數(shù)組概念:

數(shù)組是一種線性表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它用一組連續(xù)的內(nèi)存空間，來存儲(chǔ)一組具有相同類型結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞:

線性:顧名思義，線性表就是數(shù)據(jù)排成像一條線一樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。每個(gè)線性表上的數(shù)據(jù)最多只有前后兩個(gè)方向。其實(shí)除了數(shù)組，鏈表，隊(duì)列，棧等也是線性表結(jié)構(gòu)

而與它相對(duì)立的概念就是非線性表，比如說二叉樹，堆，圖。之所以叫非線性，是因?yàn)?#xff0c;在非線性表中，數(shù)據(jù)之間并不是簡(jiǎn)單的前后關(guān)系。

第二個(gè)是連續(xù)的內(nèi)存空間和相同類型的數(shù)據(jù)。正是因?yàn)檫@兩個(gè)限制，它才有了一個(gè)堪稱“殺手锏”的特性：“隨機(jī)訪問”。但有利就有弊，隨機(jī)訪問對(duì)應(yīng)的就是查詢很快，但是當(dāng)插入和刪除的時(shí)候，為了保證連續(xù)性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的遷移工作。

接下來我們來看下插入操作

數(shù)組長度為n,現(xiàn)在我們要將一個(gè)數(shù)據(jù)插入到數(shù)組中的第k個(gè)位置。為了把第k個(gè)位置空出來，就需要把k后面所有的數(shù)據(jù)依次往后面移動(dòng)一位，如果我們是在數(shù)組開頭插入數(shù)據(jù)，那么就需要把所有的數(shù)據(jù)都順序往后面移動(dòng)，這個(gè)時(shí)候時(shí)間復(fù)雜度就是O(n)，如果是在數(shù)組末尾插入一個(gè)數(shù)據(jù)，那么就不需要移動(dòng)數(shù)據(jù)，時(shí)間復(fù)雜度就是O(1)，所以最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是O(n)，

最好情況下的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)，但是其實(shí)在真正的工作當(dāng)中，出現(xiàn)這兩種情況的幾率很小，大多數(shù)都是在數(shù)組開頭到結(jié)尾的位置插入數(shù)據(jù)，那么平均算下來時(shí)間復(fù)雜度就是O(n)。

我們?cè)賮砜?strong>刪除操作

跟插入數(shù)據(jù)類似，如果我們要?jiǎng)h除第k個(gè)位置的數(shù)據(jù)，為了內(nèi)存的連續(xù)性，也需要搬移數(shù)據(jù)，不然中間就會(huì)出現(xiàn)空洞，內(nèi)存就不連續(xù)了。

和插入類似，如果刪除數(shù)組末尾的數(shù)據(jù)，則最好情況時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，如果刪除開頭的數(shù)據(jù)，則最壞情況時(shí)間復(fù)雜度為O(n)；平均情況時(shí)間復(fù)雜度也為O(n)。

實(shí)際上在某些特殊情況下，我們并不一定非得追求數(shù)組中數(shù)據(jù)的連續(xù)性。如果我們將多次刪除操作集中在一起執(zhí)行，刪除的效率是不是會(huì)提高很多呢？

數(shù)組a[10]中存儲(chǔ)了8個(gè)元素：a,b,c,d,e,f,g,h?，F(xiàn)在我們要依次刪除a,b,c三個(gè)元素

為了避免搬移三次數(shù)據(jù)，我們可以給這三個(gè)數(shù)據(jù)打上已刪除的標(biāo)示，當(dāng)數(shù)組沒有更多空間存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，我們?cè)谟|發(fā)一次真正的刪除操作，這樣就大大減少了刪除操作導(dǎo)致的數(shù)據(jù)搬移。

內(nèi)容小結(jié)

我們今天學(xué)習(xí)了數(shù)組。它可以說是最基礎(chǔ)，最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了。數(shù)組用一塊連續(xù)的內(nèi)存空間，來存儲(chǔ)相同類型的一組數(shù)據(jù)，最大的特點(diǎn)就是支持隨機(jī)訪問，但插入，刪除操作也因此變得比較低效，平均情況時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。在平時(shí)的業(yè)務(wù)開發(fā)中，我們可以直接使用編程語言中提供的容器類，但是，如果是特別底層的開發(fā)，直接使用數(shù)組可能會(huì)更合適。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据结构-数组的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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