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《数据结构与算法之美》——数据结构笔记

2018年09月19日

简介

推荐在学习的过程中,放慢速度,比如一天只学一章,尽量将demo中的代码实现下。

在技术圈,我们经常喜欢谈论高大上的架构,比如高可用、微服务、服务治理等等。鲜有人关注代码层面的编程能力,愿意沉下心来花几个月时间啃一啃计算机基础知识,认认真真夯实基础。PS:笔者在学习区块链时,区块链的原理很快就搞懂了,但真要说操盘一个项目还是远远不敢想的,因为面对具体的业务场景,不知道如何将取舍映射到技术上,也就始终跟区块链隔着距离。

像《算法导论》这些经典书籍,虽然很全面,但是过于理论,缺乏真实的开发场景,学起来非常枯燥,过不了几天就忘了。PS:计算机专业都会教《数据库原理》,讲了数据库的历史、三大范式、组成、事务等等,但你最直观的工作感受是什么?数据库压力很大怎么办。所以,描述一个知识有两种方式,一种是how、what、when、why等娓娓道来;一种是拿一个问题将所有的知识点串起来。

人生路上,我们会遇到很多的坎儿。跨过去,你就可以成长,跨不过去就是困难和停滞。而在后面很长一段时间里, 你都需要为这个困难买单。

为什么要学习数据结构和算法

参见为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用?

学习的重点:

  1. 复杂度分析,作者将这个事儿提到了一个极其重要的高度
  2. 除了知识本身外,更重要的是它的来历、特点和应用场景

算法的复杂度,

  1. 多项式量级,O(1),O(n),O(n^2),O(logn),O(nlogn)
  2. 非多项式量级,只有两个:O(2^n)和O(n!),这类问题称为NP问题。

考虑一下场景:

  1. 向数组第k个位置插入一个元素。将第k个原有的元素挪到数组最后
  2. 从数组中删除一个元素。将该位置标记为已删除,然后在一个时刻统一删除。想想jvm的标记清理算法
  3. 基于数组实现一个队列

为什么很多人的第一个反应是移动元素?原因就是

  1. 很多人没有将数组 作为存储结构,而是逻辑结构。作为逻辑结构的数组,它的定义是:用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据。作为存储结构,这就是一段儿空间,爱连续不连续。作为逻辑结构,就必须保持它的连续性。
  2. 我们在说问题的时候,没有说业务场景。如果我跟你说jvm垃圾清理,你肯定知道标记清除算法,无需在每一个时刻都保持数组数据的“纯洁性”。
  3. X/Y 问题。将元素插入数组的第K个位置,并没有说要维持数组原来的数据顺序。

时间复杂度代表的是一个增长趋势,但是,我们前面讲过,在大 O 复杂度表示法中,我们会省略低阶、系数和常数,也就是说,O(nlogn) 在没有省略低阶、系数、常数之前可能是 O(knlogn + c),而且 k 和 c有可能还是一个比较大的数。(尤其是k、c远大于n的时候),比如对于小规模数据的排序,O(n2) 的排序算法并不一定比 O(nlogn) 排序算法执行的时间长。对于小数据量的排序,我们选择比较简单、不需要递归的插入排序算法。

常用的数据结构

栈在函数调用中的应用,一次回收一个数据意思不大,但一次回收一个栈帧,即可实现返回值、参数、局部变量的自动分配与回收。cpu 栈寄存器 + 出入栈指令 这类硬件支持,加上栈操作形式的相对固定,使得编译器层面便可以屏蔽这些细节。甚至反过来说,是硬件特性 + 编译器 造就了“方法/函数”这一抽象,而不是方法利用了栈的特性。jvm 虽说堆内存垃圾回收很高端,但这类复杂的事儿就只能语言的虚拟机层 解决了。

常用算法

以新的角度看数据结构

  1. 数组 + 哈希函数 就成了一个散列表。 对于跳表来说,与其说数据结构本来就是那样子,还不如说为了在链表上提高查询速度而衍生的数据结构。对于B+树,换个角度想,我们可以说先有底层那一条叶子链,再有的上层索引结构。
  2. 阐述了为什么查询和排序是基本的算法,以及教程中提到的为什么散列表经常和链表一起使用。

链表:和数组一样,链表也可以是多维的

排序

快排伪代码

// 快速排序,A 是数组,n 表示数组的大小
quick_sort(A, n) { 
	quick_sort_c(A, 0, n-1)
}
// 快速排序递归函数,p,r 为下标	
quick_sort_c(A, p, r) { 
	if p >= r then return 
	q = partition(A, p, r) // 获取分区点 
	quick_sort_c(A, p, q-1) 
	quick_sort_c(A, q+1, r)
}

如果我们不考虑空间消耗的话,partition() 分区函数可以写得非常简单。我们申请两个临时数组 X 和 Y,遍历 A[p…r],将小于 pivot 的元素都拷贝到临时数组 X,将大于 pivot 的元素都拷贝到临时数组 Y,最后再将数组X 和数组 Y 中数据顺序拷贝到 A[p…r]。PS:这种表述方式让笔者对快排更有感觉了。

