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数据结构之数组

[日期:2014-12-09] 来源:CSDN博客  作者:冰河winner [字体: ]

数组是应用最广泛的一种数据结构,常常被植入到编程语言中,作为基本数据类型使用,因此,在一些教材中,数组并没有被当做一种数据结构单独拿出来讲 解(其实数组就是一段连续的内存,即使在物理内存中不是连续的,在逻辑上肯定是连续的)。其实没必要在概念上做纠缠,数组可以当做学习数据结构的敲门砖, 以此为基础,了解数据结构的基本概念以及构建方法数据结构不仅是数据的容器,还要提供对数据的操作方法,比如检索、插入、删除、排序等。

无序数组

下面我们建立一个类,对数组的检索、插入、删除、打印操作进行封装,简便起见,我们假设数组中没有重复值(实际上数组可以包含重复值)。

  1. public class Array { 
  2.        
  3.       private String [] strArray; 
  4.       private int length = 0;       //数组元素个数 
  5.              
  6.       //构造方法,传入数组最大长度 
  7.       public Array(int max){ 
  8.              strArray = new String [max]; 
  9.       } 
  10.        
  11.       //检测数组是否包含某个元素,如果存在返回其下标,不存在则返回-1 
  12.       public int contains(String target){ 
  13.              int index = -1
  14.              for(int i=0;i<length;i++){ 
  15.                     if(strArray[i] == target){ 
  16.                            index = i; 
  17.                            break
  18.                     } 
  19.              } 
  20.              return index; 
  21.       } 
  22.        
  23.       //插入 
  24.       public void insert(String elem) { 
  25.              strArray[length] = elem; 
  26.              length++; 
  27.       } 
  28.        
  29.       //删除某个指定的元素值,删除成功则返回true,否则返回false 
  30.       public boolean delete(String target){ 
  31.              int index = -1
  32.              if((index = contains(target)) !=-1){ 
  33.                     for(int i=index;i<length-1;i++){ 
  34.                            //删除元素之后的所有元素前移一位 
  35.                            strArray[i] =strArray[i+1];   
  36.                     } 
  37.                     length--; 
  38.                     return true
  39.              }else
  40.                     return false
  41.              } 
  42.       } 
  43.        
  44.       //列出所有元素 
  45.       public void display(){ 
  46.              for(int i=0;i<length;i++){ 
  47.                     System.out.print(strArray[i]+"\t"); 
  48.              } 
  49.       } 
  50.        

 

无序数组的优点:插入快,如果知道下标,可以很快的存取

无序数组的缺点:查找慢,删除慢,大小固定。

有序数组

所谓的有序数组就是指数组中的元素是按一定规则排列的,其好处就是在根据元素值查找时可以是使用二分查找,查找效率要比无序数组高很多,在数据量很大时更加明显。当然缺点也显而易见,当插入一个元素时,首先要判断该元素应该插入的下标,然后对该下标之后的所有元素后移一位,才能进行插入,这无疑增加了很大的开销。

因此,有序数组适用于查找频繁,而插入、删除操作较少的情况。

有序数组的封装类如下,为了方便,我们依然假设数组中是没有重复值的,并且数据是按照由小到大的顺序排列的。

 

  1. public class OrderArray { 
  2.       private int [] intArray; 
  3.       private int length = 0;       //数组元素个数 
  4.        
  5.       //构造方法,传入数组最大长度 
  6.       public OrderArray(int max){ 
  7.              intArray = new int [max]; 
  8.       } 
  9.        
  10.       //用二分查找法定位某个元素,如果存在返回其下标,不存在则返回-1 
  11.       public int find(int target){ 
  12.              int lowerBound = 0;                 //搜索段最小元素的小标 
  13.              int upperBound = length-1;      //搜索段最大元素的下标 
  14.              int curIn;                                   //当前检测元素的下标 
  15.              
  16.              if(upperBound<0){     //如果数组为空,直接返回-1 
  17.                     return -1
  18.              } 
  19.              
  20.              while(true){ 
  21.                     curIn =(lowerBound+upperBound)/2
  22.                      
  23.                     if(target == intArray[curIn]){ 
  24.                            return curIn; 
  25.                     }else if(curIn ==lowerBound){ 
  26.                     //在当前下标与搜索段的最小下标重合时,代表搜索段中只包含1个或2个元素, 
  27.                     //如果低位元素和高位元素都不等于目标元素,证明数组中没有该元素,搜索结束 
  28.                            if(target !=intArray[upperBound]){ 
  29.                                   return -1
  30.                            } 
  31.                     }else{//搜索段中的元素至少有三个,且当前元素不等于目标元素 
  32.                            if(intArray[curIn]< target){ 
  33.                                   //如果当前元素小于目标元素,则将下一个搜索段的最小下标置为当前元素的下标 
  34.                                   lowerBound =curIn; 
  35.                            }else
  36.                                   //如果当前元素大于目标元素,则将下一个搜索段的最大下标置为当前元素的下标 
  37.                                   upperBound =curIn; 
  38.                            } 
  39.                     } 
  40.              } 
  41.       } 
  42.        
  43.       //插入 
  44.       public void insert(int elem) { 
  45.              int location = 0
  46.              
  47.              //判断应插入位置的下标 
  48.              for(;location<length;location++){ 
  49.                     if(intArray[location] >elem) 
  50.                            break
  51.              } 
  52.              //System.out.println(location); 
  53.              //将插入下标之后的所有元素后移一位 
  54.              for(inti=length;i>location;i--){ 
  55.                     intArray[i] = intArray[i-1]; 
  56.              } 
  57.              
  58.              //插入元素 
  59.              intArray[location] = elem; 
  60.              
  61.              length++; 
  62.       } 
  63.        
  64.       //删除某个指定的元素值,删除成功则返回true,否则返回false 
  65.       public boolean delete(int target){ 
  66.              int index = -1
  67.              if((index = find(target)) != -1){ 
  68.                     for(inti=index;i<length-1;i++){ 
  69.                            //删除元素之后的所有元素前移一位 
  70.                            intArray[i] = intArray[i+1];   
  71.                     } 
  72.                     length--; 
  73.                     return true
  74.              }else
  75.                     return false
  76.              } 
  77.       } 
  78.        
  79.       //列出所有元素 
  80.       public void display(){ 
  81.              for(int i=0;i<length;i++){ 
  82.                     System.out.print(intArray[i]+"\t"); 
  83.              } 
  84.              System.out.println(); 
  85.       } 

 

有序数组最大的优势就是可以提高查找元素的效率,在上例中,find方法使用了二分查找法,该算法的示意图如下:

这个方法在一开始设置变量lowerBound和upperBound指向数组的第一个和最后一个非空数据项。通过设置这些变量可以确定查找的范围。然后再while循环中,当前的下标curIn被设置为这个范围的中间值。

如果curIn就是我们要找的数据项,则返回下标,如果不是,就要分两种情况来考虑:如果curIn指向的数据项比我们要找的数据小,则证明该元素 只可能在curIn和upperBound之间,即数组后一半中(数组是从小到大排列的),下轮要从后半段检索;如果curIn指向的数据项比我们要找的 数据大,则证明该元素只可能在lowerBound和curIn之间,下一轮要在前半段中检索。

按照上面的方法迭代检索,直到结束。

有序数组的优点:查找效率高

有序数组的缺点:删除和插入慢,大小固定

原文链接:http://blog.csdn.net/u012152619/article/details/41774325





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