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資料結構:Array、HashMap 與 List 深入解析

當開發程式時,我們(通常)需要在記憶體中儲存資料。根據操作資料方式的不同,可能會選擇不同的資料結構。有很多常用的資料結構,如:Array、Map、Set、List、Tree、Graph 等等。(然而)為程式選取合適的資料結構可能並不容易。因此,希望這篇文章能幫助你瞭解(不同資料結構的)表現,以求在工作中合理地使用它們。

本文主要聚焦於線性的資料結構,如:Array、Set、List、Sets、Stacks、Queues 等等。

下表是本文所討論內容的概括。

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* = 執行時分攤

資料結構 插入 訪問 查詢 刪除 備註
Array O(n) O(1) O(n) O(n) 插入最後位置複雜度為 O(1)
(Hash)Map O(1)* O(1)* O(1)* O(1)* 重新計算雜湊會影響插入時間。
Map O(log(n)) - O(log(n)) O(log(n)) 通過二叉搜尋樹實現
Set(使用 HashMap) O(1)* - O(1)* O(1)* 由 HashMap 實現
Set (使用 List) O(n) - O(n)] O(n)
通過 List 實現
Set (使用二叉搜尋樹) O(log(n)) - O(log(n)) O(log(n)) 通過二叉搜尋樹實現
Linked List (單向) O(n) - O(n) O(n) 在起始位置新增或刪除元素,複雜度為O(1)
Linked List (雙向) O(n) - O(n) O(n) 在起始或結尾新增或刪除元素,複雜度為O(1)。然而在其他位置是 O(n)
Stack (由 Array 實現) O(1) - - O(1)] 插入與刪除都遵循與後進先出(LIFO)
Queue (簡單地由 Array 實現) O(n) - - O(1) 插入(Array.shift)操作的複雜度是 O(n)
Queue (由 Array 實現,但進行了改進) O(1)* - - O(1) 插入操作的最差情況複雜度是 O(n)。然而分攤後是 O(1)
Queue (由 List 實現) O(1) - - O(1) 使用雙向連結串列

注意: 二叉搜尋樹 與其他樹結構、圖結構,將在另一篇文章中討論。

原始資料型別是構成資料結構最基礎的元素。下面列舉出一些原始原始資料型別:

  • 整數,如:1, 2, 3, …

  • 字元,如:a, b, "1", "*"

  • 布林值, true 與 false.

  • 浮點數 ,如:3.14159, 1483e-2.

陣列可由零個或多個元素組成。由於陣列易於使用且檢索效能優越,它是最常用的資料結構之一。

你可以將陣列想象成一個抽屜,可以將資料存到匣子中。

陣列就像是將東西存到匣子中的抽屜

當你想查詢某個元素時,你可以直接開啟對應編號的匣子(時間複雜度為 O(1))。然而,如果你忘記了匣子裡存著什麼,就必須逐個開啟所有的匣子(時間複雜度為 O(n)),直到找到所需的東西。陣列也是如此。

根據程式語言的不同,陣列存在一些差異。對於 JavaScript 和 Ruby 等動態語言而言,陣列可以包含不同的資料型別:數字,字串,物件甚至函式。而在 Java 、 C 、C ++ 之類的強型別語言中,你必須在使用陣列之前,定好它的長度與資料型別。JavaScript 會在需要時自動增加陣列的長度。

Array 的內建方法

根據程式設計序言的不同,陣列(方法)的實現稍有不同。

比如在 JavaScript 中,我們可以使用 unshift 與 push 新增元素到陣列的頭或尾,同時也可以使用 shift 與 pop 刪除陣列的首個或最後一個元素。讓我們來定義一些本文用到的陣列常用方法。

常用的 JS 陣列內建函式

函式 複雜度 描述
array.push(element1[, …[, elementN]]) O(1) 將一個或多個元素新增到陣列的末尾
array.pop() O(1) 移除陣列末尾的元素
array.shift() O(n) 移除陣列開頭的元素
array.unshift(element1[, …[, elementN]]) O(n) 將一個或多個元素新增到陣列的開頭
array.slice([beginning[, end]]) O(n) 返回淺拷貝原陣列從 beginning 到 end(不包括 end)部分組成的新陣列
array.splice(start[, deleteCount[, item1[,…]]]) O(n) 改變 (插入或刪除) 陣列

