Java структуры: Структуры данных в Java. Полезные методы вспомогательных классов / Блог компании EPAM / Хабр

Содержание

Java – Структуры данных / ProgLang

Структуры данных в Java, предоставленные в пакете утилит, очень мощные и выполняют широкий спектр функций. Эти структуры данных состоят из следующего интерфейса и классов:

Enumeration

BitSet

Vector

Stack

Dictionary

Hashtable

Properties

Все эти классы теперь являются устаревшими, а Java 2 представила новую структуру под названием Collections Framework, о которой мы поговорим в следующем уроке.

Интерфейс Enumeration

Интерфейс Enumeration сам по себе не является структурой данных, но он очень важен в контексте других структур данных. Интерфейс Enumeration определяет средства для извлечения последовательных элементов из структуры данных.

Например, Enumeration определяет метод под названием nextElement, который используется для получения следующего элемента в структуре данных, содержащей несколько элементов.

Чтобы узнать больше об этом интерфейсе, прочитайте главу интерфейс Enumeration.

Класс BitSet

Класс BitSet реализует группу битов или флажков, которые могут быть установлены и очищены отдельно.

Этот класс очень полезен в тех случаях, когда вам нужно идти в ногу с набором логических значений; вы просто назначаете бит каждому значению и устанавливаете или очищаете его по мере необходимости.

Чтобы узнать больше об этом классе, прочитайте главу класс BitSet.

Класс Vector

Класс Vector похож на традиционный массив Java, за исключением того, что он может расти по мере необходимости для размещения новых элементов.

Подобно массиву, доступ к элементам объекта Vector можно получить через индекс в вектор.

Хорошая вещь в использовании класса Vector заключается в том, что вам не нужно беспокоиться о настройке его на конкретный размер при создании; он сжимается и растет автоматически, когда это необходимо.

Чтобы узнать больше об этом классе, прочитайте главу класс Vector.

Класс Stack

Класс Stack реализует last-in-first-out (LIFO) стек элементов.

Вы можете думать о стеке как о пирамидке: когда вы добавляете новый элемент, он складывается поверх других.

Когда вы достаёте элемент из стека, он выходит из вершины. Иными словами, последний добавленный элемент к стеку будет первым вышедшим из него.

Чтобы узнать больше об этом классе, прочитайте главу класс Stack.

Класс Dictionary

Класс Dictionary является абстрактным классом, который определяет структуру данных для сопоставления ключей со значениями.

Это полезно для случаев, когда вы хотите получить доступ к данным через конкретный ключ вместо целочисленного индекса.

Так как класс Dictionary абстрактный, он предоставляет только фреймворк для структуры данных с сопоставленными ключами, а не конкретной реализации.

Чтобы узнать больше об этом классе, прочитайте главу класс Dictionary.

Класс Hashtable (хэш-таблица)

Класс Hashtable предоставляет способы организации данных, основываясь на ключевую структуру, определённую пользователем.

Например, в списке адресов хэш-таблицы вы можете размещать и сортировать данные с ключом, основывающийся по почтовому индексу, а не по имени человека.

Конкретное значение ключей в хэш-таблице полностью зависит от хэш-таблицы и от данных, которые она содержит.

Чтобы узнать больше об этом классе, прочитайте главу класс Hashtable.

Класс Properties

Properties – это подкласс Hashtable. Он используется для хранения списков значений, в которых ключ является String, а значение также является String.

Класс Properties используется множеством других Java классов. Например, это тип объекта, возвращаемый System.getProperties( ), когда тот получает внешние значения.

Чтобы узнать больше об этом классе, прочитайте главу класс Properties.

Поделитесь:

Алгоритмы и структуры данных JDK / Хабр

[ english version ]
Периодически проверяя нет ли реализации того или иного стандартного алгоритма в jdk, пришла мысль составить подобный обзор. Также интересны были причины наличия/отсутствия многих известных структур данных.
Формат обзора — только ключевые свойства и особенности структур и алгоритмов в составе jdk, подробности и детали — расписаны в javadoc или легко найти в исходниках.
Надеюсь на конструктивную критику и коллективный разум если что упустил.
Хватит вступлений, итак, давайте рассмотрим что включает в себя текущий jdk 7 и почему.

Структуры

Стек

В jdk имеется старый стек (Stack), который существует с момента выхода java и использовать уже не рекомендуется, он сложный и странный: наследуется от Vector, а значит построен на динамически расширяемом массиве и синхронизированный.
Зачем это все обычному стеку и почему это не интерфейс — не совсем ясно (обсуждалось не раз: 1, 2), но похоже на ошибку проектирования, такую же как и сам Vector.
К тому же в самом javadoc советуют вместо него использовать Deque.

Deque — это интерфейс (api) двухсторонней очереди(LIFO + FIFO за O(1)), который включает в себя и стековые операции (push, pop, isEmpty, size). Доступен в jdk не так давно (1.6+).

Конечно проще если бы эти стековые операции находились в интерфейсе Stack, а Deque его например наследовал бы, но поскольку Stack уже присутствовал, а обратная совместимость — это для java “наше все”, пришлось пожертвовать нормальным дизайном.

Реализации Deque — это ArrayDeque и LinkedList, которые по совместительству также имплементируют обычную очередь, поэтому рассмотрим позже.

Очереди

Далее по порядку смотрим очереди. Здесь все хорошо, дизайн достойный.
Queue — интерфейс (api) FIFO очереди, добавление в начало, удаление с конца за O(1).

Основные реализации — это ArrayDeque, циклический буффер на основе динамически расширяемого массива (увеличивается вдвое при заполнении) и LinkedList, классический двусвязный список, размер не ограничен. Странным образом, первая не поддерживает случайный доступ (add/remove/get с индексом), вторая — поддерживает но за время O(n) итерации по связному списку.

Эти же имплементации реализуют и упомянутую двустороннюю очередь, а значит удаление с конца и добавление в начало — тоже O(1).

