数据结构精讲：从原理到实战–学习笔记01
本笔记是记录学习 《数据结构精讲：从原理到实战》，作者是：蔡元楠，Google Brain资深工程师。
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数组内存模型
一维数组
当定义一个数组后
int[] data = new int[5];
内存模型如图所示
这种连续空间的内存模型揭示了一个重要特性：随机访问（random access）
random access：可以用同等的时间访问到一组数据中的任意一个元素。
我们可以用如下代码获取数组中的值：
data[0]
这种从 0 开始进行索引的编码方式被称为是“Zero-based Indexing”
我们可以通过以下公式获取数组特定元素：
base_address + index * date_size = target_address
此公式保证了，不同的数组元素达到的时间是相同的。
二维数组
一般称为一维数组为 向量(Vector) 或 表(Table)，数学上称二维数组为 矩阵(Matrix)
按照以下代码声明一个矩阵：
int[][] data = new int[2][3]
基于这个二维数组，我们是无法确定 data[0][1]的内存地址，因为这个问题涉及到二维数组在内存中的寻址方式。其本质是 行优先（Row-Major Order） 还是 列优先（Column-Major Order）
在行优先内存模型中，每一行的相邻元素保存在相邻的连续内存空间中，这个二维数组内存模型如下所示：
我们可以按照以下公式获取data[i][j]里的元素：
base_address + data_size * (i * number_of_column + j)
在列优先内存模型中，每一列的相邻元素保存在相邻的连续内存空间中，这个二维数组内存模型如下所示：
我们可以按照以下公式获取data[i][j]里的元素：
base_address + data_size * (i * number_of_row + j)
CPU 在读取内存数据的时候，通常会有一个 CPU 缓存策略。也就是说，在 CPU 读取程序指定地址的数值时，CPU 会把和它地址相邻的一些数据也一并读取并放到更高一级的缓存中，比如 L1 或者 L2 缓存。当数据存放在这种缓存上的时候，读取的速度有可能会比直接从内存上读取的速度快 10 倍以上。
数组特点
高效的访问和低效的插入删除
数组的访问时间复杂度是 O(1)
对于保存基本类型（Primitive Type）的数组来说，它们的内存大小在一开始就已经确定好了，我们称它为静态数组（Static Array）。静态数组的大小是无法改变的，所以我们无法对这种数组进行插入或者删除操作。但是在使用高级语言的时候，比如 Java，我们知道 Java 中的 ArrayList 这种 Collection 是提供了像 add 和 remove 这样的 API 来进行插入和删除操作，这样的数组可以称之为动态数组（Dynamic Array）。
为了维持数组内存中的连续性，当插入一个数据时，需要把待插入节点及之后所有的数据都拷贝，然后给数组扩容，把拷贝的数据放入待插入节点之后，最后再在待插入节点插入目标值。
删除元素同理，所以插入删除时间复杂度是 O(n)