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java面試——資料結構

王林
發布: 2020-11-25 15:57:11
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java面試——資料結構

常見資料結構有:java面試——資料結構、Hashtable、 Concurrentjava面試——資料結構。

(相關影片分享:java教學影片

下面我們分別來介紹:

java面試——資料結構

  • 底層實作:java面試——資料結構底層整體結構是一個數組,數組中的每個元素又是一個鍊錶。每次新增一個物件(put)時會產生一個鍊錶物件(Object型別),Map中的每個Entry就是陣列中的一個元素(Map.Entry就是一個<key></key>) ,它具有由當前元素指向下一個元素的引用,這就構成了鍊錶。
  • 儲存原理:當HsahMap新增元素的時候,先計算Key物件的Hash值,得到陣列下標,如果陣列該位置為空則插入,否則遍歷這個位置鍊錶。當某個節點Key物件和Node物件均和新元素的equals時,用新元素的Value物件取代該節點的Value對象,否則插入新節點。 (注意:JDK 8之後加入了紅黑樹)

java面試——資料結構長度為2的n次方是為了讓length-1的二進位值所有位全為1,這種情況下,hash值與(table.length - 1)進行&運算計算index時,其結果就等同於hashcode後幾位的值,此時只要輸入的hashcode本身分佈均勻,Hash演算法的結果就是均勻的。所以,java面試——資料結構的預設長度為16是為了降低hash碰撞的幾率,同時也是適合的大小。

java面試——資料結構

Hashtable

#比較點 java面試——資料結構 Hashtable
實作原理 見上小節 和java面試——資料結構的實作原理幾乎一樣
Key和Value 允許Key和Value為null 不允許Key和Value為null
擴容策略 2倍擴容oldThr 2倍1擴容(oldCapacity
#安全性 執行緒不安全 執行緒安全性
#

Hashtable線程安全的策略實現代價很大,get/put所有相關操作都是synchronized的,在競爭激烈的並發場景中性能非常差。

Concurrentjava面試——資料結構

Concurrentjava面試——資料結構是Java並發套件中提供的一個線程安全且高效的java面試——資料結構實現,它採用了非常精妙的分段鎖定策略, Concurrentjava面試——資料結構的主幹是Segment數組。 Segment繼承自ReentrantLock,是一種可重入鎖。每個Segment都是一個子哈希表,Segment裡維護了一個HashEntry數組,並發環境下,對於不同Segment的資料進行操作不用考慮鎖定競爭。

Concurrentjava面試——資料結構

Linkedjava面試——資料結構、TreeMap、TreeSet

  • Linkedjava面試——資料結構:順序存取的java面試——資料結構(基於陣列和雙向鍊錶實作)。
  • TreeMap:內部排序(基於紅黑樹實作)。
  • TreeSet:有序的Set集合(基於二元樹實作)。

ArrayList、LinkedList、Vector

  • ArrayList:動態陣列(基於陣列實作)。
  • LinkedList:有序數組(基於雙向鍊錶實作)。
  • Vector:物件容器,可放入不同類別的物件(基於陣列實作)。

Collection與Collections

  • Collection:集合類別的上級接口,子接口主要有List、Set 、Queue等。
  • Collections:提供對集合進行搜尋、排序、替換和執行緒安全化等操作的工具類別。

(更多相關面試題推薦:java面試題目及答案

二元樹

常見二元樹概念

  • B 樹:請參閱資料庫部分https://blog.csdn.net/u012102104/article/details/797773362

  • # 平衡二元樹(AVL樹):各結點左右子樹深度差的絕對值不超過1。

  • 哈夫曼樹:帶有權路徑長度最小的二元樹稱為最優二元樹。哈夫曼樹構造不唯一,但所有葉子結點的權限路徑長度總和都是最小的。

  • 紅黑樹:一種自平衡二元尋找樹,它的性質有:

    1. 節點是紅色或黑色。
    2. 根節點是黑色。
    3. 每個葉子節點都是黑色的空節點(NIL節點)。
    4. 每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。
    5. 從任一節點到其每個葉子的所有路徑都包含相同數目的黑色節點。

    從每個葉子到根的所有路徑上不能有兩個連續的紅色節點

二元樹的遍歷

// 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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來源:csdn.net
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