Java資料結構與演算法：入門指南

Java 中的資料結構和演算法為高效且可擴展的程式提供了基礎支援：1. 常用資料結構包括陣列、鍊錶、堆疊、佇列、樹和圖；2. 演算法是解決特定問題的有條理步驟序列，包括排序、搜尋、動態規劃、回溯和貪心演算法；3. 實戰中可用資料結構和演算法解決問題，如透過雜湊表和前綴和計算尋找指定和的子數組，在程式碼中體現具體過程。

Java 資料結構與演算法：入門指南

資料結構和演算法是電腦科學領域的基礎，對編寫高效和可擴展程式至關重要。 Java 作為一門語言，提供了一系列廣泛的資料結構，這些資料結構可以幫助程式設計師有效率地儲存和組織資料。演算法則是處理和操作這些數據的方法，以解決特定的問題。

資料結構

Java 中常見的幾個資料結構包括：

• 陣列： 儲存相同類型元素的有序序列。
• 鍊錶： 儲存元素的集合，其中每個元素指向下一個元素。
• 堆疊： 遵循後進先出（LIFO）原則的資料結構。
• 佇列： 遵循先進先出（FIFO）原則的資料結構。
• 樹： 分層結構，其中每個節點都可以有多個子節點。
• 圖： 連接節點和邊的集合，用來表示複雜的關係。

演算法

演算法是一個有條理的步驟序列，旨在解決特定的問題。 Java 中常見的演算法包括：

• 排序演算法： 將元素依升序或降序排列。
• 搜尋演算法： 在資料結構中尋找元素。
• 動態規劃演算法： 分解大問題為較小的問題，然後逐一解決。
• 回溯演算法： 有系統地探索所有可能，尋找最佳解決方案。
• 貪心演算法： 在每一步中做出局部最佳選擇。

實戰案例

讓我們透過一個範例，看看如何在Java 中使用資料結構和演算法解決實際問題：

問題： 給定一個整數數組，找出是否存在子數組，其和為目標值。

解決方案：

import java.util.HashMap;

public class SubarraySum {

    public static boolean subarraySum(int[] nums, int target) {
        // 哈希表存储前缀和和出现次数
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put(0, 1);

        int sum = 0;
        // 遍历数组
        for (int num : nums) {
            // 更新前缀和
            sum += num;
            // 检查是否有前缀和为 (sum - target)
            if (map.containsKey(sum - target)) {
                return true;
            }
            // 将前缀和添加到哈希表中
            map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
        }

        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 4, 20, 3, 10, 5};
        int target = 33;

        boolean result = subarraySum(nums, target);
        System.out.println("是否存在符合要求的子数组：" + result);
    }
}

過程：

• 使用雜湊表儲存前綴和到出現次數的映射。
• 遍歷數組，更新目前前綴和。
• 每次更新前綴和時，檢查是否有前綴和為 (sum - target)，如果有，則找到匹配的子數組。
• 將更新後的前綴和加入到雜湊表中。
• 遍歷陣列後，如果雜湊表中不包含任何與 (sum - target) 相符的前綴和，則不存在相符的子陣列。

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