前言：
现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，要求也越来越多，所以我对于数据结构只能慢慢补起来了。(灬ꈍ ꈍ灬)
Android技能书系列：
Android技能树 — Android存储路径及IO操作小结
本文主要讲 数组，链表，散列表（哈希表）。
当我们去看电影的时候，我们知道电影院门口会有一个储物柜，
上面还会有连续的数字，一个抽屉连着一个抽屉。
然后你就会把你的东西放在相应号码的小抽屉中，然后进去看电影了。
我们在将数据存储到内存时候，你请求计算机提供存储空间，计算机会给你一个存储地址，然后你把内容存进去。就类似上面的储物柜。
线性表
线性表：零个或多个数据元素的有限序列。
线性表顺序存储（数组）：
如果你有三袋东西，你一个抽屉只能存一袋东西，这时候你就可以使用了连续三个柜子。比如你使用了01,02,03号抽屉。
线性表的顺序存储结构：用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。
然后别人来使用了04号抽屉，这时候你朋友又给你一袋东西，说帮忙也去存一下，但是这时候因为04号抽屉已经被别人使用了，而你们又因为要求大家的东西都按照顺序放在一起，所以这时候你们只能重新找连续在一起的抽屉，比如08，09，10，11。万一12号被人使用了，然后你们又要再多存一袋物品呢？？
这里我们看出数组的特点：
- 如果我们有四袋物品，我们已经知道了第一袋物品在N号码的抽屉，那么其他三个肯定在N+1，N+2，N+3号，所以在查询的时候十分方便，因为我们只需要知道一个的位置，其他的位置都知道了。（所以查询起来很方便，因为所有的位置都知道具体在哪个）
- 如果我们把A放在01，B放在02，C放在03，这时候我们说在A和B之间插入一个D，这时候我们需要把B和C都往后移动。同理删除一个也是一样，比如我们删除了A，B和C都要往前移动。（所以插入删除比较麻烦，需要移动所有后面位置的数据）
- 如果你突然多了一个需要存储的物品，而且已经不够放了，那么需要全部重新移动到新的连续的存储地方。
类似我们在排队买车票，突然半路有个人插队，你们所有人都需要往后退后了一位；最前面的人买好票走了一个，你们所有人都可以往前前进一位。
| 数组 | 时间复杂度 |
|---|---|
| 读取 | O(1) |
| 插入/删除 | O(n) |
线性表链式存储（链表）：
单链表：
不知道大家有没有看过类似古墓丽影类似的探宝电影。
它们的步骤就是先知道到了一个地点，然后到了第一个目的地A，到了A之后根据线索才知道下一个目的地B在哪里，然后再去B，然后这样下去A-- B-- C --.....这样，一直到最终的藏宝地方。没错，我们的链表就是类似这种，比如我们知道一共有四袋物品，但是你不能直接知道最后一个物品在哪里，你只能从第一个开始，一个个找下去。
比如我们第一个存在了01号抽屉，存储内容为A,同时告诉大家，下一个物品在05号抽屉，里面内容为B，同时再下一个在08号。
由上面的图我们可以知道，结点由存放数据元素的数据域和存放后继节点地址的指针域组成。
由上面我们举例的古墓丽影的剧情可知，我们不能直接知道最后一个线索在哪里，只能一个个从头到尾查过去，所以链表的读取会很慢；但是我们如果想要插入和删除就很方便。
比如我们要插入一个新的结点：
比如我们要删除其中一个结点：
| 链表 | 时间复杂度 |
|---|---|
| 读取 | O(n) |
| 插入/删除 | O(1) |
循环链表：
将单链表中终端结点的指针端改为指向头结点，就使整个单链表形成一个环，这种头尾相接的单链表称为单循环链表，简称循环链表。
双向链表：
双向链表是在单链表的每个结点中，再设置一个指向其前驱结点的指针域。
静态链表：
静态链表是为了让没有指针的高级语言也能够用数组实现链表功能。
这个我就直接用网上的截图来说明了：
