通过前面几个课时的学习,我们了解了线性表、栈、队列的基本概念,至此,相信你已经掌握了这些数据处理的基本操作,能够熟练地完成线性表、栈、队列结构下的增删查操作。
由于栈和队列是特殊的线性表,本质上它们都可以被看作是一类基本结构。而数组则可以看成是线性表的一种推广,它属于另外一种基本的数据结构。这一课时,我们就来学习数组的概念以及如何用数组实现增删查的操作。
#### 数组是什么
数组是数据结构中的最基本结构,几乎所有的程序设计语言都把数组类型设定为固定的基础变量类型。我们可以把数组理解为一种容器,它可以用来存放若干个相同类型的数据元素。
例如:
* 存放的数据是整数型的数组,称作整型数组;
* 存放的数据是字符型的数组,则称作字符数组;
* 另外还有一类数组比较特殊,它是数组的数组,也可以叫作二维数组。
如果用数学的方式来看,我们可以把普通的数组看成是一个向量,那么二维数组就是一个矩阵。不过,二维数组对数据的处理方式并没有太多特别之处。
数组可以把这些具有相同类型的元素,以一种不规则的顺序进行排列,这些排列好的同类数据元素的集合就被称为数组。
数组在内存中是连续存放的,数组内的数据,可以通过索引值直接取出得到。如下图所示,我们建立了一个简单的数组,数组中的每个数据位置都可以放入对应的数据内容。
![](https://img.kancloud.cn/f5/ab/f5ab24ddd5f2daf0bc92e350c1c99b2e_578x124.png)
数据元素 A、B 分别为数组的第一个元素和第二个元素,根据其对应位置分别放入数组空间的第一个和第二个位置。数组的索引值从 0 开始记录,因此,上图中数据 A 的索引值是 0,B 的索引值是 1。
实际上数组的索引就是对应数组空间,所以我们在进行新增、删除、查询操作的时候,完全可以根据代表数组空间位置的索引值进行。也就是说,只要记录该数组头部的第一个数据位置,然后累加空间位置即可。下面我们来具体讲一下如何通过数组来实现基于索引的新增、删除和查找操作。
#### 数组的基本操作
数组在存储数据时是按顺序存储的,并且存储数据的内存也是连续的,这就造成了它具有增删困难、查找容易的特点。同时,栈和队列是加了限制的线性表,只能在特定的位置进行增删操作。相比之下,数组并没有这些限制,可以在任意位置增删数据,所以数组的增删操作会更为多样。下面我们来具体地介绍一下数组的增删查操作。
* [ ] 数组的新增操作
数组新增数据有两个情况:
* 第一种情况,在数组的最后增加一个新的元素。此时新增一条数据后,对原数据产生没有任何影响。可以直接通过新增操作,赋值或者插入一条新的数据即可。时间复杂度是 O(1)。
* 第二种情况,如果是在数组中间的某个位置新增数据,那么情况就完全不一样了。这是因为,新增了数据之后,会对插入元素位置之后的元素产生影响,具体为这些数据的位置需要依次向后挪动 1 个位置。
例如,对于某一个长度为 4 的数组,我们在第 2 个元素之后插入一个元素,那么修改后的数组中就包含了 5 个元素,其中第 1、第 2 个元素不发生变化,第 3 个元素是新来的元素,第 4、第 5 个元素则是原来第 3、第 4 个元素。这一波操作,就需要对一般的数据进行重新搬家。而这个搬家操作,与数组的数据量线性相关,因此时间复杂度是 O(n)。
![](https://img.kancloud.cn/3b/f8/3bf86c91444d69872ff5209f9947fd80_1280x720.gif)
* [ ] 数组的删除操作
数组删除数据也有两种情况:
* 第一种情况,在这个数组的最后,删除一个数据元素。由于此时删除一条数据后,对原数据没有产生任何影响。我们可以直接删除该数据即可,时间复杂度是 O(1)。
* 第二种情况,在这个数组的中间某个位置,删除一条数据。同样的,这两种情况的区别在于,删除数据之后,其他数据的位置是否发生改变。由于此时的情况和新增操作高度类似,我们就不再举例子了。
* [ ] 数组的查找操作
相比于复杂度较高的增删操作,数组的查找操作就方便一些了。由于索引的存在,数组基于位置的查找操作比较容易实现。我们可以索引值,直接在 O(1) 时间复杂度内查找到某个位置的元素。
例如,查找数组中第三个位置的元素,通过 a[2] 就可以直接取出来。但对于链表系的数据结构,是没有这个优势的。
不过,另外一种基于数值的查找方法,数组就没有什么优势了。例如,查找数值为 9 的元素是否出现过,以及如果出现过,索引值是多少。这样基于数值属性的查找操作,也是需要整体遍历一遍数组的。和链表一样,都需要 O(n) 的时间复杂度。
上面的操作,在很多高级编程语言都已经封装了响应的函数方法,是不需要自己独立开发的。例如,新增系列的 push(), unshift(), concat() 和 splice(),删除系列的 pop(),shift() 和slice(),查找系列的 indexOf() 和 lastIndexOf() 等等。不过别被迷惑,即使是封装好了的函数,其时间复杂度也不会发生改变。依然是我们上面分析的结果,这些底层原理是需要你理解并掌握的。
#### 数组增删查操作的特点
通过以上内容的学习,我们发现数组增删查的操作相比栈、队列来说,方法更多,操作更为灵活,这都是由它们数据结构的特点决定的。接下来,我们来归纳一下数组增删查的时间复杂度。
* 增加:若插入数据在最后,则时间复杂度为 O(1);如果中间某处插入数据,则时间复杂度为 O(n)。
* 删除:对应位置的删除,扫描全数组,时间复杂度为 O(n)。
* 查找:如果只需根据索引值进行一次查找,时间复杂度是 O(1)。但是要在数组中查找一个数值满足指定条件的数据,则时间复杂度是 O(n)。
实际上数组是一种相当简单的数据结构,其增删查的时间复杂度相对于链表来说整体上是更优的。那么链表存在的价值又是什么呢?