随机选择一个元素做“轴元素”,将所有大于轴元素的移到左边,其余移到右边。关键就是:从这一刻开始,小于“轴元素”的那些数就再也没有机会与大于“轴元素”的数进行两两比较了。

数学之美番外篇:快排为什么那样快

排序的本质可以这样来表述:一组未排序的N个数字,它们一共有N!种重排,其中只有一种排列是满足题意的。将排序问题看成和猜数字(给一定范围,猜测提问者写好的数字)一样,是通过问问题来缩小/排除(narrow down)结果的可能性区间,这样一来,就会发现,“最好的问题”就是那些能够均分所有可能性的问题,因为那样的话不管问题的答案如何,都能排除掉k-1/k(k为问题的答案有多少种输出——猜数字里面是2,称球里面是3)种可能性,而不均衡的问题总会有一个或一些答案分支排除掉的可能性要小于k-1/k。于是策略的下界就被拖累了。

从工程角度,根据不同场景选择不同策略,取长补短,对排序有几个优化:

  1. 短序列插入排序,长序列快速排序,发现快排性能不行(pivot/轴元素一轮快排结束后离边界很近,这个现象超过一定次数)使用堆排序。
  2. 快速排序本身的优化——优化pivot的选择
    1. 短序列 使用首个元素作为pivot
    2. 将近似中位数作为 pivot。中序列,采样三个元素(根据序列长度而定),将中位数作为pivot;长序列,采样九个元素(根据序列长度而定),将中位数作为pivot。
    3. 采样元素表征了序列的当前状态,如果采样元素都是逆序 ==> 序列可能已经逆序 ==> 翻转整个序列;如果采样元素都是升序 ==> 序列可能已经有序 ==> 使用插入排序 ==> 插入几次发现整个序列无法有序,则放弃插入排序。
    4. 如果两次partition 生成的pivot 相同,即partition 进行了无效分割,此时认为pivot 值为重复元素,先将重复元素排列在一起,减少重复元素对于pivot 选择的干扰。

短序列插入排序快的原因是:它不需要什么准备工作,比如堆排序要先准备一个大顶堆/小顶堆。

哈希/分治和归并

哈希算法的定义和原理非常简单,基本上一句话就可以概括了:将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串。后者就有很多的意涵了:

  1. 可以视为源数据的特征/标识/摘要
  2. 可以是分桶的桶号
  3. 可以是为了掩盖源数据或防篡改(安全加密)

为什么哈希表能做到 O(1) 时间复杂度呢?哈希表基于数组实现,哈希函数直接把查询关键字转换为数组下标,再通过数组的随机访问特性获取数据。

归并排序和快速排序都是分治,但比较好玩的是

  1. 归并排序是简单的缩小数据规模,或者可以认为是根据数据位置将数据集两两划分。
  2. 快速排序是根据数据特征来将数据集两两划分。

假如我们有 1T 的日志文件,这里面记录了用户的搜索关键词,我们想要快速统计出每个关键词被搜索的次数,该怎么做呢?

  1. 首先就是分治,将数据规模缩小到单机可以处理的程度
  2. 分治就涉及到怎么分的问题?肯定是“快排”的分法更好一些,快排(从小到大)保证了左边整体一定比右边小,将快排的“二分”扩散成“多分”, 同一个搜索关键词按哈希(哈希也是数据特征的一种)被分配到同一个机器上

那么分治后的结果如何归并呢?

  1. 不需要归并,比如上例的统计搜索关键词次数
  2. 大文件排序的归并,堆合并

基于数学图论中的各种模型,例如各种二叉树、多叉树、有向图和无向图等等。通常,这些模型表示了顶点和顶点之间的稀疏关系,所以它们常常是基于指针或者对象引用来实现的。

树的划分方式有很多

  1. 一个是结构的限定,比如分几叉
  2. 一个是内容的限定,比如节点大小必须左<中<右

二叉树既可以用链式存储,也可以用数组顺序存储。数组顺序存储的方式比较适合完全二叉树,其他类型的二叉树用数组存储会比较浪费存储空间。

二叉查找树,二叉查找树要求,在树中的任意一个节点,其左子树中的每个节点的值,都要小于这个节点的值,而右子树节点的值都大于这个节点的值。进而带来几个特性:中序遍历二叉查找树,可以输出有序的数据序列,时间复杂度是 O(n)

支持重复数据的二叉查找树,如何处理重复数据:

  • 二叉查找树中每一个节点不只存储数据,还挂一个链表或支持动态扩容的数组等数据结构,把值相同的数据都存储在同一个节点上。恍惚之间跟hashmap异曲同工。数据结构保存的是数据和数据的关系,数组只是保存数据关系的方式之一。
  • 将这个要插入的数据放到等值节点的右子树

二叉树的演化逻辑

平衡二叉树:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1。发明平衡二叉查找树这类数据结构的初衷是,解决普通二叉查找树在频繁的插入、删除等动态更新的情况下,导致树倾斜,出现时间复杂度退化的问题。

AVL 树是一种高度平衡的二叉树,所以查找的效率非常高,但是有利就有弊,AVL 树为了维持这种高度的平衡,会通过旋转操作将高度保持在logN。每次插入、删除都要做调整,就比较复杂、耗时,旋转算法是不同树的具有区分性的特质之一。那对于频繁插入、删除的场合,如何减少调整呢?