静态链表是用类似于数组方法实现的，是顺序的存储结构，在物理地址上是连续的，而且需要预先分配地址空间大小。所以静态链表的初始长度一般是固定的。然后在这个里面存的时候不仅存储数据域，同时存入了下一个数组index的位置。相当于我们上面的指针域换成了数组的index值。
散列表（哈希表）：
由上面我们已经可以知道数组和链表各自的优势和缺点了。
| 操作 | 数组 | 链表 |
|---|---|---|
| 读取 | 擅长（可以随机/顺序访问） | 不擅长（只能顺序访问） |
| 插入/删除 | 不擅长 | 擅长 |
有了上面的知识，我们就可以引入散列表了，我们用具体的故事需求来引入散列表：
如果你有一天开了一家水果店，你会拿一个本子来记各种水果的价格，因为大家知道数组对于读取来说很方便，所以我们用一个数组来记录各种水果的价格，并且是按照开头字母来进行顺序写入的。
这时候，如果有人问Apple，你就查询一下价格，但是如果水果很多，甚至很多都是A开头的水果，比如有20个A开头的水果，这时候你只能知道A开头的水果是前面20个，但是具体是哪个，你又要一个个的查过来，如果我们马上就知道Apple对应的数组index值就好了，这样就马上知道在数组的哪个位置，然后马上就可以读取出来了。
比如下图：
这样我们就在index为2的地方存储了苹果的价格，然后在index为8的地方存储了香蕉的价格，依次类推，所有水果都记录进去，这样顾客问你苹果价格时候，你就马上知道在index为2的地方去读取。
而把Apple变为2是通过散列函数来实现的。
散列函数：
我们要实现上面的需求，这个散列函数需要一些基本要求：
如果输入的内容相同时，每次得到的值都相同，比如你每次输入都是Apple，比如每次得到的结果都是2，不能一下子2，一下子5。
如果不管输入什么值得到的结果都相同，那么这个函数也没用，你输入Apple和输入Banana得到的值都相同，那么没有任何分辨作用。
散列函数需要返回有效的索引，比如上面我们的数组的长度只有40，你输入Pair时候输出100，这样是无效索引。
根据上面的情况我们知道了，我们输入不同的值的时候，通过散列函数换算后，最好的结果是每个值都是不同，这样的话他们的index 也不同。
但是如果我们的数组只有长度为6，但是我们有7种水果，那么一定会有二个水果得到的index是相同的。这时候我们称这种情况为冲突。
处理冲突的方式有很多，最简单的办法就是：如果二个键映射到了同一个位置，就在这个位置存储一个链表。
这样，我们在查询其他水果时候还是很快，只是在查询index为0的水果时候稍微慢一点，因为要在index为0的链表中找到相应的水果。
| 散列表操作 | 平均情况 | 最糟情况 |
|---|---|---|
| 查找 | O(1) | O(n) |
| 插入 | O(1) | O(n) |
| 删除 | O(1) | O(n) |
我们可以看到：
- 散列表的查找（获取给定索引处的值）速度与数组一样快，而插入和删除速度与链表一样快。因此它具备了二者的有点
- 但是最糟情况下，散列表的各种操作速度都很慢（比如都集中在index为0的链表下面，则查询就跟链表查询一样了。）
所以针对最糟的情况，我们需要：
- 较低的填装因子：
散列表使用数组来存储数据，因此需要计算数组中被占用的位置数。
（比如，数组的长度为10，我们填入的数占用了其中三个，则填装因子为0.3;如果填入的数正好把长度占满，则填装因子为1；如果填入了20个，则填装因子为2。）
当填装因子太大了，说明数组长度不够了，我们就要再散列表中添加位置了。称为调整长度。（一旦填装因子大于0.7就调整散列表的长度，为此你首先创建一个更长的新数组，通常将数组增长一倍） - 良好的散列函数：
良好的散列好书让数组中的值呈均匀分布，糟糕的散列函数让值扎堆，导致大量的冲突。
结语：
哪里错误请帮忙指正，thanks。
参考：
《大话数据结构》
《算法图解》
