数据结构知识点

如题所述

第1个回答  2022-07-25

1、继承不同

HashMap继承了AbstractMap,AbstractMap实现了Map接口

HashTable继承了Dictionary类

2、线程安全不同

HashMap不是线程安全的,HashTable是线程安全的

3、允许null值

HashMap允许key和value为空,而HashTable不允许

4、遍历方式实现不同

HashMap的迭代器是fail-fast迭代器,HashTable的enumerator迭代器不是fail-fast的

5、哈希值的使用不同

HashMap重新计算哈希值,HashTable直接使用对象的哈希值

6、初始容量和扩容方式不同

HashMap初始大小为16,扩容大小一定是2的指数

HashTable初始大小为11,扩容大小为old*2+1

7、hashmap新增红黑树结构

当碰撞链表过长时,就把链表转为红黑树

1、直接定址法

取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址

特点:关键字连续时较方便,但关键字不连续时将造成内存单元的大量浪费

2、数字分析法

取关键字中取值比较均匀的若干数位作为哈希值。

特点:适用于关键字全部已知,并要对关键字中每一位进行分析

3、平方取中法

取关键字平方后中间几位作为哈希地址

特点:因为平均值的中间部分跟关键字的每一位都有关,出现随机值的概率较大

4、分段叠加法

按哈希表地址位数将哈希表分为位数相等的几段(最后一段可以较短),然后将这几部分相加,舍弃最高位的进位得到哈希值。

具体分为:移位法与折叠法

移位法:将每部分低位对其相加

折叠法:从一段向另一端沿分割线来回折叠(奇数段为正序,偶数段为倒序)

例如关键字123603247112020,哈希表长度为1000,则应把关键字分成3位一段

移位法得到105,折叠法得到907

5、伪随机数法

采用伪随机函数作为哈希函数

6、除留余数法

用关键字除以某个不大于哈希表长度的数,取余数作为哈希值。

1、开放定址法

当关键字key的哈希值p=H(key)出现冲突时,以p为基础产生新的哈希值p1,如果p1仍冲突,则产生p2,以此类推。

函数形式如下:

Hi = (H(key) + di) % m

根据di的不同分为

(1)线性探测

di = 1, 2, 3, …… ,(m-1)

(2)平方探测

d i =1 2 ,-1 2 ,2 2 ,-2 2 ,…,k 2 ,-k 2 ( k<=m/2 )

(3)伪随机探测

di = 伪随机数序列

2、再哈希法

构造多个不同的哈希函数,当出现冲突时,使用新的哈希函数

3、链地址法

将散列到同一位置的冲突元素存入一个链表中

4、建立一个公共溢出区

将哈希表分为基本表和溢出表

左旋:

右旋

红黑树是一颗特殊的二叉查找树,除了二叉查找树的所有性质

1、若任意节点的左子树不为空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值

2、若任意节点的右子树不为空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值

3、任意节点的左右子树也为二叉查找树

4、没有键值相等的节点

还满足

1、每个节点要么是红的要么是黑的

2、根节点是黑的

3、每个叶节点(null节点)是黑的

4、如果一个节点是红的,那么它的两个儿子都是黑的

5、任意节点到叶节点(null节点)的每条路径都包含相同数目的黑节点

红黑树保证没有一条路径比另一条路径长出两倍,保证了自身是接近平衡的二叉树,能保证在最坏的情况下查找的时间复杂度为O(logN),而二叉查找树最坏为O(N)

红黑树牺牲了严格的高度平衡为代价,只要求部分达到部分平衡条件,降低了对旋转的要求,从而提高了性能。红黑树能够以O(logN)的时间复杂度进行添加,删除,查找。由于它的设计,任何不平衡都可以在三次旋转之内解决。

1、相比BST(二叉搜索树)

红黑树的最长路径不大于最短路径两倍,保证了最差搜索效率为O(logN),而二叉搜索树最差效率会达到O(N)

2、相比AVL(平衡二叉树)

(1)红黑树的查询性能略逊于平衡二叉树,因为它比平衡二叉树会最多多一层。

(2)红黑树在插入删除上要优于平衡二叉树,红黑树使用非严格的高度平衡换取增删节点时旋转次数的减少,任何不平衡都会在三次旋转之内解决,但是平衡二叉树旋转次数有时会比红黑树要多。所以红黑树的插入删除效率更高。

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