1.引子

1.1.为什么要学习数据结构与算法?

有人说,数据结构与算法,计算机网络,与操作系统都一样,脱离日常开发,除了面试这辈子可能都用不到呀!

有人说,我是做业务开发的,只要熟练API,熟练框架,熟练各种中间件,写的代码不也能“飞”起来吗?

于是问题来了:为什么还要学习数据结构与算法呢?

#理由一:
    面试的时候,千万不要被数据结构与算法拖了后腿
#理由二:
    你真的愿意做一辈子CRUD Boy吗
#理由三:
    不想写出开源框架,中间件的工程师,不是好厨子

1.2.如何系统化学习数据结构与算法?

我想好了,还是需要学习数据结构与算法。但是我有两个困惑:

1.如何着手学习呢?

2.有哪些内容要学习呢?

学习方法推荐:

#学习方法
1.从基础开始,系统化学习
2.多动手,每一种数据结构与算法,都自己用代码实现出来
3.思路更重要:理解实现思想,不要背代码
4.与日常开发结合,对应应用场景

学习内容推荐:

数据结构与算法内容比较多,我们本着实用原则,学习经典的、常用的数据结构、与常用算法

#学习内容:
1.数据结构的定义
2.算法的定义
3.复杂度分析
4.常用数据结构
    数组、链表、栈、队列
    散列表、二叉树、堆
    跳表、图
5.常用算法
    递归、排序、二分查找
    搜索、哈希、贪心、分治
    动态规划、字符串匹配

2.考考你

在上一篇【数据结构与算法系列四(单链表)】中,详细给链表下了定义,并且比较了链表与数组。你还记得什么是链表吗?链表就是通过指针,将一组零散的内存串联起来使用,每一个零散的内存块,我们称为节点。实际开发常用的链表有:单链表、双向链表、循环链表。

这一篇我们看一下双向链表的实现。

#考考你:
1.你知道什么是双向链表吗?
2.你知道HashMap的实现原理吗(底层用了哪些数据结构)?

 

双向链表:

 

 

3.案例

3.1.节点封装

简述:

单链表实现,每个节点Node只需要封装数据: e,与指向下一个节点的后继指针:next。在双向链表中,还需要增加指向前一个节点的前驱指针:prev

/**
     * 节点:Node<E>
     */
    class Node<E> {
        protected E e;
        protected Node<E> prev;
        protected Node<E> next;

        public E getE() {
            return e;
        }

        public void setE(E e) {
            this.e = e;
        }

        public Node<E> getPrev() {
            return prev;
        }

        public void setPrev(Node<E> prev) {
            this.prev = prev;
        }

        public Node<E> getNext() {
            return next;
        }

        public void setNext(Node<E> next) {
            this.next = next;
        }
    }

3.2.完整代码

简述:

实现链表小技巧,增加一个空头节点,简化链表代码实现复杂度。这样有空头节点的链表实现,称为:带头节点链表

package com.anan.struct.linetable;

/**
 * 双向链表实现思路:
 *      1.空闲一个头节点,即头节点不存储数据
 *      2.这样有利于简化链表的实现
 */
public class DoubleLinkedList<E> {
    // 链表大小
    private int size;
    public int getSize() {
        return size;
    }

    // 头节点
    private Node<E> head;
    // 尾节点
    private Node<E> tail;

    public DoubleLinkedList(){
        head = new Node<E>();
        tail = head;

        size ++;
    }

    /**
     * 添加元素到链表结尾
     */
    public boolean add(E e){

        // 创建节点
        Node<E> node = new Node<E>();
        node.setE(e);
        node.setPrev(tail);

        tail.next = node;
        tail = node;

        size ++;
        return true;
    }

    /**
     * 在指定位置插入链表元素
     */
    public boolean insertPos(int pos,E e){

        // 获取位置节点
        Node<E> posNode = get(pos);
        if(posNode == null){
            return false;
        }

