数据结构（ArrayList顺序表）

一、引言

1.什么是顺序表

定义：

顺序表是一种基于阵列实现的线性表结构，用连续的存储空间保存表中的数据元素，并按顺序排列。
- 底层依赖阵列，支持随机访问。
- 元素之间没有额外的连接信息，如指针或链表节点。
- 通过动态扩容机制克服了静态容量修复的问题。
结构特点：
- 数据存储连续在内存中，索引顺序与逻辑顺序一致。
- 支持按索引快速访问元素（时间复杂度为O（1）。
- 对插入、删除操作，移动仓库要素（时间复杂度为）O（n））。

2.线性表中顺序表与链表的对比

**1.**线性表介绍：

线性表（linear list）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构，常见的线性表：顺序表、链表、栈、队列...

线性表在逻辑上是线性结构，也就说是连续的一条直线。但是在物理结构上并不一定是连续的，线性表在物理上存储时，通常以数组和链式结构的形式存储。

3. 顺序表能干什么？

顺序表可以实现以下功能：

随机访问
- 通过索引快速定位和访问任意位置的元素。
- 例如：list.get(index)在哦（1）欧拉(1)欧( 1 )返回期限指定位置的元素。
动态扩展
- 添加新元素时，如果容量不足，顺序表会自动扩容，容纳更多数据。
- 需要提前知道数据规模，适合处理动态变化的数据。
创建和删除
- 支持在任意位置插入或删除元素。
- 在插入和删除时会移动部分数据，效率比链表低，但在小规模操作时性能仍然较差。
操作手册
- 顺序表允许通过循环或迭代器遍历所有元素，适合处理线性数据集合。
存储社区数据
- 元素按插入顺序排列，适合存储需要保持顺序的数据。

4.为什么要使用顺序表？

优势

我们随机访问
- 顺序表的元素存储在连续的内存空间中，支持通过内存下标快速访问，时间复杂度为O（1）。
- 对比链表，链表的随机访问需要遍历节点，效率为。
动态大小调整
- 顺序表通过动态扩容机制解决了静态配额容量固定的问题，适合处理数据规模不固定的场景。
- 例如，用户提交的动态列表、动态扩展的集合等。
操作简单
- 顺序表的底层是总线，结构清晰，没有链表复杂的指针操作。

缺点与限制

写作与写作效率低
- 在非尾部插入或删除元素，需要移动后续数据，时间复杂度为哦（n）在）在）。
- 适合插入和删除少数的场景，不适合间歇更新的场景。
内存连续性要求高
- 需要在内存中找到足够大的连续存储空间。
- 如果数据量非常大，内存碎片化可能成为瓶颈。

5. 顺序表使用场景

随机访问频繁的场景
- 如：访问学生的学号列表、查询用户的ID集合等。
- 顺序表提供哦（1）欧拉(1)欧( 1 )的随机访问性能，比链表更适合此类需求。
数据动态扩展
- 动态吞吐量是顺序表的一大优势，适合处理需要经常增加数据的场景。
- 例如：动态收集用户输入、动态创建任务列表。
数据量减少，插入/删除的场景较少
- 在数据量伸缩且不间歇的场景下，顺序表的插入/删除性能可以接受。
- 例如：维护一个常见用户名的列表或管理购物车中的商品。
需要顺序存储的场景
- 数据按照逻辑顺序存储，保持插入顺序。
- 例如：消息队列、任务列表。
频繁操作的场景
- 顺序表支持高效的线性遍历，适合批量操作或迭代访问。
- 例如：统计一组用户的平均年龄。
栈和队列的实现
- 顺序表可以作为栈和队列的底层实现。
- 例如：
  - 栈：顺序表尾部的插入和删除非常高效。
  - 队列：通过首尾操作实现队列功能。