向陣列插入元素

將元素插入到陣列有很多方式。你可以將新資料新增到陣列末尾,也可以新增到陣列開頭。

先看看如何新增到末尾:

function insertToTail(array, element) {
 array.push(element);
 return array;
}

const array = [1, 2, 3];
console.log(insertToTail(array, 4)); // => [ 1, 2, 3, 4 ]

根據規範,push 操作只是將一個新元素新增到陣列的末尾。因此,

Array.push 的時間複雜度度是 O(1)

現在看看如新增到開頭:

function insertToHead(array, element) {
 array.unshift(element);
 return array;
}

const array = [1, 2, 3];
console.log(insertToHead(array, 0));// => [ 0, 1, 2, 3, ]

你覺得新增元素到陣列開頭的函式,時間複雜度是什麼呢?看起來和上面(push)差不多,除了呼叫的方法是 unshift 而不是 push。但這有個問題,unshift 是通過將陣列的每一項移到下一項,騰出首項的空間來容納新新增的元素。所以它是遍歷了一次陣列的。

Array.unshift 的時間複雜度度是 O(n)

訪問陣列中的元素

如果你知道待查詢元素在陣列中的索引,那你可以通過以下方法直接訪問該元素:

function access(array, index) {
 return array[index];
}

const array = [1, 'word', 3.14, { a: 1 }];
access(array, 0);// => 1
access(array, 3);// => {a: 1}

正如上面你所看到的的程式碼一樣,訪問陣列中的元素耗時是恆定的:

訪問陣列中元素的時間複雜度是 O(1)

注意:通過索引修改陣列的值所花費的時間也是恆定的。

在陣列中查詢元素

如果你想查詢某個元素但不知道對應的索引時,那隻能通過遍歷陣列的每個元素,直到找到為止。

function search(array, element) {
 for (let index = 0;
      index < array.length;
      index++) {
   if (element === array[index]) {
     return index;
   }
 }
}

const array = [1, 'word', 3.14, { a: 1 }];
console.log(search(array, 'word'));// => 1
console.log(search(array, 3.14));// => 2

鑑於使用了 for 迴圈,那麼:

在陣列中查詢元素的時間複雜度是 O(n)

在陣列中刪除元素

你覺得從陣列中刪除元素的時間複雜度是什麼呢?

先一起思考下這兩種情況:

  1. 從陣列的末尾刪除元素所需時間是恆定的,也就是 O(1)

  2. 然而,無論是從陣列的開頭或是中間位置刪除元素,你都需要調整(刪除元素後面的)元素位置。因此複雜度為 O(n)

說多無謂,看程式碼好了:

function remove(array, element) {
 const index = search(array, element);
 array.splice(index, 1);
 return array;
}

const array1 = [0, 1, 2, 3];
console.log(remove(array1, 1));// => [ 0, 2, 3 ]

我們使用了上面定義的 search 函式來查詢元素的的索引,複雜度為 O(n)。然後使用JS 內建的 splice 方法,它的複雜度也是 O(n)。那(刪除函式)總的時間複雜度不是 O(2n) 嗎?記住,(對於時間複雜度而言,)我們並不關心常量。

對於上面列舉的兩種情況,考慮最壞的情況:

在陣列中刪除某項元素的時間複雜度是 O(n)

陣列方法的時間複雜度

在下表中,小結了陣列(方法)的時間複雜度:

陣列方法的時間複雜度

操作方法 最壞情況
訪問 (Array.[]) O(1)
新增新元素至開頭 (Array.unshift) O(n)
新增新元素至末尾 (Array.push) O(1)
查詢 (通過值而非索引) O(n)
刪除 (Array.splice) O(n)

HashMap有很多名字,如 HashTableHashMap、Map、Dictionary、Associative Array 等。概念上它們都是一致的,實現上稍有不同。

