返回首页返回书籍《Hello 算法》
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目录 · CONTENTS

  1. 01序
  2. 02前言
  3. 03关于本书
  4. 04如何使用本书
  5. 05小结
  6. 06初识算法
  7. 07算法无处不在
  8. 08算法是什么
  9. 09小结
  10. 10复杂度分析
  11. 11算法效率评估
  12. 12迭代与递归
  13. 13时间复杂度
  14. 14空间复杂度
  15. 15小结
  16. 16练习
  17. 17数据结构
  18. 18数据结构分类
  19. 19基本数据类型
  20. 20数字编码
  21. 21字符编码
  22. 22小结
  23. 23练习
  24. 24数组与链表
  25. 25数组
  26. 26链表
  27. 27列表
  28. 28内存与缓存
  29. 29小结
  30. 30练习
  31. 31栈与队列
  32. 32栈
  33. 33队列
  34. 34双向队列
  35. 35小结
  36. 36练习
  37. 37哈希表
  38. 38哈希表
  39. 39哈希冲突
  40. 40哈希算法
  41. 41小结
  42. 42练习
  43. 43树
  44. 44二叉树
  45. 45二叉树遍历
  46. 46二叉树数组表示
  47. 47二叉搜索树
  48. 48AVL 树
  49. 49小结
  50. 50练习
  51. 51堆
  52. 52堆
  53. 53建堆操作
  54. 54Top-k 问题
  55. 55小结
  56. 56练习
  57. 57图
  58. 58图
  59. 59图的基础操作
  60. 60图的遍历
  61. 61小结
  62. 62练习
  63. 63搜索
  64. 64二分查找
  65. 65二分查找插入点
  66. 66二分查找边界
  67. 67哈希优化策略
  68. 68重识搜索算法
  69. 69小结
  70. 70练习
  71. 71排序
  72. 72排序算法
  73. 73选择排序
  74. 74冒泡排序
  75. 75插入排序
  76. 76快速排序
  77. 77归并排序
  78. 78堆排序
  79. 79桶排序
  80. 80计数排序
  81. 81基数排序
  82. 82小结
  83. 83练习
  84. 84分治
  85. 85分治算法
  86. 86分治搜索策略
  87. 87构建二叉树问题
  88. 88汉诺塔问题
  89. 89小结
  90. 90练习
  91. 91回溯
  92. 92回溯算法
  93. 93全排列问题
  94. 94子集和问题
  95. 95n 皇后问题
  96. 96小结
  97. 97练习
  98. 98动态规划
  99. 99初探动态规划
  100. 100动态规划问题特性
  101. 101动态规划解题思路
  102. 1020-1 背包问题
  103. 103完全背包问题
  104. 104编辑距离问题
  105. 105小结
  106. 106练习
  107. 107贪心
  108. 108贪心算法
  109. 109分数背包问题
  110. 110最大容量问题
  111. 111最大切分乘积问题
  112. 112小结
  113. 113练习
  114. 114附录
  115. 115编程环境安装
  116. 116一起参与创作
  117. 117术语表
  118. 118参考文献
  119. 119纸质书
第 25 / 119 节

第 25 节 · SECTION 25

数组

数组(array)是一种线性数据结构,其将相同类型的元素存储在连续的内存空间中。我们将元素在数组中的位置称为该元素的索引(index)。下图展示了数组的主要概念和存储方式。

数组定义与存储方式

数组常用操作

初始化数组

我们可以根据需求选用数组的两种初始化方式:无初始值、给定初始值。在未指定初始值的情况下,大多数编程语言会将数组元素初始化为 $0$ :

Python

# 初始化数组
arr: list[int] = [0] * 5  # [ 0, 0, 0, 0, 0 ]
nums: list[int] = [1, 3, 2, 5, 4]

C++

/* 初始化数组 */
// 存储在栈上
int arr[5] = {};
int nums[5] = { 1, 3, 2, 5, 4 };
// 存储在堆上(需要手动释放空间)
int* arr1 = new int[5] {};
int* nums1 = new int[5] { 1, 3, 2, 5, 4 };

Java

/* 初始化数组 */
int[] arr = new int[5]; // { 0, 0, 0, 0, 0 }
int[] nums = { 1, 3, 2, 5, 4 };

C#

/* 初始化数组 */
int[] arr = new int[5]; // [ 0, 0, 0, 0, 0 ]
int[] nums = [1, 3, 2, 5, 4];

Go

/* 初始化数组 */
var arr [5]int
// 在 Go 中,指定长度时([5]int)为数组,不指定长度时([]int)为切片
// 由于 Go 的数组被设计为在编译期确定长度,因此只能使用常量来指定长度
// 为了方便实现扩容 extend() 方法,以下将切片(Slice)看作数组(Array)
nums := []int{1, 3, 2, 5, 4}

Swift

/* 初始化数组 */
let arr = Array(repeating: 0, count: 5) // [0, 0, 0, 0, 0]
let nums = [1, 3, 2, 5, 4]

JS

/* 初始化数组 */
var arr = new Array(5).fill(0);
var nums = [1, 3, 2, 5, 4];

TS

/* 初始化数组 */
let arr: number[] = new Array(5).fill(0);
let nums: number[] = [1, 3, 2, 5, 4];

Dart

/* 初始化数组 */
List<int> arr = List.filled(5, 0); // [0, 0, 0, 0, 0]
List<int> nums = [1, 3, 2, 5, 4];

