Java 데이터 구조 및 알고리즘: 초보자 안내서

Java의 데이터 구조 및 알고리즘은 효율적이고 확장 가능한 프로그램에 대한 기본 지원을 제공합니다. 1. 일반적으로 사용되는 데이터 구조에는 배열, 연결 목록, 스택, 큐, 트리 및 그래프가 포함됩니다. 2. 알고리즘은 다음을 포함하여 특정 문제를 해결하기 위해 구성된 일련의 단계입니다. 정렬, 검색, 동적 프로그래밍, 역추적 및 탐욕 알고리즘 3. 해시 테이블 및 접두어 합계 계산을 통해 지정된 합계의 하위 배열을 찾는 등 실제 전투에서 문제를 해결하는 데 데이터 구조 및 알고리즘을 사용할 수 있으며 구체적인 프로세스는 다음과 같습니다. 코드에 반영됩니다.

Java 데이터 구조 및 알고리즘: 초보자 가이드

데이터 구조와 알고리즘은 컴퓨터 과학 분야의 기본이며 효율적이고 확장 가능한 프로그램을 작성하는 데 필수적입니다. Java는 언어로서 프로그래머가 데이터를 효율적으로 저장하고 구성하는 데 도움이 되는 광범위한 데이터 구조를 제공합니다. 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위해 이 데이터를 처리하고 조작하는 방법입니다.

데이터 구조

Java의 몇 가지 일반적인 데이터 구조는 다음과 같습니다.

• 배열: 동일한 유형의 요소 순서를 저장합니다.
• 링크된 목록: 각 요소가 다음 요소를 가리키는 요소 컬렉션을 저장합니다.
• Stack: LIFO(후입선출) 원칙을 따르는 데이터 구조입니다.
• 큐: FIFO(선입선출) 원칙을 따르는 데이터 구조입니다.
• 트리: 각 노드가 여러 하위 노드를 가질 수 있는 계층 구조입니다.
• 그래프: 복잡한 관계를 나타내는 데 사용되는 연결된 노드와 가장자리의 모음입니다.

Algorithm

알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위해 고안된 체계적인 일련의 단계입니다. Java의 일반적인 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 정렬 알고리즘: 요소를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬합니다.
• 검색 알고리즘: 데이터 구조에서 요소를 찾습니다.
• 동적 프로그래밍 알고리즘: 큰 문제를 작은 문제로 분해한 다음 하나씩 해결하세요.
• 역추적 알고리즘: 모든 가능성을 체계적으로 탐색하여 최상의 솔루션을 찾습니다.
• 그리디 알고리즘: 각 단계에서 로컬 최적의 선택을 하세요.

실용 사례

예제를 통해 데이터 구조와 알고리즘을 사용하여 Java의 실제 문제를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.

문제: 정수 배열이 주어지면 다음을 포함하는 하위 배열이 있는지 알아보세요. 목표값입니다.

해결책:

import java.util.HashMap;

public class SubarraySum {

    public static boolean subarraySum(int[] nums, int target) {
        // 哈希表存储前缀和和出现次数
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put(0, 1);

        int sum = 0;
        // 遍历数组
        for (int num : nums) {
            // 更新前缀和
            sum += num;
            // 检查是否有前缀和为 (sum - target)
            if (map.containsKey(sum - target)) {
                return true;
            }
            // 将前缀和添加到哈希表中
            map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
        }

        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 4, 20, 3, 10, 5};
        int target = 33;

        boolean result = subarraySum(nums, target);
        System.out.println("是否存在符合要求的子数组：" + result);
    }
}

절차:

• 해시 테이블을 사용하여 접두사 및 발생 항목의 매핑을 저장합니다.
• 배열을 탐색하고 현재 접두사 합계를 업데이트합니다.
• prefix sum이 업데이트될 때마다 (sum - target)의 prefix sum이 있는지 확인하고, 그렇다면 일치하는 하위 배열을 찾아보세요. (sum - target)，如果有，则找到匹配的子数组。
• 将更新后的前缀和添加到哈希表中。
• 遍历数组后，如果哈希表中不包含任何与 (sum - target)
업데이트된 접두사 합계를 해시 테이블에 추가합니다.

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