工作随笔
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了工作随笔相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
测试题
ArrayList:
ArrayList是一种线性数据结构,它的底层是用数组实现的,相当于动态数组。与Java中的数组相比,它的容量能动态增长。类似于C语言中的动态申请内存,动态增长内存。
当创建一个数组的时候,就必须确定它的大小,系统会在内存中开辟一块连续的空间,用来保存数组,因此数组容量固定且无法动态改变。ArrayList在保留数组可以快速查找的优势的基础上,弥补了数组在创建后,要往数组添加元素的弊端。实现的基本方法如下
1. 快速查找:在物理内存上采用顺序存储结构,因此可根据索引快速的查找元素。
2. 容量动态增长
ArrayList与Collection关系如下图,实线代表继承,虚线代表实现接口:
元素存储
ArrayList是基于数组实现的,当添加元素的时候,如果数组大,则在将某个位置的值设置为指定元素即可,如果数组容量不够了,以add(E e)为例,可以看到add(E e)中先调用了ensureCapacity(size+1)方法,之后将元素的索引赋给elementData[size],而后size自增。例如初次添加时,size为0,add将elementData[0]赋值为e,然后size设置为1(类似执行以下两条语句elementData[0]=e;size=1)。http://blog.csdn.net/jianyuerensheng/article/details/51192811
LinkedList
LinkedList与ArrayList一样,实现List接口,LinkedList是基于链表实现的,插入和删除操作比ArrayList更加有效,但随机访问的效率比ArrayList差。
LinedList数据结构原理:底层的数据结构是基于双向循环链表的,且头结点中不存放数据
既然是双向链表,那么必定存在一种数据结构——我们可以称之为节点,节点实例保存业务数据,前一个节点的位置信息和后一个节点位置信息
stack:栈
栈(stack)在计算机科学中是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表。栈是一种数据结构,它按照后进先出的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶,需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据。栈是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。用桶堆积物品,先堆进来的压在底下,随后一件一件往上堆。取走时,只能从上面一件一件取。读和取都在顶部进行,底部一般是不动的。栈就是一种类似桶堆积物品的数据结构,进行删除和插入的一端称栈顶,另一端称栈底。插入一般称为进栈,删除则称为退栈。 栈也称为后进先出表。
Queue:队列
队列是一种特殊的线性表,是一种先进先出(FIFO)的数据结构。它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时,称为空队列。
queue的基本操作有:
1.入队:如q.push(x):将x元素接到队列的末端;
2.出队:如q.pop() 弹出队列的第一个元素,并不会返回元素的值;
3,访问队首元素:如q.front()
4,访问队尾元素,如q.back();
5,访问队中的元素个数,如q.size();
成员函数
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q.empty()判断队列q是否为空,当队列q空时,返回true;否则为false(值为0(false)/1(true))。
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q.size()访问队列q中的元素个数。(不可写成sizeof(q)或size(q))
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q.push(a)会将一个元素a置入队列q中。
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q.front()会返回队列q内的第一个元素(也就是第一个被置入的元素)。(不可写成front(q))
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q.back()会返回队列q中最后一个元素(也就是最后被插入的元素)。(不可写成back(q))
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注意:pop()虽然会移除下一个元素,但是并不返回它。front()和back()返回下一个元素但并不移除该元素。在stack库中的函数与queue很类似,但是stack中要返回元素时,只能返回最后一个元素,且函数名不一样(stack中为s.top()),需要区分。
Tree:树
树的标准定义:
树(tree)是包含n(n>0)个节点的有穷集合,其中:
(1)每个元素称为节点(node);
(2)有一个特定的节点被称为根节点或树根(root)。
(3)除根节点之外的其余数据元素被分为m(m≥0)个互不相交的结合T1,T2,……Tm-1,其中每一个集合Ti(1<=i<=m)本身也是一棵树,被称作原树的子树(subtree)。
树具有以下特点:
(1) 每个节点有零个或多个子节点。
(2) 每个子节点只有一个父节点。
(3) 没有父节点的节点称为根节点。
关于树的一些术语
节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;
叶节点或终端节点:度为零的节点称为叶节点;
非终端节点或分支节点:度不为零的节点;
双亲节点或父节点:若一个结点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点;
孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点;
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点;
树的高度或深度:定义一棵树的根结点层次为1,其他节点的层次是其父结点层次加1。一棵树中所有结点的层次的最大值称为这棵树的深度。节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推;
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度;
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;
子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。
森林:由m(m>=0)棵互不相交的树的集合称为森林;
二叉树:
二叉树首先是一棵树,每个节点都不能有多于两个的儿子,也就是树的度不能超过2。二叉树的两个儿子分别称为“左儿子”和“右儿子”,次序不能颠倒。如图1是一个简单的二叉树。
二叉树的遍历
二叉树的遍历有三种,分别为先序遍历,中序遍历和后序遍历。这三种遍历方式是根据根节点的读取顺序来分的:
先序遍历,就是最先读取根节点,然后再读取左子树(按照同样的方法读取子树上的节点),最后读取右子树;
中序遍历,就是第二个读取根节点,最先要读取的是左子树,然后根节点,最后右子树;
后序遍历,就是最后一个读取根节点,最先读取的是左子树,第二个读取右子树,最后读取根节点。
先序遍历的递归实现代码
Heap:堆
堆数据结构是一种数组对象,它可以被视为一科完全二叉树结构。它的特点是父节点的值大于(小于)两个子节点的值(分别称为大顶堆和小顶堆)。它常用于管理算法执行过程中的信息,应用场景包括堆排序,优先队列等。
以上是关于工作随笔的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章