數據結構精講：從原理到實戰–學習筆記01
本筆記是記錄學習 《數據結構精講：從原理到實戰》，作者是：蔡元楠，Google Brain資深工程師。
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數組內存模型
一維數組
當定義一個數組後
int[] data = new int[5];
內存模型如圖所示
這種連續空間的內存模型揭示了一個重要特性：隨機訪問（random access）
random access：可以用同等的時間訪問到一組數據中的任意一個元素。
我們可以用如下代碼獲取數組中的值：
data[0]
這種從 0 開始進行索引的編碼方式被稱爲是“Zero-based Indexing”
我們可以通過以下公式獲取數組特定元素：
base_address + index * date_size = target_address
此公式保證了，不同的數組元素達到的時間是相同的。
二維數組
一般稱爲一維數組爲 向量(Vector) 或 表(Table)，數學上稱二維數組爲 矩陣(Matrix)
按照以下代碼聲明一個矩陣：
int[][] data = new int[2][3]
基於這個二維數組，我們是無法確定 data[0][1]的內存地址，因爲這個問題涉及到二維數組在內存中的尋址方式。其本質是 行優先（Row-Major Order） 還是 列優先（Column-Major Order）
在行優先內存模型中，每一行的相鄰元素保存在相鄰的連續內存空間中，這個二維數組內存模型如下所示：
我們可以按照以下公式獲取data[i][j]裏的元素：
base_address + data_size * (i * number_of_column + j)
在列優先內存模型中，每一列的相鄰元素保存在相鄰的連續內存空間中，這個二維數組內存模型如下所示：
我們可以按照以下公式獲取data[i][j]裏的元素：
base_address + data_size * (i * number_of_row + j)
CPU 在讀取內存數據的時候，通常會有一個 CPU 緩存策略。也就是說，在 CPU 讀取程序指定地址的數值時，CPU 會把和它地址相鄰的一些數據也一併讀取並放到更高一級的緩存中，比如 L1 或者 L2 緩存。當數據存放在這種緩存上的時候，讀取的速度有可能會比直接從內存上讀取的速度快 10 倍以上。
數組特點
高效的訪問和低效的插入刪除
數組的訪問時間複雜度是 O(1)
對於保存基本類型（Primitive Type）的數組來說，它們的內存大小在一開始就已經確定好了，我們稱它爲靜態數組（Static Array）。靜態數組的大小是無法改變的，所以我們無法對這種數組進行插入或者刪除操作。但是在使用高級語言的時候，比如 Java，我們知道 Java 中的 ArrayList 這種 Collection 是提供了像 add 和 remove 這樣的 API 來進行插入和刪除操作，這樣的數組可以稱之爲動態數組（Dynamic Array）。
爲了維持數組內存中的連續性，當插入一個數據時，需要把待插入節點及之後所有的數據都拷貝，然後給數組擴容，把拷貝的數據放入待插入節點之後，最後再在待插入節點插入目標值。
刪除元素同理，所以插入刪除時間複雜度是 O(n)