新星计划 Day4【数据结构与算法】 稀疏数组与队列
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😘系列专栏：java 学习
💻首发时间：🎞2022 年 4 月 28 日🎠
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⛳001 几个经典的算法面试题（1）
字符串匹配问题：：有一个字符串 str1= ""硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好""，和一个子串 str2="尚硅谷你尚硅你"现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在，就返回第一次出现的位置, 如果没有，则返回-1 要求用最快的速度来完成匹配你的思路是什么？
暴力匹配 KMP 算法《部分匹配表》
汉诺塔游戏, 请完成汉诺塔游戏的代码: 要求：1) 将 A 塔的所有圆盘移动到 C 塔。并且规定，在 2) 小圆盘上不能放大圆盘，3)在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘使用到分治算法.
🛶002 几个经典的算法面试题（2）
八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于 1848 年提出：在 8×8 格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即：任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。【92】
使用到回溯算法
高斯认为有 76 种方案。1854 年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了 40 种不同的解，后来有人用图论的方法解出 92 种结果。计算机发明后，有多种计算机语言可以解决此问题
马踏棋盘算法介绍和游戏演示马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题将马随机放在国际象棋的 8×8 棋盘 Board[0～7][0～7]的某个方格中，马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部 64 个方格
会使用到图的深度优化遍历算法(DFS) + 贪心算法优化
🎩003 内容介绍与授课方式
数据结构和算法的重要性
算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算一般来讲 程序会使用了内存计算框架(比如 Spark)和缓存技术(比如 Redis 等)来优化程序,再深入的思考一下，这些计算框架和缓存技术， 它的核心功能是哪个部分呢？
拿实际工作经历来说, 在 Unix 下开发服务器程序，功能是要支持上千万人同时在线， 在上线前，做内测，一切 OK,可上线后，服务器就支撑不住了, 公司的 CTO 对代码进行优化，再次上线，坚如磐石。你就能感受到程序是有灵魂的，就是算法。目前程序员面试的门槛越来越高，很多一线 IT 公司(大厂)，都会有数据结构和算法面试题(负责的告诉你，肯定有的)
如果你不想永远都是代码工人,那就花时间来研究下数据结构和算法
👝006 线性结构与非线性结构
线性结构
线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。
线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构（数组）和链式存储结构（链表）。顺序存储结构的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的。
链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。
线性结构常见的有：数组、队列、链表和栈，后面我会相信讲解。
非线性结构
非线性结构包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构
🥋007 稀疏数组的应用场景
当一个数组中大部分元素为 0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组
稀疏数组的处理方法是
🎎008 稀疏数组转换的思路分析
二维数组转稀疏数组的思路
1.遍历原始的二维数组，得到要保存的有效数据个数
2.根据 sum 就可以创建稀疏数组 sparseArr int[sum+1][3]
3.将二维数组的有效数据存入到稀疏数组中
稀疏数组转原始的二维数组的思路
1.先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组，比如上面的 chessArr2=int[11][11]
2.在读取稀疏数组后几行的数据， 并赋给原始的二维数组即可
🥌009 稀疏数组的代码实现
public class SparseArray{ public static void main(String[] args){ //创建一个原始的数组11*11 //0:表示没有棋子，1表示黑子，2表示蓝子 int chessArr1[][]=new int[11][11]; chessArr1[1][2]=1; chessArr1[2][4]=2; //输出原始的二维数组 System.out.println("原始的二维数组"); for(int[] row:chessArr1){ for(int data:row){ System.out.println("%d\t",data); } System.out.println(); //将二维数组转换为稀疏数组的思想 //1.先遍历二维数组 得到非0数据的个数 int sum=0; for(int i=0;i<11;i++){ for(int j=0;j<11;j++){ if(chessArr1[i][j]!=0){ sum++; } } } System.out.println("sum="+sum); //2.创建对应的稀疏数组 int sparseArr[][]=new int[sum+1][3]; //给稀疏数组赋值 sparseArr[0][0]=11; sparseArr[0][1]=11; sparseArr[0][2]=sum; //遍历二维数组，将非0的值存放到sparseArr中 int count=0;//count用于记录是第几个非0数据 for(int i=0;i<11;i++){ for(int j=0;j<11;j++){ if(chessArr1[i][j]!=0){ count++; sparseArr[count][0]=i; sparseArr[count][1]=j; sparseArr[count][2]=chessArr1[i][j]; } } } //输出稀疏数组的形式 System.out.println(); System.out.println(得到稀疏数组为); for(int i=0;i<sparseArr.length;i++){ System.out.printf("%d\t%d\t%d\t",sparseArr[i][0],sparseArr[i][1],sparseArr[i][2]); } System.out.println(); //稀疏数组转原始的二维数组的思路 //1.