数据结构 2 字符串 数组、二叉树以及二叉树的遍历

上一节的学习中，我们已经结合JAVA 本身，将线性表所包含的顺序表、链表、栈、队列等数据结构通通学习了一番，并且将这些数据结构的一些基本操作。比如

  • add()
  • remove()
  • pop()

等等方法都进行了列举，通过这些，我们将对线性表有了一个直接的认识。这节将学习有关字符串、广义表等内容。

字符串

怎么理解字符串呢，想必大家都知道。我们在学习JAVA 8大基本类型的时候就有学习到字符串，但是JAVA 里面的字符串是一个对象 它是一个引用类型，并且初始化后，是一个不可变对象

String str = "hello";

很简单，我们通过一句代码，就可以将一个字符串常量化出来，为什么说常量化呢，这里我们没有采用new 的方式，所以这个变量其实是保存在了常量池里面。而不是堆里面。

从严格意义来说，字符串其实也是符合 线性结构 的，因为我们都知道，字符串都是由基本类型的字符 char 连接起来组成的，他们存在一对一的关系。只不过这个线性表里面存的全部都是字符类型罢了。

private final char value[];    public String() {      this.value = "".value;  }

通过直接new 的方式，我们可以发现，构造函数里面其实是用一个字符数组来进行储存字符串的，我们这里的数组其实是一个静态数组，它不像List 一样，可以自由的变化长度，初始化了。它就确定死了，多长就多长。

字符串的储存方式

  • 普通数组定长储存（String）
  • 堆分配内存：动态数组储存（StringBuffer）
  • 链表储存
    public StringBuffer(String str) {          super(str.length() + 16);          append(str);      }  ------------------      char[] value;        AbstractStringBuilder(int capacity) {          value = new char[capacity];      }        public AbstractStringBuilder append(String str) {          if (str == null)              return appendNull();          int len = str.length();          ensureCapacityInternal(count + len);          str.getChars(0, len, value, count);          count += len;          return this;      }

ensureCapacityInternal 就是进行扩容的操作。这里的Stringbuffer 就是在堆上面进行的操作。可以像线性表一样。进行扩容操作。

BF 算法

BF算法是一种最普通的算法，在指定的字符串中匹配子串，匹配到则返回子串开始的下标。这个算法在String 当中最具有代表性的就是indexOf(String str) 这个方法了。

static int indexOf(char[] source, int sourceOffset, int sourceCount,              char[] target, int targetOffset, int targetCount,              int fromIndex) {          if (fromIndex >= sourceCount) {              return (targetCount == 0 ? sourceCount : -1);          }          if (fromIndex < 0) {              fromIndex = 0;          }          if (targetCount == 0) {              return fromIndex;          }            char first = target[targetOffset];          int max = sourceOffset + (sourceCount - targetCount);            for (int i = sourceOffset + fromIndex; i <= max; i++) {              /* Look for first character. */              if (source[i] != first) {                  while (++i <= max && source[i] != first);              }                /* Found first character, now look at the rest of v2 */              if (i <= max) {                  int j = i + 1;                  int end = j + targetCount - 1;                  for (int k = targetOffset + 1; j < end && source[j]                          == target[k]; j++, k++);                    if (j == end) {                      /* Found whole string. */                      return i - sourceOffset;                  }              }          }          return -1;      }

IndexOf(str) 相比于BF(暴力)还是有很多优化的地方，比如首先会判断首字符是否相同，若首字符都不相同，那直接不用说了。跳过了一些重复的地方。

n 表示子串的长度 m表示源字符串的长度

这个算法最优的时候，若直接在首位碰到，则时间复杂度 O(n)

最不幸的要是最后一位才可以碰到，则必须要循环 m*n 次 则时间复杂度 O(M*N)