Далее c jdk 1.5+ была добавлена PriorityQueue которая по факту нарушает контракт очереди т.к. элементы достаются не с конца (кладутся тоже не в начало) а согласно их приоритетам.

Построена на основе расширяемой бинарной кучи, на вершине — минимальный элемент (согласно его компаратору), при заполнении увеличивается в размере в полтора раза. Соотв-но добавление/удаление — это O(log N), ссылка на минимальный (голову) — O(1).

Остальные типы очередей предназначены для многопоточного использования, это BlockingQueue, TransferQueue, ConcurrentLinkedQueue и ConcurrentLinkedDeque.

Реализации BlockingQueue ( ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue, PriorityBlockingQueue) — это своего рода синхронизированные версии их оригиналов, т.е. почти каждая операция выполняется синхронно (блокируется). Сюда же можно отнести и DelayQueue — также синхронизированная, внутри использует PriorityQueue.

В то время как SynchronousQueue, TransferQueue (LinkedTransferQueue), ConcurrentLinkedQueue, ConcurrentLinkedDeque — основаны на другом подходе: там применяются алгоритмы неблокирующей очереди на связных списках с применением CAS инструкций, которые хорошо распараллеливаются в многопроцессорном окружении. Подробное описание — в исходниках.

Алгоритмы такого класса довольно обширный и новый материал, еще не совсем стандартизированный и структурированный, поэтому выходит за рамки данного обзора и скорее тема для отдельной статьи.

Очереди с приоритетом (кучи)

Как уже было сказано начиная с 1.5 присутствует универсальная PriorityQueue, кроме того есть еще одна реализации кучи в jdk. Это старый добрый Timer, внутренний классик TaskQueue (на вершине — задача с минимальным временем ожидания). Естественно это закрытая реализация и кроме как внутри таймера она использоваться не может.

Списки

Как известно бывают последовательного и/или случайного доступа.
В java список — это List и 2 основные реализации, первая — это ArrayList, поддерживает случайный доступ, в основе динамически расширяемого массива (увеличивается в полтора раза при заполнении), но при удалении элементов сам не сужается, для этого нужно вызывать предусмотренный метод (trimToSize).

И вторая — уже упомянутвый LinkedList, двусвязный список последовательного доступа, размер ограничен только свободной памятью jvm. Хотя методы случайного доступа (по индексу) тоже присутствуют — как уже было сказано, они здесь выполняются за O(n)

Простейшего односвязного списка в коллекциях java почему то нет, хотя наверное бы не помешал (в 2 раза меньше накладных расходов на ссылки), также как и простой стек.

Для использования списков в многопоточном окружении существует CopyOnWriteArrayList (операции изменения — O(n)), обертки (synchonizedList) а также устаревший Vector.

Символьные таблицы

Представлены бинарным деревом и хеш-таблицей.

Дерево — это TreeMap (TreeSet), реализация SortedMap (SortedSet соотв-но), в основе лежит классическое красно-черное дерево, т.е. сбалансированное и основные операции гарантировано за O(log N), в размерах не ограничен.

Других типов деревьев — в jdk нет.

Хеш-таблица — HashMap (HashSet) наверное самая используемая структура в java, построена на динамически расширяемой хеш-таблице с цепочками, со всеми вытекающими: производительность зависит от хеш функции, в худшем случае O(N). Когда размер достигает заданного loadFactor — увеличивается вдвое. Стоит еще отметить что для защиты от плохих хеш-функций, используется двойное хеширование, при котором к результату вызова hashCode() применяется хитрая битовая арифметика.

Есть в jdk реализации хеш-таблиц и с открытой адресацией (linear probing). Одна из них это IdentityHashMap, в которой к тому же используется оптимизация классического linear probing когда и ключи и значения хранятся в одном массиве рядом с друг другом, для лучшего кеширования данных (javadoc: «better locality for large tables than does using separate arrays»)

Вторая реализация — очень специфическая: служит только для хранения ThreadLocal элементов (внутренний скрытый классик ThreadLocalMap) и для использования конечно недоступна.

Многопоточные версии: ConcurrentHashMap, обертка synchronizedMap, Hashtable и ConcurrentSkipListMap. Обертка — естественно просто блокирующая версия обычной HashMap, Hashtable — тоже самое, ConcurrentHashMap — lock-striping версия, позволяющая сократить критические секции (читать об этом лучше в JCiP, вот отрывок).

ConcurrentSkipListMap — неблокирущая версия одноименного алгоритма адаптированного для хеш-таблицы (подробнее — в исходниках).

Через хеш-таблицы реализованы и множества Set (не допускающие дубликатов), поэтому все что сказано к хеш-таблицам — справедливо для Set.

Графы

Графовые структуры и алгоритмы в jdk не представлены. Поэтому в этом случае остается использовать только сторонние библиотеки

Строки

Реализация стандартная — на основе массива unicode символов. Стоит напомнить что начиная с версии 1.7_17 производительность substring теперь O(n), поскольку подстрока копируется.

Интересно что для поиска подстроки используется алгоритм простого перебора дающий O (N*M) в худшем случае, а не какой нибудь эффективный алгоритм построенный на конечном автомате (Knuth-Morris-Pratt и др.).

Причин несколько: во-первых опять же большой размер алфавита UTF символов (~65K), а значит большие накладные расходы на хранение конечного автомата, в то время как алгоритм перебора — in-place (не используется доп память).

И во-вторых, производительность на среднестатистических строках — в этом видимо перебор не сильно проигрывает другим алгоритмам.

Тоже самое с сортировкой. Существуют эффективные сортировки строк подсчетом (LSD, MSD и др), но в jdk используется стандартная для объектов, дающая O(M * N * log N), если большинство строк не сильно отличаются (M — средняя длина строк).

Причина та же: сортировки подсчетом используют вспомогательные массивы размером алфавита UTF, что делает их неэффективными на среднестатических входных данных.

