java-数据结构
一.链表
单向链表
/单向链表
public class SinglyLinkedList implements Iterable<Integer> {
//头节点
private Node head =null;//头指针
//节点类
private static class Node{
int value;//值
Node next;//下一个节点的指针
public Node(int value, Node next) {
this.value = value;
this.next = next;
}
}
}addFirst方法
public void addFirst(int value)
{
//1.链表为空
// head =new Node(value,null);
//2.链表非空
head =new Node(value,head遍历链表
一
public void loop1(Consumer<Integer> consumer)
{
Node p =head;
while (p!=null)
{
consumer.accept(p.value);
p=p.next;
}
}
二
public void loop2(Consumer<Integer> consumer)
{
for (Node p =head;p!=null;p=p.next)
{
consumer.accept(p.value);
}
}三
@Override
public Iterator<Integer> iterator() {
return new Iterator<Integer>() {
SinglyLinkedList.Node p = head;
@Override
public boolean hasNext() {//是否有下一个元素
return p != null;
}
@Override
public Integer next() {//返回当前值，并指向下一个元素
int v = p.value;
p = p.next;
return v;
}
};
}Test类e
SinglyLinkedList LinkedList = new SinglyLinkedList();
LinkedList.addFirst(1);
LinkedList.addFirst(2);
LinkedList.addFirst(3);
LinkedList.addFirst(4);
LinkedList.addFirst(5);
LinkedList.loop1(value->
{
System.out.println(value);
}
);
System.out.println("------------------------");
LinkedList.loop2(value->
{
System.out.println(value);
}
);
//使用迭代器去遍历链表
for (Integer value : LinkedList) {
System.out.println(value);
}
}二分查找
1.基础版
public static String binarysearch(int []arr, int data)
{//1.定义两个变量，一个站左边，一个站右边
int left=0;
int right=arr.length-1;
while (left<=right)
{
int middle=(left+right)/2;
if (data<arr[middle])
{
right=middle-1;
}
else if(data>arr[middle])
{
left=middle+1;
}
else {
return String.valueOf(middle);
}
}
return "该数组没有该数字";
}
1.关于为什么在中间值不使用middle=（left+right）/2；
因为Java中使用 在Java中，进行二分查找时，直接使用 middle = (left + right) / 2 可能会遇到整数溢出的问题。这是因为当 left 和 right 都非常大且接近 Integer.MAX_VALUE 时，它们的和可能会超过 int 类型的最大值，从而导致溢出。
改进版
int middle = left + (right - left) / 2;
无符号右移一位相当于除以2向下取整
那么
int middle = left +right >>> 1;
2.关于为什么使用left<=right去作为判断跳出循环的条件而不是去用left<right去作为判断的条件
如果使用 left < right 作为条件，那么在最后一次迭代中，当 left 和 right 相邻时（即 left = right - 1），循环就会提前终止，从而可能错过目标元素（如果它正好位于 left 或 right 指向的位置）。
left ==right 意味着它们指向的元素也会参与比较，left < right 只意味着middle指向的元素参与比较
2.改进版
核心为将right不作为比较元素
public static String binarysearch(int [] arr,int target){
int left =0, right =arr.length;
while (left<right)
{
int middle =left+right >>> 1;
if(target<arr[middle])
{
right=middle;
}
else if(arr[middle]<target)
{
left =middle +1;
}
else {
return String.valueOf(middle);
}
}
return "没有找到该数字" ;
}该写法的特点：
i,j 对应着搜索区间 [0,a.length)（注意是左闭右开的区间），i<j 意味着搜索区间内还有未比较的元素，j 指向的一定不是查找目标
思考：为啥这次不加 i==j 的条件了？
回答：这回 j 指向的不是查找目标，如果还加 i==j 条件，就意味着 j 指向的还会再次比较，找不到时，会死循环
1）令right为arr.length是确定right为数组边界外一值并不是数组中的值不希望right参与比较，在其中left是参加比较的值而right是不参与比较的值
使得在target在小于arr[middle]时令right=middle
2）关于循环跳出条件为left<right的原因
当查找的数没有在数组中时会进行死循环报错
3.平衡版
问题切入点：
l为总循环次数，当元素在最右边与最左边时的循环次数不一致。在最右边要进行2*l次比较
时间复杂度都为log（n）。
核心为进行两分支（if else），比较一次，在循环中只是缩小范围不进行返回值
注意判断循环条件为（left+1<right）
public static String binarysearch(int [] arr,int target) {
int left =0, right=arr.length;
while (1<right-left)
{
int middle =(left+right)>>>1;
if(target<arr[middle])
{
right=middle;
}
else {
left=middle;
}
}
if(arr[left]==target)
{
return String.valueOf(left);
}
else {
return "没有该数字";
}
}4.java版二分查找
private static int binarySearch0(long[] a, int fromIndex, int toIndex,
long key) {
int low = fromIndex;
int high = toIndex - 1;
while (low <= high) {
int mid = (low + high) >>> 1;
long midVal = a[mid];
if (midVal < key)
low = mid + 1;
else if (midVal > key)
high = mid - 1;
else
return mid; // key found
}
return -(low + 1); // key not found.
