「java最大的数据结构」java最大的数据类型

本篇文章给大家谈谈java最大的数据结构，以及java最大的数据类型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、JAVA数据结构有哪几种？
• 2、数据结构-堆
• 3、北大青鸟java培训：Java中最常用的集合类框架？

JAVA数据结构有哪几种？

数组、栈 、队列、链表、树、堆 、图、散列表 。

1：数组是计算机编程语言上，对于“Array”的中文称呼，是用于储存多个相同类型数据的集合。

2：栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表，栈者，存储货物或供旅客住宿的地方，可引申为仓库、中转站，引入到计算机领域里，就是指数据暂时存储的地方，所以才有进栈、出栈的说法。

3：一种特殊的线性表，它只允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作。

4：链表，一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。

5：哈希表，是根据关键码值而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。

数据结构-堆

堆其实就是一棵完全二叉树，即若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边。

定义为：具有n个元素的序列（h1,h2,...hn），当且仅当满足（hi=h2i,hi=h2i+1）或（hi=h2i,hi=2i+1） (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。完全二叉树的根结点称为堆的顶。

可以注意到，堆仅保证元素和其子结点之间的关系，并不保证兄弟结点之间的关系。

常见的堆包括最大堆和最小堆。

最大堆，顾名思义，堆顶的键值是所有堆结点键值中最大者。套用前面讲到过的规则， 当且仅当满足（hi=h2i,hi=h2i+1）或（hi=h2i,hi=2i+1） (i=1,2,...,n/2) ，所有父结点的键值均大于子结点。

由最大堆的定义，可以很容易的理解最小堆，即所有父结点的键值均小于子结点。

堆的内存形式有两种，一种是链表，一种是数组。

对于一个堆，常用的操作有两种，插入一个新的结点和删除堆顶。

向堆插入一个结点，首先要保证堆依然是一个完全二叉树，即必须保证一行（也就是一层）构建完成才能继续添加下一层的结点。这就意味着完全二叉树新增加结点的位置是唯一固定的。对应数组来说，就是在数组的末尾增加一个元素。

进一步，对这个完全二叉树进行调整，即移动父结点和子结点的相互位置关系，使其满足条件而重新成为堆。这种调整可以简单的看成是一些列的上浮（shift-up）操作。可以看看下面这个简单的图。

可以看到，所谓的shift-up，就是将新插入的结点不停的和其父结点进行比较，如果子结点的键值大于（最大堆）/小于（最小堆）其父结点，那么就对二者进行交换，因为这里是数组，所以仅需要交换结点之间的键值，直到子结点的键值不大于（最大堆）/不小于（最小堆）其父结点。

和插入新的结点类似，删除堆顶，还是首先要保证堆依然是一个完全二叉树，即必须保证一行（也就是一层）全部删除之后才能继续删除上一层的结点。这就意味着完全二叉树删除的结点的位置是唯一固定的。对应数组来说，就是删除数组末尾的元素。

删除堆顶的操作可以分为3步：

步骤1和2非常简单，执行完成之后，新的完全二叉树如图所示：

步骤3是问题的重点和难点，可以简单的看成是一些列的下沉（shift-down）操作。

对于某个结点（parent），所谓的shift-down，包括以下子步骤（这里以最大堆为例）：

以上面的堆为例：

构建堆有两种方式，一种是从无到有，也就是一个不断插入结点的过程；而另一种就是在原有完全二叉树的基础上，按照某种规则对结点进行调整。

从原理上说，从无到有的构建堆比较简单，对于每一个新增结点，对其进行插入操作，结果必然是一个堆。

在原有的完全二叉树上进行调整，稍微复杂一些，可以从最后一个非叶结点开始，对每个非叶结点进行shift-down操作。

该操作的难点在于如何找到“非叶结点”和“最后一个非叶结点”。考虑非叶结点的定义，一个结点如果 有至少一个子结点 ，那么就称其为 非叶结点 。因此，我们只要遍历所有的结点（根结点除外）的父结点，就可以遍历所有的 非叶结点 。知道了如何找到“非叶结点”，找出“最后一个非叶结点”的方法显而易见，最后一个叶结点（数组的末尾）的父结点就是“最后一个非叶结点”。

通过之前的章节，不难看出，堆操作的核心是两个步骤：shift-down和shift-up，更进一步，这两个操作都是递归的。

不仅在面试中，堆在日常工作中也经常被使用。堆经常会被作为优先队列来使用，常见于例如任务调度，数组合并等场景。

在java中，优先队列实现了堆的数据结构【1】。我之前的一篇文章 Java 优先队列 （PriorityQueue） 对优先队列进行了简单介绍，可以参考。

【1】

其他参考文章：

【2】 最大堆（创建、删除、插入和堆排序）

【3】 数据结构：堆（Heap）

【4】 关于堆结构的详解

【5】 构建堆的时间复杂度

【6】 最大堆的插入/删除/调整/排序操作(图解+程序)（JAVA）

北大青鸟java培训：Java中最常用的集合类框架？

一、HashMap的概述    HashMap可以说是Java中最常用的集合类框架之一,是Java语言中非常典型的数据结构。

   HashMap是基于哈希表的Map接口实现的,此实现提供所有可选的映射操作。

甘肃电脑培训发现存储的是对的映射，允许多个null值和一个null键。

但此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

 除了HashMap是非同步以及允许使用null外，HashMap类与Hashtable大致相同。

此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get和put）提供稳定的性能。

迭代collection视图所需的时间与HashMap实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。

所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。

HashMap的实例有两个参数影响其性能：初始容量和加载因子。

容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。

加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。

当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行rehash操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

    通常，默认加载因子(0.75)在时间和空间成本上寻求一种折衷。

加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数HashMap类的操作中，包括get和put操作，都反映了这一点）。

在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少rehash操作次数。

如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生rehash操作。

注意，此实现不是同步的。

如果多个线程同时访问一个HashMap实例，而其中至少一个线程从结构上修改了列表，那么它必须保持外部同步。

这通常是通过同步那些用来封装列表的对象来实现的。

但如果没有这样的对象存在，则应该使用{@linkCollections#synchronizedMapCollections.synchronizedMap}来进行“包装”，该方法最好是在创建时完成，为了避免对映射进行意外的非同步操作。

Mapm=Collections.synchronizedMap(newHashMap(...));  二、构造函数HashMap提供了三个构造函数：HashMap()：构造一个具有默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的空HashMap。

HashMap(intinitialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子(0.75)的空HashMap。

HashMap(intinitialCapacity,floatloadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空HashMap。

这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。

这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。

对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

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