Алгоритмы

Сортировка

В jdk7 произошло много изменений касательно вариантов сортировок, тема обсуждалась неоднократно, информации и статей на эту тему полно, подробней могу посоветовать вот этот обзор.
В кратце, актуальный список реализаций сортировок доступных на данный момент в jdk: TimSort — сортировка объектов по умолчанию, слиянием — тоже для объектов, старый вариант (включаемый через системное свойство), для примитивов используется Dual-Pivot Quick sort, для байтовых/символьных массивов используется сортировка подсчетом, для небольших массивов во всех случаях используется сортировка вставками.

Cортировка коллекций Collections.sort(List …) по прежнему делается через копирование в массив, сортировку и затем перезаписывает коллекцию. Поэтому без накладных расходов сделать это стандартными средствами нельзя, хотя наверное не помешало бы иметь in-place сортировку связных списков.

Для сортировки строк тоже используется объектная версия, причины упомянуты выше.

Поиск

Традиционный бинарный поиск присутствует для всех массивов примитивов и объектов а также списков поддерживающих случайный доступ.

Более того в Collections присутствует версия для связных списков. Получается сортировку для связных списков делать смысла не было, но двоичный поиск понадобился, хотя смысла еще меньше поскольку производительности O (log N) там и близко нет.

Регулярные выражения

Используется традиционная реализация на основе недетерминированного конечного автомата (NFA) и поиска с возвратом (backtracking). Т.е. экспоненциальная сложность O(m^N) в худшем случае на вырожденных значениях, пример:

"aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa".matches("(a|aa)*b")

Также имеет место т.н. “ordered alternation” (порядковая альтернатива?) — это когда поиск прекращается сразу после нахождения первого соответствия из нескольких а не самого специфического (длинного), пример.

Хеш-функции, контрольные суммы

Алгоритмов вычисления hashCode в jdk целых шесть, по-умолчанию используется Park-Miller_random_number_generator, подробней — недавняя статья на хабре.

Имеются также стандартные промышленные алгоритмы хеширования (SHA-*, MD5 и вариации) — MessageDigest

Для вычисления контрольных сумм присутствуют еще реализации алгоритмов Adler-32 (javadoc) и CRC32 (javadoc)

Сжатие

В jdk имеется реализация стандартного алгоритма сжатия deflate (Deflater) и также на его основе zip/gzip. Все это в пакете java.util.zip

Вывод

Как видно классические структуры данных в java представлены далеко не полностью, но в тоже время почти для каждой имеется несколько вариантов потокобезопасных версий.
Чего не хватает — вопрос открытый. Например можно спорить нужен ли в jdk какой-нибудь Union-Find, но отсутствие графовых структур и алгоритмов совсем в век социальных сетей в языке претендующим на самый универсальный — вызывает удивление ~~баги и велосипеды~~.

Структуры данных для собеседования на java developer

Небольшой дисклеймер. Эта статья рассчитана на повторение и/или изучение основных структур данных для собеседования на java developer позицию.
Ссылка на оригинал статьи от ex-Facebook и ex-Microsoft разработчика Fahim ul Haq

Никлаус Вирт, швейцарский ученый, в 1976 году написал книгу под названием «Алгоритмы + структуры данных = программы».

Спустя 40 с лишним лет это уравнение остается в силе. Вот почему кандидаты на разработку программного обеспечения должны продемонстрировать свое понимание структур данных вместе со своими приложениями.

Почти все проблемы требуют глубокого понимания структур данных и того же требуют от разработчика. И в целом неважно, кандидат закончил только что университет или имеет 10-ти летний опыт.

Иногда в вопросах интервью явно упоминается структура данных, например, «дано двоичное дерево». В других случаях это неявно, например «мы хотим отслеживать количество книг, связанных с каждым автором».

Изучать структуры данных очень важно, даже если вы просто пытаетесь улучшить свой текущий код. Давайте начнем с понимания основ.

Структура данных, что это?

Проще говоря, структура данных – это контейнер, в котором хранятся данные в определенной компоновке. Такая «компоновка» позволяет структуре данных быть эффективной в одних операциях и неэффективной в других. Ваша цель – понять структуры данных, чтобы вы могли выбрать структуру, наиболее оптимальную для рассматриваемой проблемы.

Зачем нам знать структуры данных перед собеседованием?

Поскольку структуры данных используются для хранения данных в организованной форме, и поскольку данные являются наиболее важным элементом компьютерной науки, истинная ценность структур данных очевидна.

Независимо от того, какую проблему вы решаете, вам так или иначе приходится иметь дело с данными – будь то зарплата сотрудника, цены на акции, список покупок или даже простой телефонный справочник.

Исходя из разных сценариев, данные должны храниться в определенном формате. У нас есть несколько структур данных, которые покрывают нашу потребность хранить данные в разных форматах.

Обычно используемые структуры данных

Давайте сначала перечислим наиболее часто используемые структуры данных, а затем рассмотрим их по очереди (для удобства изучения, типы данных не стал переводить прим. автора перевода):

Массивы
Стеки
Очереди
Связанные списки
Деревья
Графы/диаграммы
Tries / попытки (это те же деревья, но в целях изучения лучше сделать на них отдельный акцент).
Хэш таблицы

Массивы

Массив – это самая простая и наиболее широко используемая структура данных. Другие структуры данных, такие как стеки и очереди, являются производными от массивов. Вот изображение простого массива размера 4, содержащего элементы (1, 2, 3 и 4).

Каждому элементу данных присваивается положительное числовое значение, называемое индексом,которое соответствует позиции этого элемента в массиве. Большинство языков определяют начальный индекс массива как 0.

Ниже приведены два типа массивов:

Одномерные массивы (как показано выше)
Многомерные массивы (массивы массивов)

Основные операции с массивами

Insert-вставка элемента по заданному индексу
Get — возвращает элемент по указанному индексу
Delete-удаление элемента с заданным индексом
Size— получить общее количество элементов в массиве

Часто задаваемые вопросы на интервью по Массивам

Найти второй минимальный элемент массива
Первые неповторяющиеся целые числа в массиве
Объединить два отсортированных массива
Переставить положительные и отрицательные значения в массивах

Стеки/стопки

Мы все знакомы с известным вариантом отмены (Undo – ctrl+z прим. автора перевода), который присутствует почти в каждом приложении. Когда-нибудь задумывались, как это работает? Идея: вы сохраняете предыдущие состояния вашей работы (которые ограничены определенным числом) в памяти в таком порядке, что последнее появляется первым. Это не может быть сделано только с помощью массивов. То есть это реализуется с помощью стека.