}
关于使用Java自身提供的区别在于返回值当查询不到数据时返回的是-（插入值+1）
return -(low + 1); // key not found.
eg 当我的数组为{1，23，45，77，123}时我查找12时就会返回-2（因为12拍数组第二所以-（1+1）=-2）
int arr2[]={12,14,123,434,56};
System.out.println(Arrays.binarySearch(arr2, 13));返回-2
5.leftmost与rightmost
实现查找重复数字中最左边序号
public static int binarySearchLeftMost(int arr[], int target) {
int left = 0, right = arr.length - 1;
int candidate = -1;
while (left <= right) {
int middle = (left + right) >>> 1;
if (target < arr[middle]) {
right = middle - 1;
} else if (arr[middle] < target) {
left = middle + 1;
} else {
//记录候选者位置
candidate = middle;
right = middle - 1; // 继续向左搜索
}
}
return candidate;
}实现查找重复数字中最右边序号
区别：在边界处不同
// 继续向右搜索，直到找到最右边的位置
left = middle + 1;
public static int binarySearchRightMost(int arr[], int target) {
int left = 0, right = arr.length - 1;
int candidate = -1;
while (left <= right) {
int middle = (left + right) >>> 1;
if (target < arr[middle]) {
right = middle - 1;
} else if (arr[middle] < target) {
left = middle + 1;
} else {
candidate = middle;
// 继续向右搜索，直到找到最右边的位置
left = middle + 1;
}
} 6.应用
对于Leftmost与Rightmost，可以返回一个比-1更有用的值
Leftmost改为
public static int binarySearchLeftmost(int[] a, int target) {
int i = 0, j = a.length - 1;
while (i <= j) {
int m = (i + j) >>> 1;
if (target <= a[m]) {
j = m - 1;
} else {
i = m + 1;
}
}
return i;
}- Leftmost返回值的另一层含义：小于target的元素个数，≥target的最靠左索引
- 小于等于中间值，都要向左找
Rightmost改为
public static int binarySearchRightmost(int[] a, int target) {
int i = 0, j = a.length - 1;
while (i <= j) {
int m = (i + j) >>> 1;
if (target < a[m]) {
j = m - 1;
} else {
i = m + 1;
}
}
return i - 1;
}- Rightmost返回值的另一层含义：≤target的最靠右索引
- 大于等于中间值，都要向右找
5.几个名词
范围查询
查询x＜4，0...leftmost(4) - 1
查询x ≤ 4，0...rightmost(4)
查询4 ＜ x，rightmost(4) + 1 ... infty
查询4 ≤ x，leftmost(4) ... infty
查询4 ≤ x ≤ 7，leftmost(4) ... rightmost(7)
查询4 ＜ x ＜ 7，rightmost(4) + 1 ... leftmost(7) - 1
求排名：leftmost(target) + 1
target可以不存在，如：leftmost(5) + 1 = 6
target也可以存在，如：leftmost(4) + 1 = 3
求前任：leftmost(target) - 1
leftmost(3) - 1 = 1，前任a[1] = 2
leftmost(4) - 1 = 1，前任a[1] = 2
求后任：rightmost(target) + 1
rightmost(5) + 1 = 5，后任a[5] = 7
rightmost(4) + 1 = 5，后任a[5] = 7
求最近邻居
前任和后任距离更近者
练习题
原文地址：https://blog.csdn.net/2301_80708315/article/details/142439617
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！