常见数据结构的Java实现

常见数据结构的Java实现 例子1 import java.util.*; public class Example13_1 { public static void main(String args[]) { List list=new LinkedList(); list.add("is"); list.add("a"); int number=list.size(); System.out.println("现在链表中有"+number+ "个节点:"); for(int i=0;i<number;i++) { String temp=(String)list.get(i); System.out.println("第"+i+"节点中的数据:"+temp); } list.add(0,"It"); number=list.size(); list.add(number-1,"door"); number=list.size(); System.out.println("现在链表中有"+number+"个节点:"); for(int i=0;i<number;i++) { String temp=(String)list.get(i); System.out.println("第"+i+"节点中的数据:"+temp); } list.remove(0); list.remove(1); list.set(0,"open"); number=list.size(); System.out.println("现在链表中有"+number+"个节点:"); for(int i=0;i<number;i++) { String temp=(String)list.get(i); System.out.println("第"+i+"节点中的数据:"+temp); } } } 例子2： …… 在Java编程中，数据结构是组织、存储和处理数据的核心工具。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树等。本篇将详细讨论两个Java代码示例，它们涉及到了链表这一重要的数据结构及其操作。 例子1： 在这个例子中，使用了Java的`LinkedList`类来创建一个链表数据结构。`LinkedList`是`List`接口的一个实现，它允许在列表的任何位置进行插入和删除操作，具有O(1)的时间复杂度。以下是该例子中涉及的关键知识点： 1. `List`接口：`List`是`java.util`包下的一个接口，它继承自`Collection`接口，并添加了对有序元素序列的支持。`List`接口规定了添加、删除和访问元素的方法，如`add()`, `remove()`, 和 `get()`。 2. `LinkedList`类：这是`List`接口的一个实现，内部使用双向链表实现，支持高效地在链表的头部和尾部添加或移除元素。 3. `add()`方法：用于在链表的指定位置插入元素。在这个例子中，首先在末尾添加了"is"和"a"，然后在索引0处添加了"It"，在末尾添加了"door"。 4. `size()`方法：返回列表中的元素数量。 5. `get()`方法：返回列表中指定位置的元素。通过循环遍历链表，打印出每个节点的数据。 6. `remove()`方法：移除列表中指定位置的元素。例子中移除了索引0和1的元素。 7. `set()`方法：替换列表中指定位置的元素。这里将索引0的元素替换为"open"。 例子2： 这个例子展示了如何在链表中存储自定义对象（`Student`），以及比较两种遍历链表的方式：迭代器（`Iterator`）和索引遍历。 1. 自定义对象：`Student`类包含了两个属性，`name`和`number`，并提供了构造函数进行初始化。 2. 遍历链表：创建了一个包含22222个`Student`对象的链表。然后，通过两种方式遍历链表以测量时间： - 使用`Iterator`遍历：`iter.hasNext()`和`iter.next()`用于判断和获取下一个元素。这种方式是推荐的遍历链表的方式，因为它可以避免`ConcurrentModificationException`。 - 使用索引遍历：通过`for`循环，从索引0开始遍历到`list.size()-1`。这种方式效率较低，因为每次都需要通过索引访问元素。 例子3： 这个例子看似与数据结构无关，实际上展示了如何创建一个Java Swing窗口。`ShowWin`类创建了一个窗口，并设置了大小和可见性。这涉及到图形用户界面（GUI）编程，与数据结构的主要主题不符，因此在此不做深入讨论。 总结： 这两个Java代码示例主要介绍了`LinkedList`数据结构的使用，包括添加、删除、替换元素以及遍历链表的方法。在实际开发中，熟练掌握这些基本操作对于理解和实现更复杂的算法至关重要。同时，通过对比不同遍历方式，我们能了解到在处理大量数据时选择合适的方法对于性能的影响。