
队列模型：
一端开口 ==后端==
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一端开头 ==前端==
- 数据从后端进入队列模型的过程称为：入队列
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| | [数据 A]
| | [数据 B]
| | [数据 C]
| | [数据 D]
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----------------------------------------------------------
入队列方向
\|/ 后端
| |
| [数据 D] |
| [数据 C] |
| [数据 B] |
| [数据 A] |
| |
\|/ 前端
出队列方向
- 数据从前端离开队列模型的过程称为：出队列
队列是一种先进先出的模型
数组
数组模型：
___0___1___2___3___4___5___6___
| [A] [B] [C] [D] [E] [F] [G] |
|_____________________________|
- 查询数据通过索引定位，查询任意数据耗时相同，查询数度快
- 删除数据时，要将原始数据删除，同时后面每个数据前移，删除效率低
- 添加数据时，添加位置后的每个数据后移，再添加元素，添加效率极低
数组是一种查询快，增删慢的模型
链表
链表的每一个元素被称为结点
结点模型：
[地址1]
________________
| [数据] [地址2] |
|_______________|
-----------------------------------------
地址1：结点的==存储位置（地址）==
数据：存储具体的==数据==
地址2：下一个结点的==地址==
头结点模型：
______________
| [head] [^] |
|____________|
-----------------------------------------
^：结点指向==空地址（表示结束）==
链表模型链接过程示例
- 给头结点存储一个数据A，保存在地址11的位置：
[11]
_______________ ___________
| [head] [11] | --> | [A] [^] |
|_____________| |_________|
- 再存储一个数据C，保存在地址37位置
[11] [37]
_______________ ____________ ___________
| [head] [11] | --> | [A] [37] | --> | [C] [^] |
|_____________| |__________| |_________|
- 再存储一个数据D，保存在地址96位置
[11] [37] [96]
_______________ ____________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [37] | --> | [C] [96] | --> | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________| |__________|
链表模型添加数据过程示例
在数据AC之间添加一个数据B，保存在地址54地址
[11] [37] [96]
_______________ ____________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [37] | --> | [C] [96] | --> | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________| |__________|
[54]
___________
| [B] [^] |
|_________|
- 数据B对应的下一个数据地址指向数据C
[11] [37] [96]
_______________ ____________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [37] | --> | [C] [96] | --> | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________| |__________|
↑
[54]
____________
| [B] [37] |
|__________|
- 数据A对应的下一个数据地址指向数据B
[11] [37] [96]
_______________ ____________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [54] | | [C] [96] | --> | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________| |__________|
| ↑
| [54]
| ____________
|--------> | [B] [37] |
|__________|
链表模型删除数据过程示例
删除数据BD之间的数据C
[11] [37] [96]
_______________ ____________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [54] | | [C] [96] | --> | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________| |__________|
| ↑
| [54]
| ____________
|--------> | [B] [37] |
|__________|
- 数据B对应的下一个数据地址指向数据D
[11] [37] [96]
_______________ ____________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [54] | | [C] [96] | --> | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________| |__________|
| ↑
| [54] |
| ____________ |
|--------> | [B] [96] |-------|
|__________|
- 数据C删除
[11] [96]
_______________ ____________ ____________
| [head] [11] | --> | [A] [54] | | [D] [^] |
