今天的突然看集合底层的时候发现了好多算法和数据结构。再次就比较一下和汇总一下。
数据结构分类：线性结构和非线性结构
问题一：
什么是线性和非线性；
我个人的理解是：数据结构中线性结构指的是数据元素之间存在着“一对一”的线性关系的数据结构；
线性结构包括：数组，链表，队列，栈；
非线性结构包括：树，图，表；
详解：
一.线性结构
1.数组
特点：我们都知道数组中的元素在内存中连续存储的，可以根据是下标快速访问元素，因此，查询速度很快，然而插入和删除时，需要对元素移动空间，比较慢。
数组使用场景：频繁查询，很少增加和删除的情况。
2.链表
特点：元素可以不连续内存中，是以索引将数据联系起来的，当查询元素的时候需要从头开始查询，所以效率比较低，然而添加和删除的只需要修改索引就可以了
使用场景：少查询，需要频繁的插入或删除情况
3.队列
特点：先进先出，
使用场景：多线程阻塞队列管理非常有用
4.栈
特点：先进后出，就像一个箱子，
使用场景：实现递归以及表示式
5.数组与链表的区别
数组连续，链表不连续（从数据存储形式来说）
数组内存静态分配，链表动态分配
数组查询复杂度0（1），链表查询复杂度O(n)
数组添加或删除，复杂度o（n）,链表添加删除，复杂度O（1）
数组从栈中分配内存。链表从堆中分配内存。
二。算法分类：
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）
2）交换排序（冒泡排序、快速排序）
3）选择排序（直接选择排序、堆排序）
4）归并排序
5）分配排序（基数排序）
所需辅助空间最多：归并排序
所需辅助空间最少：堆排序
平均速度最快：快速排序
不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。
1.直接插入排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排
好顺序的，现在要把第n 个数插到前面的有序数中，使得这 n个数
也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。
/** * 插入排序法 * * @param datas */ public static int[] sortInsert(int[] datas) { for (int i = 1; i < datas.length; i++) { int j = i - 1; AlgorithmUtil.temp = datas[i]; for (; j >= 0 && AlgorithmUtil.temp < datas[j]; j--) { datas[j + 1] = datas[j]; } datas[j + 1] = AlgorithmUtil.temp; } return datas; }
2.简单选择排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；
然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一
个数比较为止。
/** * 选择排序 * * @return */ public static int[] sortSelect(int[] datas) { for (int i = 0; i < datas.length; i++) { int index = i; for (int j = i + 1; j < datas.length; j++) { if (datas[j] < datas[index]) index = j; } if (i != index) AlgorithmUtil.swap(datas, i, index); } return datas; }
3.冒泡排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对
相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的
数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。
/** * 冒泡排序 * * @return */ public static int[] sortBubble(int[] datas) { for (int i = 0; i < datas.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < datas.length - 1 - i; j++) { if (datas[j] > datas[j + 1]) AlgorithmUtil.swap(datas, j, j + 1); } } return datas; }
4.快速排序
（1）基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，
将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其
排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。
/** * 快速排序；分割数组 * * @param datas */ public static int QuickPartition(int[] datas, int left, int right) { int pivot = datas[left]; while (left < right) { while (left < right && datas[right] >= pivot) --right; datas[left] = datas[right]; // 将比枢轴小的元素移到低端，此时right位相当于空，等待低位比pivotkey大的数补上 while (left < right && datas[left] <= pivot) ++left; datas[right] = datas[left]; // 将比枢轴大的元素移到高端，此时left位相当于空，等待高位比pivotkey小的数补上 } datas[left] = pivot; // 当left == right，完成一趟快速排序，此时left位相当于空，等待pivotkey补上 return left; } /** * 快速排序；递归返回数组 * * @param datas */ public static int[] sortQuick(int[] datas, int left, int right) { if (left < right) { int data = QuickPartition(datas, left, right); sortQuick(datas, left, data - 1); sortQuick(datas, data + 1, right); } return datas; }
1.冒泡算法，2.选择算法，3.快速算法。4.插入算法，5.希尔算法，6.堆算法
public class AlgorithmUtil { public static int temp,index = 0; /** * 临时值交换 * * @param datas * 数组 * @param i * @param j */ public static void swap(int[] datas, int i, int j) { temp = datas[i]; datas[i] = datas[j]; datas[j] = temp; } /** * 扩充数组长度 * * @param datas * @param value * @return */ public static int[] expandArray(int[] datas, int value) { if (datas.length <= index) { int[] arrays = new int[datas.length * 2]; System.arraycopy(datas, 0, arrays, 0, datas.length); datas = arrays; } datas[index] = value; index++; return datas; } }
目前记住。会冒泡。插入。选择。快速。算法。