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java面试——数据结构

王林

王林

发布时间:2020-11-25 15:57:11

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来源于csdn

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java面试——数据结构

常见数据结构有:HashMap、Hashtable、 ConcurrentHashMap。

(相关视频分享:java教学视频

下面我们分别来进行介绍:

HashMap

立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

  • 底层实现:HashMap底层整体结构是一个数组,数组中的每个元素又是一个链表。每次添加一个对象(put)时会产生一个链表对象(Object类型),Map中的每个Entry就是数组中的一个元素(Map.Entry就是一个<key></key>),它具有由当前元素指向下一个元素的引用,这就构成了链表。
  • 存储原理:当向HsahMap中添加元素的时候,首先计算Key对象的Hash值,得到数组下标,如果数组该位置为空则插入,否则遍历这个位置链表。当某个节点Key对象和Node对象均和新元素的equals时,用新元素的Value对象替换该节点的Value对象,否则插入新节点。(注意:JDK 8之后加入了红黑树)
HashMap长度为2的n次幂是为了让length-1的二进制值所有位全为1,这种情况下,hash值与(table.length - 1)进行&运算计算index时,其结果就等同于hashcode后几位的值,此时只要输入的hashcode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的。所以,HashMap的默认长度为16是为了降低hash碰撞的几率,同时也是一种合适的大小。

HashMap

Hashtable

比较点 HashMap Hashtable
实现原理 见上小节 和HashMap的实现原理几乎一样
Key和Value 允许Key和Value为null 不允许Key和Value为null
扩容策略 2倍扩容oldThr 2倍+1扩容(oldCapacity
安全性 线程不安全 线程安全

Hashtable线程安全的策略实现代价很大,get/put所有相关操作都是synchronized的,在竞争激烈的并发场景中性能非常差。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是Java并发包中提供的一个线程安全且高效的HashMap实现,它采用了非常精妙的分段锁策略,ConcurrentHashMap的主干是Segment数组。Segment继承于ReentrantLock,是一种可重入锁。每个Segment都是一个子哈希表,Segment里维护了一个HashEntry数组,并发环境下,对于不同Segment的数据进行操作不用考虑锁竞争。

viable
viable

基于GPT-4的AI非结构化数据分析平台

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ConcurrentHashMap

LinkedHashMap、TreeMap、TreeSet

  • LinkedHashMap:顺序存取的HashMap(基于数组和双向链表实现)。
  • TreeMap:内部排序(基于红黑树实现)。
  • TreeSet:有序的Set集合(基于二叉树实现)。

ArrayList、LinkedList、Vector

  • ArrayList:动态数组(基于数组实现)。
  • LinkedList:有序数组(基于双向链表实现)。
  • Vector:对象容器,可放入不同类的对象(基于数组实现)。

Collection与Collections

  • Collection:集合类的上级接口,子接口主要有List、Set 、Queue等。
  • Collections:提供对集合进行搜索、排序、替换和线程安全化等操作的工具类。

(更多相关面试题推荐:java面试题及答案

二叉树

常见二叉树概念

  • B+树:见数据库部分https://blog.csdn.net/u012102104/article/details/79773362

  • 平衡二叉树(AVL树):各个结点左右子树深度差的绝对值不超过1。

  • 哈夫曼树:带权路径长度最小的二叉树称为最优二叉树。哈夫曼树构造不唯一,但所有叶子结点的带权路径长度之和都是最小的。

  • 红黑树:一种自平衡二叉查找树,它的性质有:

    1. 节点是红色或黑色。
    2. 根节点是黑色。
    3. 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)。
    4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色。
    5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

    从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点

二叉树的遍历

// 1. 先序遍历算法 DLRvoid Preorder ( BinTree bt ) {
	if ( bt ) {
		visit ( bt->data );
		Preorder ( bt->lchild );
		Preorder ( bt->rchild );
	}}// 2. 中序遍历算法 LDRvoid Inorder ( BinTree bt ) {
	if ( bt ) {
		Inorder ( bt->lchild );
		visit ( bt->data );
		Inorder ( bt->rchild );
	}}// 3. 后序遍历 LRDvoid Postorder ( BinTree bt ) {
	if ( bt ) {
		Postorder ( bt->lchild );
		Postorder ( bt->rchild );
		visit ( bt->data );
	}}// 4. 按层次遍历。/* 思路:利用一个队列,首先将根(头指针)入队列,以后若队列不空则取队头元素 p,
如果 p 不空,则访问之,然后将其左右子树入队列,如此循环直到队列为空。*/void LevelOrder ( BinTree bt ) {
	// 队列初始化为空
	InitQueue ( Q );
	// 根入队列
	EnQueue ( Q, bt );
	// 队列不空则继续遍历
	while ( ! QueueEmpty(Q) ) {
		DeQueue ( Q, p );
		if ( p!=NULL ) {
			visit ( p->data );
			// 左、右子树入队列
			EnQueue ( Q, p->lchild );
			EnQueue ( Q, p->rchild );
		}
	}}// 非递归遍历二叉树一般借助栈实现

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