Реальным примером стопки (стека) может быть стопка книг, расположенных в вертикальном порядке. Чтобы получить книгу, которая находится где-то посередине, вам нужно будет удалить все книги, размещенные поверх нее. Вот как работает метод LIFO (Last In First Out).

Вот изображение стека, содержащего три элемента данных (1, 2 и 3), где 3 находится вверху и будет удален первым:

Основные операции стека:

Push-вставка элемента сверху
Pop — возвращает верхний элемент, после удаления из стека
isEmpty-возвращает true, если стек пуст
Top-возвращает верхний элемент без удаления из стека

Часто задаваемые вопросы интервью стека

Оценить постфиксного выражения с помощью стека
Сортировка значений в стеке
Проверка на скобки в выражении

Очередь

Подобно стеку, очередь-это еще одна линейная структура данных, которая хранит элемент последовательным образом. Единственное существенное различие между стеком и очередью заключается в том, что вместо использования метода LIFO очередь реализует метод FIFO, который является коротким для First in First Out.

Идеальный пример очереди в реальной жизни: очередь людей, ожидающих в билетной кассе. Если придет новый человек, он присоединится к очереди с конца, а не с самого начала — и человек, стоящий впереди, первым получит билет и, следовательно, покинет линию.

Вот изображение из очереди с четырьмя элементами данных (1, 2, 3 и 4), где 1 находится на самом верху и будет удален первый:

Основные операции очереди

Enqueue () – вставляет элемент в конец очереди
Dequeue () – удаляет элемент из начала очереди
isEmpty () – возвращает true, если очередь пуста
Top () – возвращает первый элемент очереди

Часто задаваемые вопросы интервью очереди

Реализовать стек с помощью очереди
Обратного первые k элементов очереди
Генерировать двоичные числа от 1 до n, используя очередь

Связанные списки

Связанный список-это еще одна важная линейная структура данных, которая сначала может выглядеть аналогично массивам, но отличается распределением памяти, внутренней структурой и тем, как выполняются основные операции вставки и удаления.

Связанный список похож на цепочку узлов, где каждый узел содержит информацию, например данные, и указатель на следующий узел в цепочке. Есть указатель head, который указывает на первый элемент связанного списка, и если список пуст, то он просто указывает на null или nothing.

Связные списки используются для реализации файловых систем, хэш-таблиц и списков смежности.

Вот визуальное представление внутренней структуры связанного списка:

Ниже перечислены типы связанных списков:

Однонаправленный Список (Однонаправленный)
Двунаправленный список (двунаправленный)

Основные операции связанного списка:

InsertAtEnd-вставляет данный элемент в конец связанного списка
InsertAtHead-вставка данного элемента в начало / начало связанного списка
Delete-удаление данного элемента из связанного списка
DeleteAtHead-удаление первого элемента связанного списка
Search-возвращает данный элемент из связанного списка
isEmpty-возвращает true, если связанный список пусто

Часто задаваемые вопросы интервью по связанному списку

Реверс связанного списка
Обнаружение цикла в связанном списке
Возвращает N-й узел из конца в связанном списке
Удаление дубликатов из связанного списка

Graphs

Граф-это набор узлов, которые соединены друг с другом в виде сети. Узлы также называются вершинами. Пара (x, y) называется ребром, что указывает на то, что вершина x связана с вершиной y. Ребро может содержать вес / стоимость, показывая, сколько затрат требуется для прохождения от вершины x до y.

тип графика:

неориентированный граф
ориентированный граф

В языке программирования графики могут быть представлены в двух формах:

Массив смежности
Список Смежности

Общие алгоритмы обхода графов:

Поиск По Ширине
Поиск по глубине

Часто задаваемые вопросы интервью Graph

Реализовать поиск по ширине и глубине
Проверьте, является ли график деревом или нет
Количество ребер в графе
Найти кратчайший путь между двумя вершинами

Деревья

Дерево-это иерархическая структура данных, состоящая из вершин (узлов) и ребер, соединяющих их. Деревья похожи на графики, но ключевой момент, который отличает дерево от графика, заключается в том, что цикл не может существовать в дереве.

Деревья широко используются в искусственном интеллекте и сложных алгоритмах для обеспечения эффективного механизма хранения для решения проблем.

Вот изображение простого дерева и основные терминологии, используемые в структуре данных дерева:

Ниже перечислены типы деревьев:

N-ary дерево
сбалансированное дерево
бинарное дерево
Двоичное Дерево Поиска
Дерево AVL
Красное Черное Дерево
2-3 дерево

Часто задаваемые вопросы интервью дерево

Найти высоту двоичного дерева
K-е максимальное значение в двоичном дереве поиска
Идентифицировать узлы на расстоянии ” k” от корня
Поискать предков данного узла в двоичном дереве

Попытка или Префиксные деревья

Trie, который также известен как ”префиксные деревья”, является древовидной структурой данных, которая оказывается довольно эффективной для решения проблем, связанных со строками. Он обеспечивает быстрый поиск и в основном используется для поиска слов в словаре, предоставления автоматических предложений в поисковой системе и даже для IP-маршрутизации.

Вот иллюстрация того, как три слова “top”, “thus” и “their” хранятся в Trie:

Слова хранятся сверху вниз, где зеленые цветные узлы “p”, “s” и “r” указывают конец “top”, “thus” и “their” соответственно.