|_____________| |__________| |__________|
| ↑
| [54] |
| ____________ |
|--------> | [B] [96] |-------|
|__________|
- 查询数据D是否存在，必须从头（head）开始查询
- 查询第n个数据，也必须从头（head）开始查询
链表是一种增删快，查询慢的模型（对比数组）
哈希表
JDK 8 之前，底层采用数据+链表实现，可以说是一个元素为链表的数组
JDK 8 以后，在长度比较长的时候，底层实现了优化
哈希表存储元素示例（如何保证元素唯一性）
待存储元素为：
“hello”
“world”
“java”
“world”
“通信”
“软件”
为了方便演示，计算各元素的哈希值为（实际计算机操作是每一次添加都进行独立计算）：
“hello” ---- 99162322
“world” ---- 113318802
“java” ---- 3254818
“world” ---- 113318802
“通信” ---- 1179395
“软件” ---- 1179395
在JDK说明文档中看到HashSet的空参构造方法的描述为：
HashSet():构造一个空的集合;支持HashMap实例具有默认初始容量（16）和加载因子（0.75）。
对于这个加载因子为什么是0.75我在晚上查阅了很多资料，大部分说它是与泊松分布直接相关，直到后面我又看到一篇反驳的博客，链接都放在这里了，对学术研究还是要保持好奇，保持质疑的精神啊
支持与泊松分布直接相关
反驳
据此我们得到HashSet的模型：
[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]
_________________________________________________________________________________
| | | | | | | | | | | | | | | | |
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那么如何存储各元素的哈希值到哈希表中呢？
将各元素的哈希值进行对16取余，余数是几就存储到几中
“hello” ---- 99162322 % 16 => 2
“world” ---- 113318802 % 16 => 2
“java” ---- 3254818 % 16 => 2
“world” ---- 113318802 % 16 => 2
“通信” ---- 1179395 % 16 => 3
“软件” ---- 1179395 % 16 => 3
显然我们只需要用到编号为2的位置和编号为3的位置，所以下面的演示省略未用到的部分（实际没用到也是存在的）
[2] [3]
___________________________
..... | | | .....
|____________|____________|
- 尝试添加“hello”
根据“hello”的哈希值计算出它的存储位置是2,此时2号位没有元素，所以直接添加元素：
[2] [3]
___________________________
| “hello” | |
|_____________|____________|
- 尝试添加“world”
根据“world”的哈希值计算出它的存储位置也是2,此时2号位已经有元素，所以需要和已存在的元素进行比较，首先比较哈希值：
99162322 != 113318802
“hello” “world”
第一步对比发现二者哈希值不同，所以直接添加元素，元素也存储在2号位，但是是以链表的形式存储：
[2] [3]
___________________________
| “hello” | |
|______|______|____________|
↑
___________
| “world” |
|_________|
- 尝试添加“java” 同第二步，比较待添加元素和已存在所有元素的哈希值
99162322 != 3254818
“hello” “java”
---------------------------
113318802 != 3254818
“world” “java”
依次比较所有已存在元素后发现哈希值均不同，所以直接添加元素，同样以链表的形式存储在2号位：
[2] [3]
___________________________
| “hello” | |
|______|______|____________|
↑
___________
| “world” |
|_________|
↑
___________
| “java” |
|_________|
- 尝试添加“world”
同第二步，比较待添加元素和已存在所有元素的哈希值
99162322 != 113318802
“hello” “world”
---------------------------
113318802 == 113318802
“world” “world”
---------------------------
3254818 != 113318802
“java” “world”
依次比较所有已存在元素后发现哈希值存在相同值，所以继续比较相同哈希值的元素内容是否相同：
113318802 == 113318802
“world” == “world”
比较后发现内容一致，故跳过添加操作。
- 尝试添加“通信”
根据“通信”的哈希值计算出它的存储位置是3,此时3号位没有元素，所以直接添加元素：
[2] [3]
____________________________
| “hello” | “通信” |
|______|______|____________|
↑
___________
| “world” |
|_________|
↑
___________
| “java” |
|_________|
- 尝试添加“软件”
根据“软件”的哈希值计算出它的存储位置也是3,此时3号位已经有元素，所以需要和已存在的元素进行比较，首先比较哈希值：
1179395 == 1179395
“通信” “软件”
比较后发现二者哈希值相同，所以继续比较元素内容是否相同：
1179395 == 1179395
“通信” != “软件”
发现内容并不相同，故以链表的形式添加元素：
[2] [3]
____________________________
| “hello” | “通信” |
|______|______|_____|______|
↑ ↑
___________ __________
| “world” | | “软件” |
|_________| |_______|
↑
___________
| “java” |
|_________|
至此，哈希表添加元素操作演示完毕