* 首先,链表的长度是可变的,数组的长度是固定的,在申请数组的长度时就已经在内存中开辟了若干个空间。如果没有引用 ArrayList 时,数组申请的空间永远是我们在估计了数据的大小后才执行,所以在后期维护中也相当麻烦。
* 其次,链表不会根据有序位置存储,进行插入数据元素时,可以用指针来充分利用内存空间。数组是有序存储的,如果想充分利用内存的空间就只能选择顺序存储,而且需要在不取数据、不删除数据的情况下才能实现。
#### 数组的案例
例题,假设数组存储了 5 个评委对 1 个运动员的打分,且每个评委的打分都不相等。现在需要你:
1. 用数组按照连续顺序保存,去掉一个最高分和一个最低分后的 3 个打分样本;
2. 计算这 3 个样本的平均分并打印。
要求是,不允许再开辟 O(n) 空间复杂度的复杂数据结构。
我们先分析一下题目:第一个问题,要输出删除最高分和最低分后的样本,而且要求是不允许再开辟复杂空间。因此,我们只能在原数组中找到最大值和最小值并删除。第二个问题,基于删除后得到的数组,计算平均值。所以解法如下:
1. 数组一次遍历,过程中记录下最小值和最大值的索引。对应下面代码的第 7 行到第 16 行。时间复杂度是 O(n)。
2. 执行两次基于索引值的删除操作。除非极端情况,否则时间复杂度仍然是 O(n)。对应于下面代码的第 18 行到第 30 行。
3. 计算删除数据后的数组元素的平均值。对应于下面代码的第 32 行到第 37 行。时间复杂度是 O(n)。
因此,O(n) + O(n) + O(n) 的结果仍然是 O(n)。
代码如下:
```
public void getScore() {
int a[] = { 2, 1, 4, 5, 3 };
max_inx = -1;
max_val = -1;
min_inx= -1;
min_val = 99;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] > max_val) {
max_val = a[i];
max_inx = i;
}
if (a[i] < min_val) {
min_val = a[i];
min_inx = i;
}
}
inx1 = max_inx;
inx2 = min_inx;
if (max_inx < min_inx){
inx1 = min_inx;
inx2 = max_inx;
}
for (int i = inx1; i < a.length-1; i++) {
a[i] = a[i+1];
}
for (int i = inx2; i < a.length-1; i++) {
a[i] = a[i+1];
}
sumscore = 0;
for (int i = 0; i < a.length-2; i++) {
sumscore += a[i];
}
avg = sumscore/3.0;
System.out.println(avg);
}
```
#### 总结
本节内容主要讲解了数组的原理和特性,以及数组的增删查的操作方法。由于数组中没有栈和队列那样对于线性表的限制,所以增删查操作变得灵活很多,代码实现的方法也更多样,所以我们要根据实际需求选择适合的方法进行操作。
在实际操作中,我们还要注意根据数组的优缺点合理区分数组和链表的使用。数组定义简单,访问方便,但在数组中所有元素类型必须相同,数组的最大长度必须在定义时给出,数组使用的内存空间必须连续等。
相对而言,数组更适合在数据数量确定,即较少甚至不需要使用新增数据、删除数据操作的场景下使用,这样就有效地规避了数组天然的劣势。在数据对位置敏感的场景下,比如需要高频根据索引位置查找数据时,数组就是个很好的选择了。
#### 练习题
下面,我们给出一道练习题。给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后的数组和新的长度,你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。要求,空间复杂度为 O(1),即不要使用额外的数组空间。
例如,给定数组 nums = [1,1,2],函数应该返回新的长度 2,并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 又如,给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4],函数应该返回新的长度 5,并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。这道题我们会在后续的实战课程中给出答案。
- 前言
- 开篇词
- 数据结构与算法,应该这样学!
- 模块一:代码效率优化方法论
- 01复杂度:如何衡量程序运行的效率?
- 02 数据结构:将“昂贵”的时间复杂度转换成“廉价”的空间复杂度
- 模块二:数据结构基础
- 03 增删查:掌握数据处理的基本操作,以不变应万变
- 04 如何完成线性表结构下的增删查?
- 05 栈:后进先出的线性表,如何实现增删查?
- 06 队列:先进先出的线性表,如何实现增删查?
- 07 数组:如何实现基于索引的查找?
- 08 字符串:如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法?
- 09 树和二叉树:分支关系与层次结构下,如何有效实现增删查?
- 10 哈希表:如何利用好高效率查找的“利器”?
- 模块三:算法思维基础
- 11 递归:如何利用递归求解汉诺塔问题?
- 12 分治:如何利用分治法完成数据查找?
- 13 排序:经典排序算法原理解析与优劣对比
- 14 动态规划:如何通过最优子结构,完成复杂问题求解?
- 模块四:面试真题 = 实践问题的“缩影”
- 15 定位问题才能更好地解决问题:开发前的复杂度分析与技术选型
- 16 真题案例(一):算法思维训练
- 17真题案例(二):数据结构训练
- 18 真题案例(三):力扣真题训练
- 19 真题案例(四):大厂真题实战演练
- 特别放送:面试现场
- 20 代码之外,技术面试中你应该具备哪些软素质?
- 21 面试中如何建立全局观,快速完成优质的手写代码?
- 结束语
- 结束语 勤修内功,构建你的核心竞争力