Rust

/* 初始化数组 */
let arr: [i32; 5] = [0; 5]; // [0, 0, 0, 0, 0]
let slice: &[i32] = &[0; 5];
// 在 Rust 中,指定长度时([i32; 5])为数组,不指定长度时(&[i32])为切片
// 由于 Rust 的数组被设计为在编译期确定长度,因此只能使用常量来指定长度
// Vector 是 Rust 一般情况下用作动态数组的类型
// 为了方便实现扩容 extend() 方法,以下将 vector 看作数组(array)
let nums: Vec<i32> = vec![1, 3, 2, 5, 4];

C

/* 初始化数组 */
int arr[5] = { 0 }; // { 0, 0, 0, 0, 0 }
int nums[5] = { 1, 3, 2, 5, 4 };

Kotlin

/* 初始化数组 */
var arr = IntArray(5) // { 0, 0, 0, 0, 0 }
var nums = intArrayOf(1, 3, 2, 5, 4)

Ruby

# 初始化数组
arr = Array.new(5, 0)
nums = [1, 3, 2, 5, 4]

可视化运行

https://pythontutor.com/render.html#code=%23 初始化数组 arr %3D [0] * 5 %23 [ 0, 0, 0, 0, 0 ] nums %3D [1, 3, 2, 5, 4]&cumulative=false&curInstr=0&heapPrimitives=nevernest&mode=display&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=[]&textReferences=false

访问元素

数组元素被存储在连续的内存空间中,这意味着计算数组元素的内存地址非常容易。给定数组内存地址(首元素内存地址)和某个元素的索引,我们可以使用下图所示的公式计算得到该元素的内存地址,从而直接访问该元素。

数组元素的内存地址计算

观察上图,我们发现数组首个元素的索引为 $0$ ,这似乎有些反直觉,因为从 $1$ 开始计数会更自然。但从地址计算公式的角度看,索引本质上是内存地址的偏移量。首个元素的地址偏移量是 $0$ ,因此它的索引为 $0$ 是合理的。

在数组中访问元素非常高效,我们可以在 $O(1)$ 时间内随机访问数组中的任意一个元素。

[file]{array}-[class]{}-[func]{random_access}

插入元素

数组元素在内存中是“紧挨着的”,它们之间没有空间再存放任何数据。如下图所示,如果想在数组中间插入一个元素,则需要将该元素之后的所有元素都向后移动一位,之后再把元素赋值给该索引。

数组插入元素示例

值得注意的是,由于数组的长度是固定的,因此插入一个元素必定会导致数组尾部元素“丢失”。我们将这个问题的解决方案留在“列表”章节中讨论。

[file]{array}-[class]{}-[func]{insert}

删除元素

同理,如下图所示,若想删除索引 $i$ 处的元素,则需要把索引 $i$ 之后的元素都向前移动一位。

数组删除元素示例

请注意,删除元素完成后,原先末尾的元素变得“无意义”了,所以我们无须特意去修改它。

[file]{array}-[class]{}-[func]{remove}

总的来看,数组的插入与删除操作有以下缺点。

  • 时间复杂度高:数组的插入和删除的平均时间复杂度均为 $O(n)$ ,其中 $n$ 为数组长度。
  • 丢失元素:由于数组的长度不可变,因此在插入元素后,超出数组长度范围的元素会丢失。
  • 内存浪费:我们可以初始化一个比较长的数组,只用前面一部分,这样在插入数据时,丢失的末尾元素都是“无意义”的,但这样做会造成部分内存空间浪费。

遍历数组

在大多数编程语言中,我们既可以通过索引遍历数组,也可以直接遍历获取数组中的每个元素:

[file]{array}-[class]{}-[func]{traverse}

查找元素

在数组中查找指定元素需要遍历数组,每轮判断元素值是否匹配,若匹配则输出对应索引。

因为数组是线性数据结构,所以上述查找操作被称为“线性查找”。

[file]{array}-[class]{}-[func]{find}

扩容数组

在复杂的系统环境中,程序难以保证数组之后的内存空间是可用的,从而无法安全地扩展数组容量。因此在大多数编程语言中,数组的长度是不可变的。

如果我们希望扩容数组,则需重新建立一个更大的数组,然后把原数组元素依次复制到新数组。这是一个 $O(n)$ 的操作,在数组很大的情况下非常耗时。代码如下所示:

[file]{array}-[class]{}-[func]{extend}

数组的优点与局限性

数组存储在连续的内存空间内,且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息,系统可以利用这些信息来优化数据结构的操作效率。

  • 空间效率高:数组为数据分配了连续的内存块,无须额外的结构开销。
  • 支持随机访问:数组允许在 $O(1)$ 时间内访问任何元素。
  • 缓存局部性:当访问数组元素时,计算机不仅会加载它,还会缓存其周围的其他数据,从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。

连续空间存储是一把双刃剑,其存在以下局限性。

  • 插入与删除效率低:当数组中元素较多时,插入与删除操作需要移动大量的元素。
  • 长度不可变:数组在初始化后长度就固定了,扩容数组需要将所有数据复制到新数组,开销很大。
  • 空间浪费:如果数组分配的大小超过实际所需,那么多余的空间就被浪费了。

数组典型应用

数组是一种基础且常见的数据结构,既频繁应用在各类算法之中,也可用于实现各种复杂数据结构。

  • 随机访问:如果我们想随机抽取一些样本,那么可以用数组存储,并生成一个随机序列,根据索引实现随机抽样。
  • 排序和搜索:数组是排序和搜索算法最常用的数据结构。快速排序、归并排序、二分查找等都主要在数组上进行。
  • 查找表:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。
  • 机器学习:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。
  • 数据结构实现:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实际上是一个二维数组。