先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组 int chessArr2[][]=new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]]; //2.在读取稀疏数组后几行的数据(从第二行）， 并赋给原始的二维数组即可 for(int i=1;i<soarseArr.length;i++){ chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]]=sparseArr[i][2]; } //输出恢复后的二维数组 System.out.println(); System.out.println(输出恢复后的二维数组); for(int[] row:chessArr2){ for(int data:row){ System.out.println("%d\t",data); } } }}
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👗010 队列的应用场景与介绍
🥽011 数组模拟队列的思路分析
队列本身也是有序列表，若使用数组的结构来存储队列的数据，则队列数组的声明如下图，其中 MaxSize 为队列的最大容量
因为队列的输出输入是分别从前后端来处理，因此需要两个变量 front 和 rear 分别记录前后端的下标，front 会随着数据输出而改变，而 rear 会随着数据输入而改变
当我们将数据存入队列时称为”addQueue”，addQueue 的处理需要有两个步骤：思路分析
将尾指针往后移：rear + 1 , 当 rear == front 【空】
若尾指针 rear 小于队列的最大下标 MaxSize-1，则将数据存入 rear 所指的数组元素中，否则无法存入数据。 reatr == MaxSize - 1[队列满]
🩰012 数组模拟队列实现
public class ArrayQueueDemo{ public static void main(String[] args){ //测试一把 //创建一个队列 ArrayQueue queue=new ArrayQueue(3); char key=' ';//接收用户输入 Scanner scanner=new Scanner(System.in); boolean loop=true; //输出一个菜单 while(loop){ System.out.println("s(show):显示队列"); System.out.println("e(exit):退出程序"); System.out.println("a(add):添加数据到队列"); System.out.println("g(get):从队列取出数据"); System.out.println("h(head):查看队列头的数据"); key=scanner.next().charAt(0);//接收一个字符 switch(key){ case 's': queue.showQueue(); break; case 'a': System.out.println("输出一个数"); int value=scanner.nextInt(); queue.addQueue(value); break; case 'g'://取出数据 try{ int res=queue.getQueue(); System.out.println("取出的数据是%d\n",res); }catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } break; case 'h'://查看队列头的数据 try{ int res=queue.headQueue(); System.out.println("队列头的数据是%d\n",res); }catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } break; case 'e'://退出 scanner.close(); loop=false; break; default: break; } } System.out.println(程序退出); } } //使用数组模拟队列-编写一个ArrayQueue类 class ArrayQueue{ private int maxsize;//表示数组的最大容量 private int front;//队列头 private int front;//队列尾 private int[] arr;//该数组用于存放数据，模拟队列 //创建队列的构造器 public ArrayQuene(int arrMarSize){ maxSize=arrMaxSize; arr=new int[maxSize]; front=-1;//指向队列头部，分析出front是指向队列头的前一个位置 rear=-1;//指向队列尾，指向队列尾的数据（即就是队列最后一个数据） } //判断队列是否满 public boolean isFull(){ return rear==maxsize-1; } //判断队列是否为空 public boolean isEmpty(){ return rear==front; } //添加数据到队列 public void addQueue(int n){ //判断队列是否满 if(isFull()){ System.out.println("队列满，不能加入数据"); return; } rear++;//让rear后移 arr[rear]=n; } //获取队列的数据，出队列 public int getQueue(){ //判断队列是否空 if(isEmpty()){ //通过抛出异常 throw new RuntimeException("队列空，不能取数据"); } front++;//front后移 return arr[front]; } //显示队列的所有数据 public void showQueue(){ //遍历 if(isEmpty()){ System.out.println("队列孔，没有数据"); return; } for(int i=0;i<arr.length;i++){ System.out.println("arr[%d]=%d\n",i,arr[i]); } } //显示队列的头数据，注意不是取出数据 public int headQueue(){ //判断 if(isEmpty()){ throw new RuntimeException("队列空，不能取数据"); } return arr[front+1]; } }
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此种方式存在的问题和优化方案
数组使用一次就不能使用了，没有达到复用的效果
使用算法，改成一个环形的队列：取模 %
下期预告：新星计划 Day5 【数据结构与算法】链表
觉得文章写的不错的亲亲们，点赞评论走一波，爱你们哦！🥗
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