数组

数组我在之前就介绍过，一种最基本的存储结构。在线性表的几种分类中。顺序表底层就是使用数组来实现的。

从本质上说，数组作为一种储存结构，而不是一种基本类型，可以理解为容纳基本类型的一个容器。

常见的一维数组，其实是很简单的，

指定一个一维数组，指定大小后，它的大小是不可再变的。并且数组元素的类型全部是统一的。

结构树

数据结构的树存储结构中。常用语存储一对多的数据，树结构当中，常用的还是二叉树、以及红黑树等，我这里一一介绍。

二叉树

二叉树是结构树里面最有名也是使用最多的树结构数据结构，检查一个树是否满足二叉树，从两个方面下手

  1. 每个节点下最多挂两个子节点 只能是0、1、2
  2. 树的本身是有序的

如何来确定这个树是否是一个有序树还是无序树呢？

  • 按照一定的规则将节点左右分布，那就是有序树，反之则是无序树

二叉树规律

按照前人的总结，我们可以得出以下结论。

  • 一个深度为K 的二叉树，最多包含节点数 2的k次方-1
  • 二叉树指定n 层级所包含的节点数为 2的n-1次方

如果将二叉树在细分的话，又可以分为满二叉树与完全二叉树。

满二叉树

一听这个名字，就可以理解到。它是满（饱和）的，所以，来用画图表示一下

如果二叉树除了叶子节点以外，所有的节点的度都是2（有两个子元素），那么它就是满二叉树

完全二叉树

如果二叉树除去叶子节点是一个满二叉树，并且叶子节点从左向右依次排列。那么这就是一个完全二叉树。

但是，这样排列的却不能成为是完全二叉树。

完全二叉树性质

完全二叉树不但具有普通二叉树的性质，并且还有自己的一些独特性质。例如：

  • 具有n个节点的完全二叉树的深度是 ⌊log2n⌋+1。

二叉树的存储方式

对于满二叉树以及完全二叉树，完全可以采用数组的方式来存储，因为数组就是用来存储对于一对一线性规律的。所以完全合适

对于没有元素的位置，使用^ 空处位置。要是遇到刁钻一些的二叉树，例如下面这个，那直接很浪费空间。

这里面的灰色代表元素缺失，这样存储到数组里面的话，是很浪费内存空间的。

链式二叉树

当然，我们既然不能用数组存储，那就使用指针存储。我们知道二叉树的定义里已经规定好，儿子节点不能超过两个，并且本身还需要是一个有序树

每一个节点需要包含两个指针，用于指向左节点和右节点即可。中间则包含本节点的数据即可。这样相比于数组，我们之前也学习过链表、虽然数据不再是连续的，但是可以随意的增加节点、不会造成内存空间的浪费。

二叉树遍历

一个二叉树的遍历，是为了访问其所有的节点。有这样几种方式

  • 前序遍历
  • 中序遍历
  • 后序遍历
  • 层序遍历

前序遍历

通俗的说就是从二叉树的根节点出发，先访问当前节点的左节点，一直向下。直到当前节点没有左节点，再遍历右节点。

我们按照当前图所示，简单讲解一下：

  1. 从A根节点入手，打印A
  2. 访问A节点的左节点 打印B
  3. 访问当前节点的左节点，打印D
  4. D没有左右节点，本次遍历完成，访问B节点右分支 打印E
  5. E节点没有左右分支，遍历本节点结束。
  6. 遍历A节点右分支，打印C
  7. C没有左右节点，A节点遍历完成。退出循环。

以上的打印顺序应该是：ABDEC

中序遍历

中序遍历，最大的特点就是：第二次到达节点输出内容，也是从左到右的顺序，从根节点出发。

还是按照上面那张图：

  1. 从A出发，找到B
  2. 在B找到D
  3. D节点没有左右节点，打印D
  4. 第二次回到B 打印B
  5. 访问B节点右节点E
  6. E没有左右节点，第二次回到E 打印E
  7. B完成，回到A,打印A
  8. 访问A右节点C,没有左右节点直接打印C

经过以上打印访问，顺序为：DBEAC

后序遍历

后序遍历，在原有中序遍历上稍微有些不同，当第三次到达节点时，才会输出，还是按照根节点入手，从左到右的方式。

  1. A节点入手，到达B
  2. B节点左节点，到达D
  3. D节点没有左右节点，直接打印D
  4. 回到B节点，第二次到达，到E节点
  5. E节点没有左右节点，直接打印E
  6. 回到B,第三次到达，打印B
  7. 回到A 第二次到达，到达C
  8. 直接打印C,回到A 第三次到达，打印A

最后的顺序应该是：DEBCA

层序遍历

之前已经说过了有关层次的相关概念。层序遍历，主要思路是：通过借助队列，从树的根节点开始，左右节点节点入队，每次队列中一个节点出队，直到所有的节点都出队。出队的先后顺序就是遍历的结果。

按照这幅图来说明一下：

  1. 首先根节点1入队。
  2. 根节点1出队，同时将1的两个子节点2,3放入队列
  3. 队列头2出队，将2节点的两个子节点4,5放入队列
  4. 队列头3出队，同时将3的两个子节点6,7放入队列
  5. 不断循环，直到队列为空。则遍历完成。

小结

通过本节，应该了解到树这个重要的概念。以及树当中最常见的二叉树的遍历以及使用。并且了解字符串、数组等基本概念

参考

http://c.biancheng.net/view/3392.html
https://www.jianshu.com/p/a47d6ed886c8

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