手机版 欢迎访问it开发者社区(www.mfbz.cn)网站

当前位置: > 开发

集合和映射

时间:2021/6/11 0:09:56|来源:|点击: 次

集合和映射就是我们所熟知的Set和Map类的集合
Set集合是一个不能包含重复元素的集合
Map集合是一个包含键值对的集合,其中键是不能重复的

Set和Map都能用二分搜索树和链表的数据结构来实现。

其中增删改查的时间复杂度,对于链表来说是O(n)级别的,而对于二分搜索树的实现平均而言,是O(logn)级别的。而最坏的情况是二分搜索树退化成一条链表的形式。
对于Map集合利用二分搜索树和链表来进行实现,我们定义其中的节点分别可以是:

class Node{
	K key;
	V value;
	Node left;
	Node right;
}
class Node{
	K key;
	V value;
	Node next;

首先看一下Set 集合的实现

首先我们定义个Set的接口

public interface Set <E>{

    void add(E e);
    void remove(E e);
    boolean contains(E e);
    int getSize();
    boolean isEmpty();
}

1.利用二分搜索树实现
这个实现会比较简单,因为我们定义的二分搜索树本身就是不包含重复元素的。

public class BSTSet <E extends Comparable<E>> implements Set<E>{

    private BST<E> bst;

    public BSTSet(){
        bst=new BST<>();
    }

    @Override
    public void add(E e) {
        bst.add(e);
    }

    @Override
    public void remove(E e) {
        bst.remove(e);
    }

    @Override
    public boolean contains(E e) {
        return bst.contains(e);
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return bst.getSize();
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return bst.isEmpty();
    }
}

  1. 利用链表去实现
    需要注意的是,我们在给链表添加元素的时候,需要判断一下是否已经包含该元素了,如果没有的话,我们再进行添加。
public class LinkedListSet <E> implements Set<E>{
    private LinkedList<E> list;

    public LinkedListSet(){
        list=new LinkedList<>();
    }

    @Override
    public void add(E e) {
        if(!list.contains(e)){
            list.addFirst(e);
        }
    }

    @Override
    public void remove(E e) {
        list.removeElement(e);
    }

    @Override
    public boolean contains(E e) {
        return list.contains(e);
    }

    @Override
    public int getSize() {
        return list.getSize();
    }

看一下Map集合的实现

首先看一下我们需要的接口

public interface Map<K,V> {
    void add(K key,V value);
    V remove(K key);
    boolean contains(K key);
    V get(K key);
    void set(K key,V newValue);
    int getSize();
    boolean isEmpty();
}
  1. 首先利用二分搜索树的结构去实现
    这里我们需要注意的是,我们的节点需要改变,每个节点我们需要有两个成员变量,一个是键,另外一个是值,但是我们添加元素进行比较的时候,是根据键进行比较的,所以再添加一个成员变量对我们整体的思路并没有很大的改变。

在整体的方法实现中,我们需要定义辅助的方法就是,根据键值,获取该节点。这个方法为private Node getNode() 采用的是递归的思路

public class BSTMap<K extends Comparable<K>, V> implements Map<K, V> {

    private class Node{
        public K key;
        public V value;
        public Node left, right;

        public Node(K key, V value){
            this.key = key;
            this.value = value;
            left = null;
            right = null;
        }
    }

    private Node root;
    private int size;

    public BSTMap(){
        root = null;
        size = 0;
    }

    @Override
    public int getSize(){
        return size;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty(){
        return size == 0;
    }

    // 向二分搜索树中添加新的元素(key, value)
    @Override
    public void add(K key, V value){
        root = add(root, key, value);
    }

