太久没有写算法了，最近在回顾数据结构和算法，准备把这块重新捡起来，给自己立一个flag，每周花时间练习算法，写一篇总结。
数组
数组数据结构（英语：array data structure），简称数组（英语：Array），是由相同类型的元素（element）的集合所组成的数据结构，分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的存储地址。
简单归纳下，数组是一种线性数据结构，用一段连续的存储空间，用来存储一类相同数据类型的元素。
线性表
线性表（Linear List）是一种基本的数据结构，它是由n（n≥0）个数据元素构成的有限序列。数据元素之间存在着一种顺序关系，可以理解成这些数据之间连成了一条线。
常见的线性表数据结构有以下这些：数组、链表（单链表、双向链表、循环链表）、栈、队列。
非线性表
和线性表相反，非线性表是一种没有顺序的，准确的说非线性表的结构不局限于一对一的关系，而是可以是一对多、多对一或多对多的关系。即一个数据元素可能有多个直接前驱元素或直接后继元素。
常见的非线性表数据结构有：二叉树、堆、图、hash表等。
连续的内存空间
数组的内存空间是连续的，内存分配后是一段连续的地址。写几行代码验证下。
css
func TestArray(t *testing.T) {
var x int
size := unsafe.Sizeof(x)
fmt.Printf("int 占用 %d 个字节\n", size)
tp := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}
for i := 0; i < len(tp); i++ {
fmt.Println(fmt.Sprintf("16进制地址=%p,10进制地址=%d，值=%+v", &tp[i], uintptr(unsafe.Pointer(&tp[i])), tp[i])) // 以10和16进制方式打印
}
}int 占 8 个字节
上段代码结果输出如下：
diff
=== RUN TestArray
int 占用 8 个字节
16进制地址=0xc00011e240,10进制地址=824634892864，值=1
16进制地址=0xc00011e248,10进制地址=824634892872，值=2
16进制地址=0xc00011e250,10进制地址=824634892880，值=3
16进制地址=0xc00011e258,10进制地址=824634892888，值=4
16进制地址=0xc00011e260,10进制地址=824634892896，值=5
16进制地址=0xc00011e268,10进制地址=824634892904，值=6
16进制地址=0xc00011e270,10进制地址=824634892912，值=7
16进制地址=0xc00011e278,10进制地址=824634892920，值=8
16进制地址=0xc00011e280,10进制地址=824634892928，值=9
16进制地址=0xc00011e288,10进制地址=824634892936，值=10
16进制地址=0xc00011e290,10进制地址=824634892944，值=11
16进制地址=0xc00011e298,10进制地址=824634892952，值=12
--- PASS: TestArray (0.00s)
PASS10进制地址可以看出，起始地址是：824634892864，后续的地址依次加 8，就是下一个元素的地址。
数组的最强杀招，"下标随机访问"。直接通过元素的下标来获取数组中的元素，不需遍历整个数组。所以，数组在查找、访问和修改特定元素时具有高效性，时间复杂度为 O(1)。
但是，数组的某些操作也会非常慢，比如：插入、删除、移动，为了保证连续性，会移动大量元素。如果，你的业务不需要保证连续性，那性能也可以非常高的。
数组寻址
上段代码打印了数组的连续内存地址，你看出来数组是怎么寻址的？
举一个简单例子，创建一个长度为5的数组，假设起始地址（基地址）为0xc0000b8000，连续的内存空间0xc0000b8000-0xc0000b8020，这个是16进制看起来不是很方便，可以用 10 进制好算一些。
计算机会给每个内存单元分配一个地址，通过地址来访问内存中的数据。当计算机需要通过数组下标访问数组中的某个数据时，需要通过下面的公式计算。（注：你在使用数组过程中基本都是通过下标或者遍历得到了最终值，复杂的寻址过程语言层面已经帮你处理好了。）
css
address=基地址+i*type_size
type_size 是数组中每个元素的字节大小，也就是数组中存储的数据类型的大小；
i 是数组中要访问的元素的索引，即下标值；
基地址 是数组的起始内存地址，即数组中第一个元素的地址；
划重点：数组数组结构的特性是支持下标随机访问，根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。非下标访问的方式如果用二分查找时间复杂度是O(logn)，若通过遍历的方式，最好时间复杂度为O(1)，最坏时间复杂度为O(n)。
聊聊数元素组插入
假设一个数组长度是 x，我们要在 y 的位置插入一个数据 v，需要把 y～x 位置的数据分别往后挪动1位。我们先分析下时间复杂度。
