作者：鵬磊 來(lái)源：搜云庫(kù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)

數(shù)組如何實(shí)現(xiàn)隨機(jī)訪問(wèn)元素

什么是數(shù)組？

數(shù)組(Array)是一種線性表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它用一組連續(xù)的內(nèi)存空間，來(lái)存儲(chǔ)相同類型的數(shù)據(jù)。

什么是線性表(Linear List)？

線性表就是數(shù)據(jù)排成一條線一樣的結(jié)構(gòu)，每個(gè)線性表的數(shù)據(jù)最多只有前后兩個(gè)方向。

例如：數(shù)組，鏈表，隊(duì)列，棧 等都是線性表結(jié)構(gòu)。

什么是非線性表？

例如：二叉樹(shù)，堆，圖，等，是非線性表，是因?yàn)?#xff0c;在非線性表中，數(shù)據(jù)之間并不是簡(jiǎn)單的前后關(guān)系。

數(shù)組是如何隨機(jī)訪問(wèn)數(shù)組元素？

數(shù)組是如何實(shí)現(xiàn)根據(jù)下標(biāo)隨機(jī)訪問(wèn)數(shù)組元素的嗎？

例如： int[]a=newint[10]

1，計(jì)算機(jī)給數(shù)組a[10]，分配了一組連續(xù)的內(nèi)存空間。

2，比如內(nèi)存塊的首地址為 base_address=1000。

3，當(dāng)計(jì)算給每個(gè)內(nèi)存單元分配一個(gè)地址，計(jì)算機(jī)通過(guò)地址來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)。當(dāng)計(jì)算機(jī)需要訪問(wèn)數(shù)組的某個(gè)元素的時(shí)候，會(huì)通過(guò)一個(gè)尋址公式來(lái)計(jì)算存儲(chǔ)的內(nèi)存地址。

公式如下：

a[i]_address = base_address + i * data_type_size

arr[i] 首地址 = 數(shù)組內(nèi)存塊首地址 + 數(shù)據(jù)類型大小 * i ，其中i為偏移量。

baseaddress：內(nèi)存塊的首地址。datatype_size：數(shù)組中每個(gè)元素的大小，比如每個(gè)元素大小是4個(gè)字節(jié)。

1，數(shù)組使用二分法查找元素，時(shí)間復(fù)雜度是O(logn)。

2，根據(jù)下標(biāo)隨機(jī)訪問(wèn)的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)。

低效的“插入”和“刪除”

插入

插入：從最好O(1) 最壞O(n) 平均O(n)

什么時(shí)候會(huì)是O(1)？

數(shù)組若無(wú)序，插入新的元素時(shí)，可以將第K個(gè)位置元素移動(dòng)到數(shù)組末尾，把新的元素，插入到第k個(gè)位置，此處復(fù)雜度為O(1)。

例如：a[10] 數(shù)組存儲(chǔ)了5個(gè)元素： A B C D E

我們現(xiàn)在需要將元素 x 插入到第 3 個(gè)位置。我們只需要將 c 放入到 a[5]，將 a[2] 賦值為 x 即可。

最后，數(shù)組中的元素如下： A，C，X，D，E，C。

什么時(shí)候會(huì)是最壞O(n)？

從數(shù)組開(kāi)頭插入數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)往后移一位，情況最差，時(shí)間復(fù)雜度為O(n) 。

每一位插入的概率一樣，所以平均時(shí)間復(fù)雜度為 (1+2+...+n)/n=(1+n)/2=O(n)。

刪除

刪除：從最好O(1) 最壞O(n) 平均O(n)

和插入數(shù)據(jù)類似，如果我們要?jiǎng)h除 K 個(gè)位置的數(shù)據(jù)，要保證內(nèi)存的連續(xù)性，我們需要搬移 K 位置后的所有數(shù)據(jù)往前移動(dòng)一位。

什么時(shí)候會(huì)是O(1)？

刪除開(kāi)頭的數(shù)據(jù)

什么時(shí)候會(huì)是最壞O(n)？

同數(shù)組插入的原理類似

數(shù)組如何提高效率？

將多次刪除操作中集中在一起執(zhí)行，可以先記錄已經(jīng)刪除的數(shù)據(jù)，但是不進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，而僅僅是記錄，當(dāng)發(fā)現(xiàn)沒(méi)有更多空間存儲(chǔ)時(shí)，再執(zhí)行真正的刪除操作，這樣減少數(shù)據(jù)搬移次數(shù)節(jié)省耗時(shí)。

這也是跟 JVM 標(biāo)記清除垃圾回收算法的核心思想相似。

標(biāo)記-整理垃圾回收算法。

在垃圾收集時(shí)此算法分為“標(biāo)記”、“清除”兩個(gè)階段，先標(biāo)記出需要回收的對(duì)象，再統(tǒng)一清除標(biāo)記的對(duì)象。清除之后會(huì)產(chǎn)生大量不連續(xù)的內(nèi)存碎片。

標(biāo)記-整理垃圾回收算法

在標(biāo)記完成之后讓所有存活的對(duì)象都向一端移動(dòng)，然后直接清理掉邊界以外的內(nèi)存。

用數(shù)組還是容器？

數(shù)組先指定容器大小，容器ArrayList可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，并且封裝了好多方法，一旦超過(guò)存儲(chǔ)容量，擴(kuò)容時(shí)比較耗時(shí)，因?yàn)樯婕皟?nèi)存申請(qǐng)和數(shù)據(jù)復(fù)制搬移到擴(kuò)容后的數(shù)組。

1，如果已知數(shù)據(jù)大小，且涉及的數(shù)據(jù)操作比較簡(jiǎn)單，可以用數(shù)組。

2，比如已知 1 萬(wàn)條數(shù)據(jù)要存入 ArrayList，我們就可以事先指定容器大小。

例如下代碼，就可以，省掉多次的，內(nèi)存申請(qǐng)，和數(shù)據(jù)搬移操作

3，容器無(wú)法存儲(chǔ)基本類型，比如 int long 需要轉(zhuǎn)換成包裝類型，類型的轉(zhuǎn)換有性能消耗。

4，業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，使用容器足夠，追求性能，首先用數(shù)組。

為什么數(shù)組要從 0 開(kāi)始編號(hào)，而不是1？

從偏移角度理解a[0] 0為偏移量，如果從1計(jì)數(shù)，會(huì)多出K-1。增加cpu負(fù)擔(dān)。為什么循環(huán)要寫(xiě)成 for(inti=0;i<3;i++)而不是 for(inti=0;i<=2;i++)。第一個(gè)直接就可以算出3-0 = 3 有三個(gè)數(shù)據(jù)，而后者 2-0+1個(gè)數(shù)據(jù)，多出1個(gè)加法運(yùn)算，很惱火。

參考：《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之美》

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的扩容是元素还是数组_数组是如何随机访问元素？数组下标为什么从0开始，而不是1？...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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