【数据结构】之动态数组

一、引言

使用java语言，基于java原生数组实现一个简单的动态数组，具备基础的扩容、缩容，并实现基础的增、删、改、查等功能。

二、编码实现

/**
 * 动态数组，java原生数组二次封装
 */
public class Array<E> {

    /**
     * 基于Java原生数组，保存数据的容器
     */
    private E[] data;

    /**
     * 当前元素个数
     */
    private int size;

    public Array(int capacity) {
        data = (E[]) new Object[capacity];
        size = 0;
    }

    /**
     * 默认数组容量capacity=10
     */
    public Array() {
        this(10);
    }

    /**
     * 获取数组中元素个数
     * @return
     */
    public int getSize() {
        return size;
    }

    /**
     * 获取数组的容量
     * @return
     */
    public int getCapacity() {
        return data.length;
    }

    /**
     * 判断数组是否为空
     * @return
     */
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    /**
     * 在所有元素后面添加新元素
     * @param e 元素
     */
    public void addLast(E e) {
        add(size, e);
    }

    /**
     * 在所有元素前面添加新元素
     * @param e 元素
     */
    public void addFirst(E e) {
        add(0, e);
    }

    /**
     * 向index索引位置插入一个新元素e
     * @param index 数组索引位置
     * @param e 元素
     */
    public void add(int index, E e) {
        if (index < 0 || index > size) {
            throw new IllegalArgumentException("addList failed. index < 0 || index > size");
        }

        //空间不足，扩容
        if (size == data.length) {
            resize(2 * data.length);
        }

        for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
            data[i + 1] = data[i];
        }
        data[index] = e;
        size++;
    }

    /**
     * 根据元素索引获取数组元素
     * @param index 索引
     * @return
     */
    public E get(int index) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IllegalArgumentException("get failed. index is illegal");
        }
        return data[index];
    }

    /**
     * 根据元素索引修改数组元素
     * @param index 索引
     * @param e 元素
     * @return
     */
    public void set(int index, E e) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IllegalArgumentException("get failed. index is illegal");
        }
        data[index] = e;
    }

    /**
     * 判断包含元素
     * @param e 元素
     * @return
     */
    public boolean contains(E e) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    /**
     * 查找元素索引
     * @param e 元素
     * @return 返回元素索引，如果不存在则返回-1
     */
    public int find(E e) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (data[i].equals(e)) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 移除指定索引的元素
     * @param index 索引
     * @return 返回被移除的元素
     */
    public E remove(int index) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IllegalArgumentException("get failed. index is illegal");
        }
        E ret = data[index];
        for (int i = index + 1; i < size; i++) {
            data[i - 1] = data[i];
        }
        size--;
        data[size] = null;

        //空间利用率低，数组缩容，防止复杂度震荡
        if (size == data.length / 4 && data.length / 2 != 0) {
            resize(data.length / 2);
        }

        return ret;
    }

    /**
     * 移除第一个元素
     * @return 返回被移除元素
     */
    public E removeFirst() {
        return remove(0);
    }

    /**
     * 移除最后一个元素
     * @return 返回被移除元素
     */
    public E removeLast() {
        return remove(size - 1);
    }

    /**
     * 移除数组中一个元素
     * @param e 元素
     */
    public void removeElement(E e) {
        int index = find(e);
        if (index != -1) {
            remove(index);
        }
    }

    /**
     * 数组容器扩容、缩容
     * @param newCapacity 新的容量
     */
    private void resize(int newCapacity) {
        E[] newData = (E[]) new Object[newCapacity];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            newData[i] = data[i];
        }
        data = newData;
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        res.append(String.format("Array: size = %d, capacity = %d\n", size, data.length));
        res.append("[");
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            res.append(data[i]);
            if (i != size - 1) {
                res.append(", ");
            }
        }
        res.append("]");
        return res.toString();
    }

}

三、简单复杂度分析

1、新增相关方法

• add(index,e) => O(n) : 添加操作可能在任意位置插入元素，并且需要挪动插入位置后的所有元素，从概率上来说应该是O(n/2),同元素个数呈线性关系。
• addFirst(e) => O(n) : 元素始终插入在数组首位，那么每次插入动作，所有元素都要向后移动,同元素个数呈线性关系。
• addLast(e) => O(1) : 元素始终插入在末尾，不存在元素移动，无论有多少个元素，此插入操作始终只有一次基本操作。

说明： 新增相关操作有可能会触发扩容操作，而扩容操作是需要复制已有元素的，所以扩容本身的时间复杂度是O(n),新增相关操作的最坏复杂度是O(n)的

2、删除相关方法

• remove(index) => O(n) : 随机删除元素，并且需要挪动删除位置后的所有元素，从概率上来说应该是O(n/2),同元素个数呈线性关系。
• removeFirst(e) => O(n) : 始终删除数组首位元素，那么每次删除动作，所有元素都要向前移动,复杂度同元素个数呈线性关系。
• removeLast(e) => O(1) : 始终删除末尾元素，不存在元素移动，无论有多少个元素，此插入操作始终只有一次基本操作。

说明： 删除相关操作有可能会触发缩容操作，而缩容操作是需要复制已有元素的，所以缩容本身的时间复杂度是O(n),新增相关操作的最坏复杂度是O(n)的，当免数组中元素个数处于扩缩容的临界位置，为了避免复杂度震荡，缩容操作应当被设计成一个懒操作。

3、修改相关方法

• set(index,e) => O(1) : 这是数组最大的优势了，根据索引访问无需遍历，和元素个数无关。

4、查询相关方法

• get(index) => O(1) : 根据索引访问无需遍历，和元素个数无关。
• contains(e) => O(n) : 需要遍历元素，和元素个数呈线性关系。
• find(e) => O(n) : 需要遍历元素，和元素个数呈线性关系。

四、其它数据结构

• 【数据结构】之栈
• 【数据结构】之队列
• 【数据结构】之链表
• 【数据结构】之二分搜索树
• 【数据结构】之堆
• 【数据结构】之线段树（区间树）
• 【数据结构】之字典树（前缀树、Trie）
• 【数据结构】之并查集
• 【数据结构】之AVL（平衡二叉树）
• 【数据结构】之红黑树
• 【数据结构】之哈希表