Часто задаваемые вопросы интервью:

Количество общее количество слов в Trie
Напечатать все слова, хранящиеся в боре
Элементов сортировка массива с помощью дерева
Форма слова из словаря с помощью Trie
Создание словаря T9

Хэш Таблицы

Хэширование – это процесс, используемый для уникальной идентификации объектов и хранения каждого объекта в некотором заранее вычисленном уникальном индексе, называемом его “ключом”.”Итак, объект хранится в виде пары” ключ-значение“, а коллекция таких элементов называется “словарем”.- Каждый объект можно обыскать с помощью этого ключа. Существуют различные структуры данных, основанные на хэшировании, но наиболее часто используемой структурой данных является хэш-таблица.

Хэш-таблицы обычно реализуются с использованием массивов.

Производительность структуры данных хэширования зависит от этих трех факторов:

функция хеширования
Размер хэш-таблицы
Способ Управления Столкновением

Вот иллюстрация того, как хэш отображается в массиве. Индекс этого массива вычисляется с помощью хэш-функции.

Часто задаваемые вопросы интервью хэширования

Найти симметричные пары в массиве
Проследить полный путь путешествия
Найти, является ли массив подмножеством другого массива
Проверьте, являются ли заданные массивы непересекающимися

Выше изложены 8 структур данных, которые помогут вам в прохождении собеседования 😉

Удачи и продуктивного обучения! 🙂

Структура программы на Java. Курс «Программирование на Java»

Исходные коды программ, написанных на языке Java, должны иметь определенную структуру. Это создает сложности при изучении языка, компиляции, создании исполняемых архивов. Правила касаются как организации кода внутри одного файла, так распределения кода по разным файлам, объединения файлов в пакеты.

Язык Java настолько объектно-ориентированный насколько возможно. Не считая импортов и указания имен пакетов, весь рабочий код находится внутри классов. При этом, за редким исключением, каждый класс должен описываться в отдельном файле, имя файла должно совпадать с именем класса. Например, если создается класс HelloWorldApp, то он сохраняется в файле HelloWorldApp.java.

Один из классов обязательно должен содержать метод-функцию main(), которая является точкой входа в java-программу. В случае однофайловой программы, метод main() должен быть в этом единственном файле. Как называется класс, содержащий main(), не важно.

Определение метода main() выглядит так:

public static void main(String[] args) {  }

Допустимо лишь изменение имени переменной args.

Группируя файлы программы по подкаталогам, мы тем самым создаем подпакеты. Самый верхний уровень, т. е. программа, будет пакетом. В тексте файла первой строкой пишется имя пакета или подпакета. Например:

package info.younglinux.pythonexercises;

Здесь файл, содержащий данную инструкцию, находится в каталоге pythonexercises, который вложен в каталог younglinux, который вложен в каталог info. Директория info – это пакет. Компиляция производится из родительского по отношению к info каталога.

Если все файлы программы находятся в одном каталоге и компиляция будет происходить из этого каталога, то инструкция package не нужна. Однако остается необходимой для файлов подкаталогов, т. е. подпакетов.

Рассмотрим пример программы, состоящей из трех файлов, один из которых вложен в подкаталог.

Файл 1:

public class Start {
        public static void main(String[] args) {
                System.out.println(Second.var2);
                System.out.println(utils.Third.var3);
        }
}

Файл 2:

public class Second {
        public static String var2 = "second";
}

Файл 3 (вложен в подкаталог utils):

package utils;
 
public class Third {
        public static String var3 = "third";
}

В классе Start на экран выводятся значение переменной var2 из класса Second, и переменной var3 из класса Third. Обращаясь к переменной третьего класса, мы должны указать имя пакета. В то же время переменная второго класса доступна через указание только самого класса, как будто он находится в том же файле, что и первый класс.

Компиляция в данном случае будет выполняться из каталога, где лежат файлы Start.java и Second.java. Компилятору не обязательно передавать все файлы с исходниками, достаточно передать стартовый. Остальные будут скомпилированы, так как из первого файла к ним происходит обращение.

Однако можно компилировать все файлы, в том числе передавая шаблон, например, *.java.

Заметим, компилятор javac не компилирует все классы в одну программу из байт-кодов. Вместо этого он компилирует каждый класс по отдельности.

Теперь представим, что мы хотим сделать пакетом каталог, в котором находятся первый и второй файлы. Тогда код будет выглядеть следующим образом.

Файл 1:

package lesson2;
 
public class Start {
        public static void main(String[] args) {
                System.out.println(lesson2.Second.var2);
                System.out.println(lesson2.utils.Third.var3);
        }
}

Файл 2:

package lesson2;
 
public class Second {
        public static String var2 = "second";
}

Файл 3:

package lesson2.utils;
 
public class Third {
        public static String var3 = "third";
}

Компиляция и передача пакета виртуальной машине будут выполняться из каталога на уровень выше lesson2:

Если сущности других классов используются часто, можно избежать длинных обращений типа lesson2.utils.Third.var3, выполнив инструкцию импорта. Например, первый файл может выглядеть так:

package lesson2;
 
import lesson2.Second;
import lesson2.utils.Third;
 
public class Start {
        public static void main(String[] args) {
                System.out.println(Second.var2);
                System.out.println(Third.var3);
        }
}

Также команда импорта используется для подключения классов из стандартной и сторонних библиотек. Один из стандартных пакетов языка Java импортируется неявно (java.lang), без вашего участия. Одной из его сущностей является функция System.out.println(), выводящая строку на экран, после чего добавляющая символ перехода на новую строку. System.out.print() символ новой строки не добавляет.

Руководство по Java Core. Структуры данных в языке Java. – PROSELYTE

Структуры данных языка Java представлены в пакете java.utill.* и являются мощным инструментом для работы с данными.

В пакете java.util.* представлены такие структуры данных, как:

Все эти стурктуры данных являются устаревшими и в Java2 представлены в Collection Framework. Его мы рассмотрим в одном из следующих уроков, а сейчас давайте более подробно ознакомимся с каждой структурой по отдельности.

Vector

Этот класс крайне похох на стандартный массив за исключением того, что Vector может увеличиваться в размерах для записи новых элементов.

