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前言
JAVA 中的 Map 主要就是将一个键和一个值联系起来。虽然 JAVA 中已经提供了很多 Map 的实现,为了学习并掌握常用的数据结构,从本篇开始我将自己实现 Map 的功能,本篇主要是通过数组和链表两种方式实现,之后提供二叉树,红黑树,散列表的版本实现。通过自己手写各个版本的 Map 实现,掌握每种数据结构的优缺点,可以在实际的工作中根据需要选择适合的 Map。
Map API 的定义
在开始之前,我们需要先定义出 Map 的接口定义,后续的版本都会基于此接口实现
public interface Map<K, V> {
void put(K key, V value);
V get(K key);
void delete(K key);
int size();
Iterable<K> keys();
default boolean contains(K key) {
return get(key) != null;
}
default boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
}
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这个接口是最简单的一个 Map 定义,相信这些方法对于 java 程序员来说不会陌生;
基于链表实现 Map
基于链表实现首先我们需要定义一个 Node 节点,表示我们需要存储的 key、vlaue
class Node {
K key;
V value;
Node next;
public Node(K key, V value, Node next) {
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}
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get 方法的实现思路是遍历链表,然后比较每个 Node 中的 key 是否相等,如果相等就返回 value,否则返回 null
@Override
public V get(K key) {
return searchNode(key).map(node -> node.value).orElse(null);
}
public Optional<Node> searchNode(K key) {
for (Node node = root; node != null; node = node.next) {
if (node.key.equals(key)) {
return Optional.of(node);
}
}
return Optional.empty();
}
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put 方法的实现思路也是遍历链表,然后比较每个 Node 的 key 值是否相等,如果相等那么覆盖掉 value,如果未查找到有 key 相等的 node,那么就新建一个 Node 放到链表的开头
@Override
public void put(K key, V value) {
Optional<Node> optionalNode = searchNode(key);
if (optionalNode.isPresent()) {
optionalNode.get().value = value;
return;
}
this.root = new Node(key, value, root);
}
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delete 方法实现同样也需要遍历链表,因为我们的是单向链表,删除某个节点有两种思路,第一种,在遍历链表的时候记录下当前节点的上一个节点,把上一个节点的 next 指向当前节点 next;第二种,当遍历到需要删除的节点时,把需要删除节点的 next 的 key、value 完全复制到需要删除的节点,把 next 指针指向 next.next,比如:first - > A -> B -> C -> D -> E -> F -> G -> NULL,要删除 C 节点,就把 D 节点完全复制到 c 中,然后 C -> E,变相删除了 C
@Override
public void delete(K key) {
// 第一种实现:
// for (Node node = first, preNode = null; node != null; preNode = node, node = node.next) {
// if (node.key.equals(key)) {
// if (Objects.isNull(preNode)) {
// first = first.next;
// } else {
// preNode.next = node.next;
// }
// }
// }
// 第二中实现:
for (Node node = first; node != null; node = node.next) {
if (node.key.equals(key)) {
Node next = node.next;
node.key = next.key;
node.value =next.value;
node.next = next.next;
}
}
}
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分析上面基于链表实现的 map,每次的 put、get、delete 都需要遍历整个链表,非常的低效,无法处理大量的数据,时间复杂度为 O(N)
基于数组实现 Map
基于链表的实现非常低效,因为每次操作都需要遍历链表,假如我们的数据是有序的,那么查找的时候我们可以使用二分查找法,那么 get 方法会加快很多
为了体现出我们的 Map 是有序的,我们需要重新定义一个有序的 Map
public interface SortedMap<K extends Comparable<K>, V> extends Map<K, V> {
int rank(K key);
}
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该定义要求 key 必须实现接口Comparable
,rank 方法如果 key 值存在就返回对应在数组中的下标,如果不存在就返回小于 key 键的数量
@Override
public int rank(K key) {
int lo = 0, hi = size - 1;
while (lo <= hi) {
int mid = (hi - lo) / 2 + lo;
int compare = key.compareTo(keys[mid]);
if (compare > 0) {
lo = mid + 1;
} else if (compare < 0) {
hi = mid - 1;
} else {
return mid;
}
}
return lo;
}
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@Override
public V get(K key) {
int index = this.rank(key);
if (index < size && key.compareTo(keys[index]) == 0) {
return values[index];
}
return null;
}
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@Override
public void put(K key, V value) {
int index = this.rank(key);
if (index < size && key.compareTo(keys[index]) == 0) {
values[index] = value;
return;
}
for (int j = size; j > index; j--) {
this.keys[j] = this.keys[j--];
this.values[j] = this.values[j--];
}
keys[index] = key;
values[index] = value;
size++;
}
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@Override
public void delete(K key) {
int index = this.rank(key);
if (Objects.isNull(keys[index]) || key.compareTo(keys[index]) != 0) {
return;
}
for (int j = index; j < size - 1; j++) {
keys[j] = keys[j + 1];
values[j] = values[j + 1];
}
keys[size - 1] = null;
values[size - 1] = null;
size--;
}
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基于数组实现的 Map,虽然 get 方法采用的二分查找法,很快 O(logN),但是在处理大量数据的情况下效率依然很低,因为 put 方法还是太慢;下篇我们将基于二叉树来实现 Map,继续改进提升效率
文中所有源码已放入到了 github 仓库https://github.com/silently9527/JavaCore
最后(点关注,不迷路)
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