    // 向以node为根的二分搜索树中插入元素(key, value),递归算法
    // 返回插入新节点后二分搜索树的根
    private Node add(Node node, K key, V value){

        if(node == null){
            size ++;
            return new Node(key, value);
        }

        if(key.compareTo(node.key) < 0)
            node.left = add(node.left, key, value);
        else if(key.compareTo(node.key) > 0)
            node.right = add(node.right, key, value);
        else // key.compareTo(node.key) == 0
            node.value = value;

        return node;
    }

    // 返回以node为根节点的二分搜索树中,key所在的节点
    private Node getNode(Node node, K key){

        if(node == null)
            return null;

        if(key.equals(node.key))
            return node;
        else if(key.compareTo(node.key) < 0)
            return getNode(node.left, key);
        else // if(key.compareTo(node.key) > 0)
            return getNode(node.right, key);
    }

    @Override
    public boolean contains(K key){
        return getNode(root, key) != null;
    }

    @Override
    public V get(K key){

        Node node = getNode(root, key);
        return node == null ? null : node.value;
    }

    @Override
    public void set(K key, V newValue){
        Node node = getNode(root, key);
        if(node == null)
            throw new IllegalArgumentException(key + " doesn't exist!");

        node.value = newValue;
    }

    // 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
    private Node minimum(Node node){
        if(node.left == null)
            return node;
        return minimum(node.left);
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMin(Node node){

        if(node.left == null){
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size --;
            return rightNode;
        }

        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    // 从二分搜索树中删除键为key的节点
    @Override
    public V remove(K key){

        Node node = getNode(root, key);
        if(node != null){
            root = remove(root, key);
            return node.value;
        }
        return null;
    }

    private Node remove(Node node, K key){

        if( node == null )
            return null;

        if( key.compareTo(node.key) < 0 ){
            node.left = remove(node.left , key);
            return node;
        }
        else if(key.compareTo(node.key) > 0 ){
            node.right = remove(node.right, key);
            return node;
        }
        else{   // key.compareTo(node.key) == 0

            // 待删除节点左子树为空的情况
            if(node.left == null){
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size --;
                return rightNode;
            }

            // 待删除节点右子树为空的情况
            if(node.right == null){
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size --;
                return leftNode;
            }

            // 待删除节点左右子树均不为空的情况

            // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;

            node.left = node.right = null;

            return successor;
        }
    }

  1. 利用链表去实现的思路
    注意的是,这里链表内部我们采用虚拟头节点的方式
public class LinkedListMap<K, V> implements Map<K, V> {

    private class Node{
        public K key;
        public V value;
        public Node next;

        public Node(K key, V value, Node next){
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public Node(K key, V value){
            this(key, value, null);
        }

        public Node(){
            this(null, null, null);
        }

        @Override
        public String toString(){
            return key.toString() + " : " + value.toString();
        }
    }

    private Node dummyHead;
    private int size;

    public LinkedListMap(){
        dummyHead = new Node();
        size = 0;
    }

    @Override
    public int getSize(){
        return size;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty(){
        return size == 0;
    }

    private Node getNode(K key){
        Node cur = dummyHead.next;
        while(cur != null){
            if(cur.key.equals(key))
                return cur;
            cur = cur.next;
        }
        return null;
    }

    @Override
    public boolean contains(K key){
        return getNode(key) != null;
    }

    @Override
    public V get(K key){
        Node node = getNode(key);
        return node == null ? null : node.value;
    }

    @Override
    public void add(K key, V value){
        Node node = getNode(key);
        if(node == null){
            dummyHead.next = new Node(key, value, dummyHead.next);
            size ++;
        }
        else
            node.value = value;
    }

    @Override
    public void set(K key, V newValue){
        Node node = getNode(key);
        if(node == null)
            throw new IllegalArgumentException(key + " doesn't exist!");

        node.value = newValue;
    }

    @Override
    public V remove(K key){

        Node prev = dummyHead;
        while(prev.next != null){
            if(prev.next.key.equals(key))
                break;
            prev = prev.next;
        }

        if(prev.next != null){
            Node delNode = prev.next;
            prev.next = delNode.next;
            delNode.next = null;
            size --;
            return delNode.value;
        }

        return null;
    }

以上就是根据二分搜索树和链表分别对Set和Map集合进行了简单的实现,总体来说会有一些困难,但是我们总会迎难而上,相信自己,冲!

Copyright © 2002-2019 某某自媒体运营 版权所有