Мы може м получать доступ к элементам Vector с помощью индекса. Главным преимуществом этой структуры данных является то, что нам не нужно заботиться о его размере в момент создания.

Рассмотрим работу этого класса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

Stack

Стэк реализует модель “крайний на вход – первый на выход”.

Каждый следующий добавленный элемент находится на вершине стэка. Мы имеем доступ только к верхнему элементу структуры данных.

Рассмотрим работу этого класса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

BitSet

Этот класс является группой битов, которые могут быть установлены и очищены по отдельности.

BitSet крайне полезен в случае, когда мы работает с множеством логических (boolean) занчений. Мы присваиваем бит каждому логическому значению и управляем его значением.

Рассмотрим работу этого класса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

Enumeration

Этот интерфейс не является структурой данных но крайне важен для общего понимания. Enumeration определяет способы получения элементов из структур данных.

Давайте рассмотрим работу этого интерфейса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

Dictionary

Этот абстрактный класс отображает данные в виде “ключ-значение”.

Использование этой структуры данных крайне полезно, если мы хотим получать досутп к элементу по некоему ключу.

Так как класс является аюстрактным, нам самим необходимо реализовывать его методы.

Рассмотрим работу этого абтсрактного класса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

Properties

Этот класс является классом – наследником класс Hashtable. Он используется для хранения элементов вида “ключ – значение”, где ключом является строка (String).

Рассмотрим работу этого класса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

Hashtable

Hashtable используется для хранения данных в виде “ключ – значение”, где ключом является парметр, определяемый пользователем.

Рассмотрим работу этого класса на примере простого приложения.

ССЫЛКА НА ПРИМЕР.

В этом уроке мы изучили основные структуры данных языка программирования Java, а именно те, которые находятся в пакете java.util.*. Мы, также, рассмотрели примеры приложений с использованием каждой их них.

В следующем уроке мы изучим Collection Framework, который является обспечивает Java структурами данных, которые используются в разработке современных приложений.

Структуры данных в Java — Видеоуроки

Продолжительность

08:03:54

Количество уроков

38 Видео

Дата добавления

06/09/2019

Структуры данных в Java (выпуск конца 2017 г.) — это 8-часовые советы и хитрости, которые профессиональные программисты на Java использовали в течение последних 20 лет для создания надежного и быстрого кода. Каждая лекция сопровождается короткой викториной для проверки вашего обучения. Иногда вопросы просты, другие требуют некоторых исследований с вашей стороны. В общей сложности более 130 вопросов викторины помогут вам понять, насколько хорошо вы понимаете различные структуры данных.

Урок 1.
00:03:09
Welcome
Урок 2.
00:23:00
Computational Time Complexity
Урок 3.
00:04:13
Space Complexity
Урок 4.
00:15:21
Arrays
Урок 5.
00:13:23
Lists
Урок 6.
00:14:08
ArrayList
Урок 7.
00:07:56
Iteration
Урок 8.
00:07:04
CopyOnWriteArrayList
Урок 9.
00:08:40
LinkedList
Урок 10.
00:04:11
Vector
Урок 11.
00:05:35
Stack
Урок 12.
00:49:42
Sorting lists
Урок 13.
00:10:07
Sets
Урок 14.
00:35:20
TreeSet
Урок 15.
00:09:44
ConcurrentSkipListSet
Урок 16.
00:18:03
CopyOnWriteArraySet
Урок 17.
00:16:26
Hashing
Урок 18.
00:13:44
HashSet
Урок 19.
00:03:29
ConcurrentHashMap.newKeySet()
Урок 20.
00:02:12
Maps
Урок 21.
00:28:35
HashMap
Урок 22.
00:06:29
ConcurrentHashMap
Урок 23.
00:18:43
TreeMap
Урок 24.
00:09:03
ConcurrentSkipListMap
Урок 25.
00:18:16
Hashtable
Урок 26.
00:13:17
LinkedHashMap and LinkedHashSet
Урок 27.
00:19:54
Highly Specialized Collections: EnumSet, EnumMap, IdentityHashMap, Properties, WeakHashMap
Урок 28.
00:04:34
Queues and Deques
Урок 29.
00:11:30
ConcurrentLinkedQueue and ConcurrentLinkedDeque
Урок 30.
00:01:51
ArrayDeque
Урок 31.
00:14:13
BlockingQueues
Урок 32.
00:06:27
LinkedBlockingQueue and LinkedBlockingDeque
Урок 33.
00:16:01
ArrayBlockingQueue
Урок 34.
00:18:05
Highly specialized queues: DelayQueue, SynchronousQueue, LinkedTransferQueue
Урок 35.
00:17:36
PriorityQueue and PriorityBlockingQueue
Урок 36.
00:11:03
java.util.Collections
Урок 37.
00:01:25
java.util.Arrays
Урок 38.
00:01:25
Conclusion And Where To Next?

Этот курс находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри
Data Structures in Java,
а также все другие курсы, прямо сейчас!

Премиум

Справочник по Java Collections Framework / Хабр

Данная публикация не является полным разбором или анализом (не покрывает пакет java.util.concurrent). Это, скорее, справочник, который поможет начинающим разработчикам понять ключевые отличия одних коллекций от других, а более опытным разработчикам просто освежить материал в памяти.

Что такое Java Collections Framework?

Java Collection Framework — иерархия интерфейсов и их реализаций, которая является частью JDK и позволяет разработчику пользоваться большим количесвом структур данных из «коробки».

Базовые понятия

На вершине иерархии в Java Collection Framework располагаются 2 интерфейса: Collection и Map. Эти интерфейсы разделяют все коллекции, входящие во фреймворк на две части по типу хранения данных: простые последовательные наборы элементов и наборы пар «ключ — значение» (словари).

