数据结构与常用算法

Posted 2021-04-20 超维链习社

数据结构

队列

• 《java队列——queue详细分析》

• 非阻塞队列：ConcurrentLinkedQueue(无界线程安全)，采用CAS机制（compareAndSwapObject原子操作）。

• 阻塞队列：ArrayBlockingQueue(有界)、LinkedBlockingQueue（无界）、DelayQueue、PriorityBlockingQueue，采用锁机制；使用 ReentrantLock 锁。

• 《LinkedList、ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue对比分析》

集合

• 《Java Set集合的详解》

链表、数组

• 《Java集合详解--什么是List》

字典、关联数组

• 《Java map 详解 - 用法、遍历、排序、常用API等》

栈

• 《java数据结构与算法之栈（Stack）设计与实现》

• 《Java Stack 类》

• 《java stack的详细实现分析》

• Stack 是线程安全的。

• 内部使用数组保存数据，不够时翻倍。

树

二叉树

每个节点最多有两个叶子节点。

• 《二叉树》

完全二叉树

• 《完全二叉树》

• 叶节点只能出现在最下层和次下层，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树。

平衡二叉树

左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

• 《浅谈数据结构-平衡二叉树》

• 《浅谈算法和数据结构: 八 平衡查找树之2-3树》

二叉查找树（BST）

二叉查找树（Binary Search Tree），也称有序二叉树（ordered binary tree）,排序二叉树（sorted binary tree）。

• 《浅谈算法和数据结构: 七 二叉查找树》

红黑树

• 《最容易懂得红黑树》

• 添加阶段后，左旋或者右旋从而再次达到平衡。

• 《浅谈算法和数据结构: 九 平衡查找树之红黑树》

B-，B+，B*树

mysql是基于B+树聚集索引组织表

• 《B-树，B+树，B*树详解》

• 《B-树，B+树与B*树的优缺点比较》

• B+ 树的叶子节点链表结构相比于 B- 树便于扫库，和范围检索。

LSM 树

LSM（Log-Structured Merge-Trees）和 B+ 树相比，是牺牲了部分读的性能来换取写的性能(通过批量写入)，实现读写之间的。 Hbase、LevelDB、Tair（Long DB）、nessDB 采用 LSM 树的结构。LSM可以快速建立索引。

• 《LSM树 VS B+树》

• B+ 树读性能好，但由于需要有序结构，当key比较分散时，磁盘寻道频繁，造成写性能。

• LSM 是将一个大树拆分成N棵小树，先写到内存（无寻道问题，性能高），在内存中构建一颗有序小树（有序树），随着小树越来越大，内存的小树会flush到磁盘上。当读时，由于不知道数据在哪棵小树上，因此必须遍历（二分查找）所有的小树，但在每颗小树内部数据是有序的。

• 《LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎》

• 极端的说，基于LSM树实现的HBase的写性能比MySQL高了一个数量级，读性能低了一个数量级。

• 优化方式：Bloom filter 替代二分查找；compact 小数位大树，提高查询性能。

• Hbase 中，内存中达到一定阈值后，整体flush到磁盘上、形成一个文件（B+数），HDFS不支持update操作，所以Hbase做整体flush而不是merge update。flush到磁盘上的小树，定期会合并成一个大树。

BitSet

经常用于大规模数据的排重检查。

• 《Java Bitset类》

• 《Java BitSet（位集）》

常用算法

• 《常见排序算法及对应的时间复杂度和空间复杂度》

排序、查找算法

• 《常见排序算法及对应的时间复杂度和空间复杂度》

选择排序

• 《Java中的经典算法之选择排序（SelectionSort）》

• 每一趟从待排序的记录中选出最小的元素，顺序放在已排好序的序列最后，直到全部记录排序完毕。

冒泡排序

• 《冒泡排序的2种写法》

• 相邻元素前后交换、把最大的排到最后。

• 时间复杂度 O(n²)

插入排序

• 《排序算法总结之插入排序》

快速排序

• 《坐在马桶上看算法：快速排序》

• 一侧比另外一次都大或小。

归并排序

• 《图解排序算法(四)之归并排序》

• 分而治之，分成小份排序，在合并(重建一个新空间进行复制)。

希尔排序

TODO

堆排序

• 《图解排序算法(三)之堆排序》

• 排序过程就是构建最大堆的过程，最大堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，堆顶元素是最大值。

计数排序

• 《计数排序和桶排序》

• 和桶排序过程比较像，差别在于桶的数量。

桶排序

• 《【啊哈！算法】最快最简单的排序——桶排序》

• 《排序算法（三）：计数排序与桶排序》

• 桶排序将[0,1)区间划分为n个相同的大小的子区间，这些子区间被称为桶。

• 每个桶单独进行排序，然后再遍历每个桶。

基数排序

按照个位、十位、百位、...依次来排。

• 《排序算法系列：基数排序》

• 《基数排序》

二分查找

• 《二分查找(java实现)》

• 要求待查找的序列有序。

• 时间复杂度 O(logN)。

• 《java实现二分查找-两种方式》

• while + 递归。

Java 中的排序工具

• 《Arrays.sort和Collections.sort实现原理解析》

• Collections.sort算法调用的是合并排序。

• Arrays.sort() 采用了2种排序算法 -- 基本类型数据使用快速排序法，对象数组使用归并排序。

布隆过滤器

常用于大数据的排重，比如email，url 等。 核心原理：将每条数据通过计算产生一个指纹（一个字节或多个字节，但一定比原始数据要少很多），其中每一位都是通过随机计算获得，在将指纹映射到一个大的按位存储的空间中。注意：会有一定的错误率。 优点：空间和时间效率都很高。 缺点：随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。

• 《布隆过滤器 -- 空间效率很高的数据结构》

• 《大量数据去重：Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)》

• 《基于Redis的布隆过滤器的实现》

• 基于 Redis 的 Bitmap 数据结构。

• 《网络爬虫：URL去重策略之布隆过滤器(BloomFilter)的使用》

• 使用Java中的 BitSet 类 和 加权和hash算法。

字符串比较

KMP 算法

KMP：Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP） 核心原理是利用一个“部分匹配表”，跳过已经匹配过的元素。

• 《字符串匹配的KMP算法》

深度优先、广度优先

• 《广度优先搜索BFS和深度优先搜索DFS》

贪心算法

• 《算法：贪婪算法基础》

• 《常见算法及问题场景——贪心算法》

回溯算法

• 《 五大常用算法之四：回溯法》

剪枝算法

• 《α-β剪枝算法》

动态规划

• 《详解动态规划——邹博讲动态规划》

• 《动态规划算法的个人理解》

朴素贝叶斯

• 《带你搞懂朴素贝叶斯分类算法》

• P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)

• 《贝叶斯推断及其互联网应用1》

• 《贝叶斯推断及其互联网应用2》

推荐算法

• 《推荐算法综述》

• 《TOP 10 开源的推荐系统简介》

最小生成树算法

• 《算法导论--最小生成树（Kruskal和Prim算法）》

最短路径算法

• 《Dijkstra算法详解》