        // 创建新节点
        Node<E> newNode = new Node<E>();
        newNode.setE(e);
        newNode.setPrev(posNode.prev);
        newNode.setNext(posNode);

        posNode.prev.setNext(newNode);
        posNode.setPrev(newNode);

        size ++;
        return true;
    }

    /**
     * 删除链表结尾元素
     */
    public boolean remove(){

        tail = tail.prev;
        tail.next = null;

        size --;
        return false;
    }

    /**
     * 在指定位置删除链表元素
     */
    public boolean delPos(int pos){

        // 获取指定位置节点
        Node<E> node = get(pos);
        if(node == null){
            return false;
        }

        // 删除
        node.prev.setNext(node.next);
        node.next.setPrev(node.prev);

        size --;
        return true;
    }

    /**
     * 获取节点
     */
    public Node<E> get(int pos){
        // 判断位置有效性
        if(pos < 1 || pos > size){
            return null;
        }

        Node<E> node = head;
        for(int i = 1; i <= pos; i++){
            node = node.next;
        }

        return node;
    }

    /**
     * 获取节点数据
     */
    public E getValue(int pos){
        // 获取节点
        Node<E> node = get(pos);
        if(node == null){
            return null;
        }else{
            return node.e;
        }
    }

    /**
     * 节点:Node<E>
     */
    class Node<E> {
        protected E e;
        protected Node<E> prev;
        protected Node<E> next;

        public E getE() {
            return e;
        }

        public void setE(E e) {
            this.e = e;
        }

        public Node<E> getPrev() {
            return prev;
        }

        public void setPrev(Node<E> prev) {
            this.prev = prev;
        }

        public Node<E> getNext() {
            return next;
        }

        public void setNext(Node<E> next) {
            this.next = next;
        }
    }

}

3.3.测试代码

package com.anan.struct.linetable;

/**
 * 测试双向链表
 */
public class DoubleLinkedListTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建链表
        DoubleLinkedList<Integer> list = new DoubleLinkedList<Integer>();

        // 添加元素
        int size = 5;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            list.add(i);
        }

        // 1.初始化链表,打印链表元素
        System.out.println("1.初始化链表,打印链表元素-----------------------------------------");
        list(list);

        // 2.指定位置插入元素
        System.out.println("2.指定位置插入元素-----------------------------------------");
        list.insertPos(1,666);
        list(list);

        // 3.删除链表结尾元素
        System.out.println("3.删除链表结尾元素-----------------------------------------");
        list.remove();
        list(list);

        // 删除指定位置元素
        System.out.println("5.删除指定位置元素-----------------------------------------");
        list.delPos(3);
        list(list);

    }

    public static void list(DoubleLinkedList<Integer> list){
        System.out.println("当前链表大小,size:" + list.getSize());
        for (int i = 1; i < list.getSize(); i++) {
            System.out.println(list.getValue(i));
        }
    }
}

测试结果:

1.初始化链表,打印链表元素-----------------------------------------
当前链表大小,size:6
0
1
2
3
4
2.指定位置插入元素-----------------------------------------
当前链表大小,size:7
666
0
1
2
3
4
3.删除链表结尾元素-----------------------------------------
当前链表大小,size:6
666
0
1
2
3
5.删除指定位置元素-----------------------------------------
当前链表大小,size:5
666
0
2
3

Process finished with exit code 0

4.讨论分享

#考考你答案:
1.你知道什么是双向链表吗?
  1.1.双向链表在单链表的基础上,增加了前驱指针
  1.2.有了前驱指针,便于链表从后往前遍历查找
  1.3.双向链表,与单链表对比,参考下图:
  
2.你知道HashMap的实现原理吗(底层用了哪些数据结构)?
  2.1.HashMap是key、value对的映射表
  2.2.它的底层基础数据结构是:数组
  2.3.利用数组支持下标随机访问特性,实现快速访问,时间复杂度:O(1)
  2.4.通过散列函数hash(key),计算原始key,与数组下标(哈希值)的对应关系
  2.5.不同的key,经过hash(key),哈希值有可能相同
  2.6.哈希值相同的情况,称为:哈希冲突
  2.7.发生哈希冲突的时候,通过链表,或者红黑树解决哈希冲突
  2.8.在HashMap中,同时应用了:数组、链表

 

单链表与双向链表:

 

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