Collection — этот интерфейс находится в составе JDK c версии 1.2 и определяет основные методы работы с простыми наборами элементов, которые будут общими для всех его реализаций (например size(), isEmpty(), add(E e) и др.). Интерфейс был слегка доработан с приходом дженериков в Java 1.5. Также, в версии Java 8, было добавлено несколько новых методов для работы с лямбдами (такие как stream(), parallelStream(), removeIf(Predicate<? super E> filter) и др.).

Важно также отметить, что эти методы были реализованы непосредственно в интерфейсе как default-методы.

Map. Данный интерфейс также находится в составе JDK c версии 1.2 и предоставляет разработчику базовые методы для работы с данными вида «ключ — значение».Также как и Collection, он был дополнен дженериками в версии Java 1.5 и в версии Java 8 появились дополнительные методы для работы с лямбдами, а также методы, которые зачастую реализовались в логике приложения (getOrDefault(Object key, V defaultValue), putIfAbsent(K key, V value)).

Интерфейс Map [doc]

Hashtable — реализация такой структуры данных, как хэш-таблица. Она не позволяет использовать null в качестве значения или ключа. Эта коллекция была реализована раньше, чем Java Collection Framework, но в последствии была включена в его состав. Как и другие коллекции из Java 1.0, Hashtable является синхронизированной (почти все методы помечены как synchronized). Из-за этой особенности у неё имеются существенные проблемы с производительностью и, начиная с Java 1.2, в большинстве случаев рекомендуется использовать другие реализации интерфейса Map ввиду отсутствия у них синхронизации.

HashMap — коллекция является альтернативой Hashtable. Двумя основными отличиями от Hashtable являются то, что HashMap не синхронизирована и HashMap позволяет использовать null как в качестве ключа, так и значения. Так же как и Hashtable, данная коллекция не является упорядоченной: порядок хранения элементов зависит от хэш-функции. Добавление элемента выполняется за константное время O(1), но время удаления, получения зависит от распределения хэш-функции. В идеале является константным, но может быть и линейным O(n). Более подробную информацию о HashMap можно почитать здесь (актуально для Java < 8).

LinkedHashMap — это упорядоченная реализация хэш-таблицы. Здесь, в отличии от HashMap, порядок итерирования равен порядку добавления элементов. Данная особенность достигается благодаря двунаправленным связям между элементами (аналогично LinkedList). Но это преимущество имеет также и недостаток — увеличение памяти, которое занимет коллекция. Более подробная информация изложена в этой статье.

TreeMap — реализация Map основанная на красно-чёрных деревьях. Как и LinkedHashMap является упорядоченной. По-умолчанию, коллекция сортируется по ключам с использованием принципа «natural ordering», но это поведение может быть настроено под конкретную задачу при помощи объекта Comparator, который указывается в качестве параметра при создании объекта TreeMap.

WeakHashMap — реализация хэш-таблицы, которая организована с использованием weak references. Другими словами, Garbage Collector автоматически удалит элемент из коллекции при следующей сборке мусора, если на ключ этого элеметна нет жёстких ссылок.

Интерфейс List [doc]

Реализации этого интерфейса представляют собой упорядоченные коллекции. Кроме того, разработчику предоставляется возможность доступа к элементам коллекции по индексу и по значению (так как реализации позволяют хранить дубликаты, результатом поиска по значению будет первое найденное вхождение).

Vector — реализация динамического массива объектов. Позволяет хранить любые данные, включая null в качестве элемента. Vector появился в JDK версии Java 1.0, но как и Hashtable, эту коллекцию не рекомендуется использовать, если не требуется достижения потокобезопасности. Потому как в Vector, в отличии от других реализаций List, все операции с данными являются синхронизированными. В качестве альтернативы часто применяется аналог — ArrayList.

Stack — данная коллекция является расширением коллекции Vector. Была добавлена в Java 1.0 как реализация стека LIFO (last-in-first-out). Является частично синхронизированной коллекцией (кроме метода добавления push()). После добавления в Java 1.6 интерфейса Deque, рекомендуется использовать именно реализации этого интерфейса, например ArrayDeque.

ArrayList — как и Vector является реализацией динамического массива объектов. Позволяет хранить любые данные, включая null в качестве элемента. Как можно догадаться из названия, его реализация основана на обычном массиве. Данную реализацию следует применять, если в процессе работы с коллекцией предплагается частое обращение к элементам по индексу. Из-за особенностей реализации поиндексное обращение к элементам выполняется за константное время O(1). Но данную коллекцию рекомендуется избегать, если требуется частое удаление/добавление элементов в середину коллекции. Подробный анализ и описание можно почитать в этом хабратопике.

LinkedList — ещё одна реализация List. Позволяет хранить любые данные, включая null. Особенностью реализации данной коллекции является то, что в её основе лежит двунаправленный связный список (каждый элемент имеет ссылку на предыдущий и следующий). Благодаря этому, добавление и удаление из середины, доступ по индексу, значению происходит за линейное время O(n), а из начала и конца за константное O(1). Так же, ввиду реализации, данную коллекцию можно использовать как стек или очередь. Для этого в ней реализованы соответствующие методы. На Хабре также есть статья с подробным анализом и описанием этой коллекции.

Интерфейс Set [doc]

Представляет собой неупорядоченную коллекцию, которая не может содержать дублирующиеся данные. Является программной моделью математического понятия «множество».

HashSet — реализация интерфейса Set, базирующаяся на HashMap. Внутри использует объект HashMap для хранения данных. В качестве ключа используется добавляемый элемент, а в качестве значения — объект-пустышка (new Object()). Из-за особенностей реализации порядок элементов не гарантируется при добавлении.

LinkedHashSet — отличается от HashSet только тем, что в основе лежит LinkedHashMap вместо HashMap. Благодаря этому отличию порядок элементов при обходе коллекции является идентичным порядку добавления элементов.

TreeSet — аналогично другим классам-реализациям интерфейса Set содержит в себе объект NavigableMap, что и обуславливает его поведение. Предоставляет возможность управлять порядком элементов в коллекции при помощи объекта Comparator, либо сохраняет элементы с использованием «natural ordering».