本文目标
- 学习顺序表的核心原理及功能。
- 通过 Java 实现理解其底层细节。
- 对比分析顺序表的性能及其适用场景。

二、顺序表核心功能

以下功能是顺序表的关键操作，每个方法对应不同的算法逻辑：

初始化
- 分配存储基础设施，初始化容量，设置当前元素个数为0。
- 提供一个默认初始化容量，也允许用户创建初始容量。
动态扩张
- 当元素插入导致容量不足时，自动分配更大的存储空间。
- 数据迁移到新的存储中，通常扩容为当前容量的两倍。
增
- 支持在表尾添加元素（append）。
- 支持在指定索引插入元素，需要移动部分数据。
删
- 从指定索引删除元素，需要将后续元素前移。
- 设置已删除的存储空间为null，避免内存泄漏。
查
- 按索引快速访问元素，复杂度为O（1）。
清空表
- 将所有存储位置设置为null，释放占用的内存资源。

三、顺序表基础代码实现

我们通过接口来写顺序表的个个方法：

在我们的实现过程中，我们需要先定义一个数组的内容：

1.新增元素,默认在数组最后新增（add）

在插入数组时，我们需要先考虑，在我们插入这个数据时，数组是否越界，如果不越界我们就正常添加，如果越界了，我们就考虑如何让他不越界（动态扩容）：

由此我们新增元素的所有考虑事项就完成了，这个时候我们只需要在数组后面添加元素即可：

2.判断数组是否满了：

如果我们定义的usedSize的值等于数组长度时，此时我们的数组就满了：

不相等就没满：

3.在 pos 位置新增元素

注意事项：1.判断我们的pos位置是否合法；

2.判断我们再添加数据时，数组是否越界；

3.满足上面两条我们就可以直接把数组上pos位置的值添加为我们要的值，

在修改时我们要注意从后遍历，如果从前往后遍历的话，我们表中的数据就会发生覆盖的情况

4.判定是否包含某个元素

我们只需要遍历数组中的之即可：

5.查找某个元素对应的位置

我们只需要遍历数组中的之即可，如果有我们就返回下标值，没有就返回-1：

6.获取 pos 位置的元素

1.检查数组情况，看是否有数据

2.判断我们的pos位置是否合法

3.满足上面两条我们就可以直接返回数组上pos位置的值；

7.给 pos 位置的元素设为 value

1.检查数组情况，看是否有数据

2.判断我们的pos位置是否合法

3.满足上面两条我们就可以直接把数组上pos位置的值改为我们要修改的值

8.删除第一次出现的关键字key

1.检查数组情况，看是否有数据

2.判断我们的pos位置是否合法

3.满足上面两条我们就可以直接把数组上pos位置的值删除我们要的值，

在修改时我们要注意从后遍历，如果从前往后遍历的话，我们表中的数据就会发生覆盖的情况

9.获取顺序表长度

直接返回usedSize的之即可，

10.清除数据

将usedSize的值修改为0，就可清空数组；

11.打印顺序表

，注意：该方法并不是顺序表中的方法，为了方便看测试结果给出的

我们只需要遍历数组中的之即可

上述步骤都完成后，我们的顺序表就已经全部写好了，此时我们就可以操作顺序表了

四.总结：

在学习顺序表的过程中，我深刻体会到了数据结构设计的精妙之处。虽然顺序表的概念相对简单，但它却为我们理解更复杂的数据结构奠定了坚实的基础。通过实现顺序表的各种操作，我不仅提高了自己的编程能力，更重要的是培养了逻辑思维和解决问题的能力。在处理插入、删除操作中的边界条件和元素移动问题时，需要仔细思考各种可能的情况，这锻炼了我的严谨性和耐心。

同时，我也认识到在实际应用中选择合适的数据结构是多么关键。不能仅仅因为某个数据结构简单易用就盲目使用，而需要根据具体的需求和场景综合考虑其优缺点，权衡利弊后做出选择。顺序表作为数据结构家族中的一员，虽然有其局限性，但在特定的情况下却能发挥出独特的优势。

总之，顺序表的学习是我数据结构学习道路上的重要一步，我将带着从中学到的知识和经验，继续探索更复杂、更强大的数据结构，为解决更复杂的实际问题积累更多的工具和方法。