最好情况时间复杂度：如果在数组的末尾(x-1)进行插入操作，即插入位置是数组的尾部，那么时间复杂度为 O(1)。在这种情况下，不需要移动其他元素，只需将新元素直接放在数组的末尾。
最坏情况时间复杂度：在数组头（0位置）插入，需要把所有移动移动一个位置，不考虑扩容假设内存空间够用。时间复杂度为O(n)。
平均时间复杂度：平均情况下的时间复杂度取决于插入位置的分布情况。如果插入位置随机分布在数组中，那么平均情况下的时间复杂度仍然为 O(n)，因为大约一半的情况下会需要移动一半的元素。
当然，我上面讲过，如果你不在乎替换后数组的连续性，可以按下面这种操作。时间复杂度为O(1)。
聊聊数组元素的删除
数组元素删除和插入都是类似的，当插入元素是，元素可能会后移；删除元素时，因为删除下标空出来了，所以元素会往前移。有人会问了，如果不移元素会怎么样？不移动元素就会出现空洞，内存不连续。下面我们分析下时间复杂度。
最好情况时间复杂度：如果删除操作是针对数组末尾（x-1）的元素进行的，那么时间复杂度为 O(1)。因为在这种情况下，只需要将数组的长度减一即可，不需要移动其他元素。
最坏情况时间复杂度：如果删除操作是针对数组开头的元素进行的，或者是数组中间的元素进行的，那么需要将删除位置之后的所有元素向前移动一个位置，以填补删除元素留下的空缺，时间复杂度为 O(n)。
平均时间复杂度：平均情况下的时间复杂度取决于删除位置的分布情况。如果删除位置随机分布在数组中，那么平均情况下的时间复杂度仍然为 O(n)。
数组的删除操作是需要移动元素的，因此在时间复杂度上并不能提高效率。但，有一种技巧可以提高数组删除操作的效率，即使用"标记删除"而非真正的物理删除。
大概思路是下面这样的：当需要删除一个元素时，并不立即移动其它元素来填补删除位置，而是将该位置的元素标记为已删除状态。在进行元素访问时，忽略已标记为删除状态的元素。当数组中已删除元素的数量达到一定阈值时，再执行一次真正的物理删除并进行数组重排，以释放不必要的内存空间。
数组越界问题
数组越界在 go 中是非常严重的，会导致 Panic，所以在使用过程中一定要注意。看下面这段代码。
go
func main() {
tp := []int{1, 2, 3, 4, 5}
v := tp[6]
print(v)
}结果输出如下：
go
panic: runtime error: index out of range [6] with length 5代码实战
go
package slice
import (
"errors"
"fmt"
"sync/atomic"
)
var (
indexOutOfRange = errors.New("index out of range")
arrayIsFull = errors.New("array is full")
)
type Slices[T any] struct {
data []T // 容器
len atomic.Uint32 // 长度
capacity uint32 // 容量
}
// NewSlices 初始化数组
func NewSlices[T any](capacity uint32) *Slices[T] {
return &Slices[T]{data: make([]T, capacity), capacity: capacity}
}
func (a *Slices[T]) Insert(index uint32, v T) error {
if a.Len() >= a.capacity {
return arrayIsFull
}
if a.isIndexOutOfRange(index) {
return indexOutOfRange
}
// 元素后移
for i := a.Len(); i > index; i-- {
a.data[i] = a.data[i-1]
}
a.len.Add(1)
a.data[index] = v
return nil
}
func (a *Slices[T]) Insert2Head(v T) error {
return a.Insert(0, v)
}
func (a *Slices[T]) Insert2Tail(v T) error {
return a.Insert(a.Len(), v)
}
func (a *Slices[T]) Delete(index uint32) (T, error) {
var v T
if ok := a.isIndexOutOfRange(index); ok {
return v, indexOutOfRange
}
v = a.data[index]
l := a.Len() - 1
// 元素前移
for i := index; i < l; i++ {
a.data[i] = a.data[i+1]
}
// 设置零值
var zero T
a.data[l] = zero
d := int32(-1)
a.len.Add(uint32(d))
return v, nil
}
// Find 下标随机查询
func (a *Slices[T]) Find(index uint32) (T, error) {
var out T
if ok := a.isIndexOutOfRange(index); ok {
return out, indexOutOfRange
}
out = a.data[index]