Интерфейс Queue [doc]

Этот интерфейс описывает коллекции с предопределённым способом вставки и извлечения элементов, а именно — очереди FIFO (first-in-first-out). Помимо методов, определённых в интерфейсе Collection, определяет дополнительные методы для извлечения и добавления элементов в очередь. Большинство реализаций данного интерфейса находится в пакете java.util.concurrent и подробно рассматриваются в данном обзоре.

PriorityQueue — является единственной прямой реализацией интерфейса Queue (была добавлена, как и интерфейс Queue, в Java 1.5), не считая класса LinkedList, который так же реализует этот интерфейс, но был реализован намного раньше. Особенностью данной очереди является возможность управления порядком элементов. По-умолчанию, элементы сортируются с использованием «natural ordering», но это поведение может быть переопределено при помощи объекта Comparator, который задаётся при создании очереди. Данная коллекция не поддерживает null в качестве элементов.

ArrayDeque — реализация интерфейса Deque, который расширяет интерфейс Queue методами, позволяющими реализовать конструкцию вида LIFO (last-in-first-out). Интерфейс Deque и реализация ArrayDeque были добавлены в Java 1.6. Эта коллекция представляет собой реализацию с использованием массивов, подобно ArrayList, но не позволяет обращаться к элементам по индексу и хранение null. Как заявлено в документации, коллекция работает быстрее чем Stack, если используется как LIFO коллекция, а также быстрее чем LinkedList, если используется как FIFO.

Заключение

Java Collections Framework содержит большое количество различных структур данных, доступных в JDK «из коробки», которые в большинстве случаев покрывают все потребности при реализации логики приложения. Сравнение временных характеристик основных коллекций, которые зачастую используются в разработке приложений приведено в таблице:

При необходимости, разработчик может создать собственную реализацию, расширив или переопределив существующую логику, либо создав свою собственную реализацию подходящего интерфейса с нуля. Также существует некоторое количество готовых решений, которые являются альтернативой или дополнением к Java Collections Framework. Наиболее популярными являются Google Guava и Commons Collections.

В дополнение, хотелось бы указать в качестве дополнительного материала, ссылку на обзор пакета java.util.concurrent. Который является отличным дополнением к изложенному материалу.

Структура программы Java

Веб-дизайнУчебники HTML Практические тесты HTML Новые онлайн-версии HTML, CSS и JS EditorУчебники по CSSУчебники по Bootstrap 4Учебники по Photoshop

Программирование

Учебники по CПрограммыПрограммы по программированию на CУчебники по C ++ Учебники по Java # Учебники по Java # Учебные материалы по Java ScienceR Учебники
Клиентская сторона ScriptingJavaScript TutorialsjQuery Учебники
Server Side ScriptingPHP TutorialsPHP Сценарии DemosWordPress TutorialsLaravel TutorialRESTful Web Services
DatabaseSQL TutorialsMySQL TutorialsMongoDB Учебники
Данные InterchangeXML TutorialsJSON Учебники
Компьютер ScienceData StructuresOperating SystemDBMS
Подробнее CoursesSDLCCloud ComputingSoftware TestingGITEthical HackingCyber Безопасность предпринимательства

Учебники по Java

Учебные пособия по Java
Java Introduction
Evolution of Java
History of Java Technology
Java Program Structure

Java Environment

Java Virtual Machine (JVM)
Java SE Development Kit (JDK)
Java Runtime Environment (JRE)

Настройка среды

Установка Java
Разница между путем и путем к классам
Как скомпилировать файл Java с помощью javac

Объявление и присвоения

Токены Java
Ключевые слова Java
Операторы Java3

9000 Операторы

Унарные арифметические операторы Java
Операторы отношения Java
Логические операторы Java
Поразрядные операторы Java
Операторы присваивания Java
Операторы составного присваивания Java tors
Условный оператор Java
Экземпляр оператора Java
Типы данных Java
Переменные Java

Структура пакета для проекта Java?

Переполнение стека

Около
Продукты
Для команд

Переполнение стека
Общественные вопросы и ответы
Переполнение стека для команд
Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
Вакансии
Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
Талант
Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
Реклама
Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
О компании

Декабрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31

Java структуры: Структуры данных в Java. Полезные методы вспомогательных классов / Блог компании EPAM / Хабр

Java – Структуры данных / ProgLang

Интерфейс Enumeration

Класс BitSet

Класс Vector

Класс Stack

Класс Dictionary

Класс Hashtable (хэш-таблица)

Класс Properties

Поделитесь:

Алгоритмы и структуры данных JDK / Хабр

Структуры

Стек

Очереди

Очереди с приоритетом (кучи)

Списки

Символьные таблицы

Графы

Строки

Алгоритмы

Сортировка

Поиск

Регулярные выражения

Хеш-функции, контрольные суммы

Сжатие

Вывод

Структуры данных для собеседования на java developer

Структура данных, что это?

Зачем нам знать структуры данных перед собеседованием?

Обычно используемые структуры данных

Массивы

Стеки/стопки

Очередь

Связанные списки

Graphs

Деревья

Попытка или Префиксные деревья

Хэш Таблицы

Структура программы на Java. Курс «Программирование на Java»

Руководство по Java Core. Структуры данных в языке Java. – PROSELYTE

Структуры данных в Java — Видеоуроки

Комментарии

Похожие курсы

Практические структуры данных и алгоритмы в Java + HW

Структуры данных в Java — часть I (+ Вопросы на собеседовании)

Продвинутые алгоритмы в Java

Углубленное изучение Java: станьте инженером Java!

Рефакторинг до Java 8 (Streams и Lambdas) — Воркшоп для самообучения

Справочник по Java Collections Framework / Хабр

Что такое Java Collections Framework?

Базовые понятия

Интерфейс Map [doc]

Интерфейс List [doc]

Интерфейс Set [doc]

Интерфейс Queue [doc]

Заключение

Структура программы Java

Учебники по Java

Java Environment

Настройка среды

Объявление и присвоения

Структура пакета для проекта Java?

Добавить комментарий Отменить ответ