Java实现数据结构之【动态数组】

 

数组

数组是学习编程语言时较先接触到的一种数据结构，本章基于java的静态数组实现动态数组，并进行简单的复杂度分析

public class array<e> {
    private int size;
    private object[] data;

    public array(int capacity) {
        size = 0;
        data = new object[capacity];
    }

    public array() {
        this(10);
    }

    public int getsize() {
        return size;
    }

    public int getcapacity() {
        return data.length;
    }

    public boolean isempty() {
        return size == 0;
    }

    public void addlast(e e) {
        add(size, e);
    }

    public void addfirst(e e) {
        add(0, e);
    }

    public void add(int index, e e) {
        if (index < 0 || index > size)
            throw new illegalargumentexception("add failed,index need >=0 and <=size");
        if (size == data.length) {
            resize(2 * data.length);
        }
        for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
            data[i + 1] = data[i];
        }
        data[index] = e;
        size++;
    }

    private void resize(int newcapacity) {
        object[] newdata = new object[newcapacity];
        for (int i = 0; i < size; i++)
            newdata[i] = data[i];
        data = newdata;
    }

    public object get(int index) {
        if (index < 0 || index >= size)
            throw new illegalargumentexception("get failed,index is illegal");
        return data[index];
    }

    public void removeelement(e e) {
        int index = find(e);
        if (index != -1)
            remove(index);
    }

    @suppresswarnings("unchecked")
    public e remove(int index) {
        if (index < 0 || index >= size)
            throw new illegalargumentexception("remove failed,index is illegal");
        if (size == data.length / 4 && data.length / 2 != 0) {
            resize(data.length / 2);
        }
        object temp = data[index];
        for (int i = index + 1; i < size; i++) {
            data[i - 1] = data[i];
        }
        size--;
        data[size] = null;
        return (e) temp;
    }

    public e removefirst() {
        return remove(0);
    }

    public e removelast() {
        return remove(size - 1);
    }

    public boolean contains(e e) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e))
                return true;
        }
        return false;
    }

    public int find(e e) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e))
                return i;
        }
        return -1;
    }

    @override
    public string tostring() {
        stringbuilder res = new stringbuilder();
        res.append(string.format("array: size = %d , capacity = %d\n", size, data.length));
        res.append("[");
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            res.append(data[i]);
            if (i != size - 1)
                res.append(", ");
        }
        res.append("]");
        return res.tostring();
    }
}

 

简单时间复杂度分析

增：

add(e)   o(n)

addlast(e)   o(1)

addfirst(index,e)   o(n)

取最坏的情况所以增的时间复杂度是 o(n)

删：

删除与增加同理同是 o(n)

改：

set(index,e) 

已知索引的情况下是o(1)，未知索引的情况下是o(n)

查：

get(index)   o(1)

contains(e)   o(n)

find(e)   o(n)

已知索引的情况下是o(1)，未知索引的情况下是o(n)

均摊复杂度分析

addlast：o(1)

　　当数组增加元素达到一定数量时，会调用resize方法进行扩容操作，例如：

　　一个容量为8的数组，当addlast调用9次时，会调用resize方法进行扩容操作，显然并不是每次addlast都会调用resize，所以说9次addlast操作会触发一次resize(给容量为8的数组扩容时，会有8次元素存入新数组的操作)，总共进行了17 (9次addlast加上扩容的8次元素存入新数组的操作) 次基本操作

　　平均每次addlast操作，进行2 (17÷9≈2) 次基本操作

　　也就是说，当数组容量为n时，n+1次addlast操作会调用一次resize操作，总共2n+1次基本操作

　　平均每次addlast操作，进行2次基本操作

　　所以addlast的时间复杂度可以算是o(1)的，也就是说在均摊计算中，比计算最坏的情况有意义

removelast：与addlast同理

复杂度的震荡

当同时思考addlast和removelast操作的时候：

假如调用addlast触发resize扩容后调用removelast显然也会调用resize进行缩容，这个操作如果反复执行就会导致复杂度的震荡，所以代码中removelast方法中

 if (size == data.length / 4 && data.length / 2 != 0) {
            resize(data.length / 2);
        }

并没有像addlast中那样直接让data.length/2，而是当数组内的元素等于四分之一容量的时候，才会执行缩容的操作，就可以解决复杂度的震荡