return out, nil
}
func (a *Slices[T]) Len() uint32 {
return a.len.Load()
}
func (a *Slices[T]) Print() {
for _, v := range a.data {
fmt.Println(v)
}
}
func (a *Slices[T]) isIndexOutOfRange(index uint32) bool {
// 长度大于容量说明数组越界了
return index >= a.capacity
}测试用例如下：
go
package slice
import (
"fmt"
"testing"
"unsafe"
)
func FuzzInsert2Tail(f *testing.F) {
testcases := []uint32{0, 1, 2, 3, 4}
for _, tc := range testcases {
f.Add(tc)
}
slices := NewSlices[int](11)
f.Fuzz(func(t *testing.T, index uint32) {
err := slices.Insert(index, int(index))
if err != nil {
panic(err)
}
})
slices.Insert2Tail(20)
slices.Print()
}
func FuzzInsert2Head(f *testing.F) {
testcases := []uint32{0, 1, 2, 3, 4}
for _, tc := range testcases {
f.Add(tc)
}
slices := NewSlices[int](11)
f.Fuzz(func(t *testing.T, index uint32) {
err := slices.Insert(index, int(index))
if err != nil {
panic(err)
}
})
slices.Insert2Head(20)
slices.Print()
}
func FuzzFind(f *testing.F) {
testcases := []uint32{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
for _, tc := range testcases {
f.Add(tc)
}
slices := NewSlices[int](11)
f.Fuzz(func(t *testing.T, index uint32) {
err := slices.Insert(index, int(index))
if err != nil {
panic(err)
}
})
f.Log(slices.Find(0))
f.Log(slices.Find(1))
f.Log(slices.Find(2))
f.Log(slices.Find(8))
}
func FuzzInsertAndDelete(f *testing.F) {
testcases := []uint32{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
for _, tc := range testcases {
f.Add(tc)
}
slices := NewSlices[int](11)
f.Fuzz(func(t *testing.T, index uint32) {
err := slices.Insert(index, int(index))
if err != nil {
panic(err)
}
})
err := slices.Insert(3, int(20))
if err != nil {
panic(err)
}
r, err := slices.Delete(5)
if err != nil {
panic(err)
}
f.Log(r)
}
func TestArray(t *testing.T) {
var x int
size := unsafe.Sizeof(x)
fmt.Printf("int 占用 %d 个字节\n", size)
tp := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}
for i := 0; i < len(tp); i++ {
fmt.Println(fmt.Sprintf("16进制地址=%p,10进制地址=%d，值=%+v", &tp[i], uintptr(unsafe.Pointer(&tp[i])), tp[i])) // 以10和16进制方式打印
}
}总结
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数组一旦初始化就是连续的内存空间，用来存储一类相同数据类型的元素。
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数组数据结构的特性是支持下标随机访问，最好时间复杂度为O(1)，最坏时间复杂度为O(n)。
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数组的寻址公式是：
css
address=基地址+i*type_size