雜湊表是一種將鍵 對映到 值的資料結構。

回想一下關於抽屜的比喻,現在匣子有了標籤,不再是按數字順序了。

HashMap 也和抽屜一樣儲存東西,通過不同標識來區分不同匣子。

此例中,如果你要找一個玩具,你不需要依次開啟第一個、第二個和第三個匣子來檢視玩具是否在內。直接代開被標識為“玩具”的匣子即可。這是一個巨大的進步,查詢元素的時間複雜度從 O(n) 降為 O(1) 了。

數字是陣列的索引,而標識則作為 HashMap 儲存資料的鍵。HashMap 內部通過 雜湊函式 將鍵(也就是標識)轉化為索引。

至少有兩種方式可以實現 hashmap:

  1. 陣列:通過雜湊函式將鍵對映為陣列的索引。(查詢)最差情況: O(n),平均: O(1)。

  2. 二叉搜尋樹: 使用自平衡二叉搜尋樹查詢值(另外的文章會詳細介紹)。 (查詢)最差情況: O(log n),平均:O(log n)

我們會介紹樹與二叉搜尋樹,現在先不用擔心太多。實現 Map 最常用的方式是使用 陣列與雜湊轉換函式。讓我們(通過陣列)來實現它吧

通過陣列實現 HashMap

正如上圖所示,每個鍵都被轉換為一個 hash code。由於陣列的大小是有限的(如此例中是10),(如發生衝突,)我們必須使用模函式找到對應的桶(注:桶指的是陣列的項),再迴圈遍歷該桶(來尋找待查詢的值)。每個桶內,我們儲存的是一組組的鍵值對,如果桶記憶體儲了多個鍵值對,將採用集合來儲存它們。

我們將講述 HashMap 的組成,讓我們先從雜湊函式開始吧。

雜湊函式

實現 HashMap 的第一步是寫出一個雜湊函式。這個函式會將鍵對映為對應(索引的)值。

完美的雜湊函式 是為每一個不同的鍵對映為不同的索引。

藉助理想的雜湊函式,可以實現訪問與查詢在恆定時間內完成。然而,完美的雜湊函式在實踐中是難以實現的。你很可能會碰到兩個不同的鍵被對映為同一索引的情況,也就是 _衝突_。

當使用類似陣列之類的資料結構作為 HashMap 的實現時,衝突是難以避免的。因此,解決衝突的其中一種方式是在同一個桶中儲存多個值。當我們試圖訪問某個鍵對應的值時,如果在對應的桶中發現多組鍵值對,則需要遍歷它們(以尋找該鍵對應的值),時間複雜度為 O(n)。然而,在大多數(HashMap)的實現中, HashMap 會動態調整陣列的長度以免衝突發生過多。因此我們可以說分攤後的查詢時間為 O(1)。本文中我們將通過一個例子,講述分攤的含義。

HashMap 的簡單實現

一個簡單(但糟糕)的雜湊函式可以是這樣的:

class NaiveHashMap {

 constructor(initialCapacity = 2) {
   this.buckets = new Array(initialCapacity);
 }

 set(key, value) {
   const index = this.getIndex(key);
   this.buckets[index] = value;
 }

 get(key) {
   const index = this.getIndex(key);
   return this.buckets[index];
 }

 hash(key) {
   return key.toString().length;
 }

 getIndex(key) {
   const indexHash = this.hash(key);
   const index = indexHash % this.buckets.length;
   return index;
 }
}

我們直接使用桶而不是抽屜與匣子,相信你能明白喻義的意思 :)

HashMap 的初始容量(注:容量指的是用於儲存資料的陣列長度,即桶的數量)是2(兩個桶)。當我們往裡面儲存多個元素時,通過求餘 % 計算出該鍵應存入桶的編號(,並將資料存入該桶中)。

留意程式碼的第18行(即 return key.toString().length;)。之後我們會對此進行一點討論。現在先讓我們使用一下這個新的 HashMap 吧。

// Usage:
const assert = require('assert');
const hashMap = new NaiveHashMap();
hashMap.set('cat', 2);
hashMap.set('rat', 7);
hashMap.set('dog', 1);
hashMap.set('art', 8);
console.log(hashMap.buckets);
/*
 bucket #0: <1 empty item>,
 bucket #1: 8
*/
assert.equal(hashMap.get('art'), 8); // this one is ok
assert.equal(hashMap.get('cat'), 8); // got overwritten by art