  1. 删除的时候只是标记删除,但不真正删除
  2. 一个节点存储更多的数据(更多的分叉),就减少了左旋、右旋的次数。比如mysql innodb的索引树,一个节点的数据大小直接是一个内存块。以2-3树为例从2-3-4树谈到Red-Black Tree(红黑树)

二叉树与高阶(一个节点多于2个叉)树不同在于,高阶树中每个节点元素的个数,为旋转算法提供了决策依据,体现在:

  1. 是否需要分裂合并等操作
  2. 大多数时候,一个插入和删除操作影响节点本身、父亲和兄弟节点,通过父节点元素个数,可以简单的判断是否波及其他节点。
  插入维持平衡 删除维持平衡
二叉树 旋转 旋转
B+Tree 节点的分裂、元素的上浮 向兄弟节点借元素、合并节点、元素的下沉

Left-Leaning Red-Black Trees2-3-4 树在多数编程语言中实现起来相对困难,因为在树上的操作涉及大量的特殊情况。红黑树通过引入颜色的概念,其存在标识一种平衡状态,通过局部的直接判断,即可进行旋转决策。红黑树与2-3-4树的等价性:2-3-4树最终能转换成一棵红黑树,反过来对于红黑树,将红链接相连的节点合并,得到的就是一颗2-3树。

红黑树只是做到了近似平衡,并不是严格的平衡,所以在维护平衡的成本上,要比 AVL 树要低。​Java Map中那些巧妙的设计红黑树是一种平衡的二叉树搜索树,类似地还有AVL树。两者核心的区别是AVL树追求“绝对平衡”,在插入、删除节点时,成本要高于红黑树,但也因此拥有了更好的查询性能,适用于读多写少的场景。然而,对于HashMap而言,读写操作其实难分伯仲,因此选择红黑树也算是在读写性能上的一种折中。

如果红黑树过大,内存中放不下时,可以改用 B 树,将部分索引存放在磁盘上。磁盘访问速度要比内存慢很多,但 B 树充分考虑了机械磁盘寻址慢、顺序读写快的特点,通过多分支降低了树高,减少了磁盘读写次数。

二叉树的演化逻辑

要实现一个堆,我们先要知道,堆都支持哪些操作以及如何存储一个堆。这句话体现的思维方式很重要,你设计一个系统,也要分析用户对这个系统有哪些操作系统设计的一些体会

堆的结构通过最小的代价时刻对外保持最大值或最小值。堆是完全二叉树,可用数组存储,一样是数组存储,但不是按序插入/删除,便可以使得第一个元素永远是最大/小值,其它部分依然是无序的(当然堆的上层都比下层大,也不能说是完全无序)。不讲堆排序,单单是建堆的话,完全无序 ==> 最大/小值 + 其它部分无序 ==> 完全有序。这个特性

  1. 你用一部分就是topk
  2. 你全用就是排序
  3. 如果最大值 指的不是元素本身,而是元素附带的优先级的话, 便是一个优先级队列

    • 队列的两个基本操作:push和poll
    • 优先级队列的两个基本操作:push和pull优先级最高的元素
  4. 你用一半就是中位数(你要证明一半数比它小,一半数比它大),即用一个数组的一半元素建个大顶堆,另一半建一个小顶堆(所有元素都比大顶堆大),那么大顶堆堆顶一定是中位数。它的一个变形是 求 99 百分位数据(比如监控系统的99%响应时间)

  数组 链表 存储效率
线性表     链表略差
节点间关系通过位置表示 x叉树 不是“完全的”树时数组较差
二维数组/邻接矩阵 邻接表 稀疏矩阵时数组较差

总的来说,相对数组,链表的方式对计算机缓存命中不友好。

邻接表乍一看还有点像散列表,在基于链表法解决冲突的散列表中,如果链过长,为了提高查找效率,我们可以将链表换成其他更加高效的数据结构,比如平衡二叉查找树、红黑树、跳表等,邻接表同理。数据结构是为算法服务的,所以具体选择哪种存储方法,与期望支持的操作有关系。比如我们假设微博使用图来存储好友关注关系,需要分页返回粉丝列表,邻接表中的链表就可以使用跳表,因为跳表的数据本来就是有序的。如果只有几十万用户,社交关系可以存在内存中,若是上亿用户,则可以把邻接表存储在不同的机器上。

邻接表链表方案的选择 是一个直观的“兵无定式,水无常形”。妹子说喜欢吃“麻婆豆腐”犯不着没有麻婆豆腐就不点菜了,麻的、辣的、豆腐都可以点。我们看到邻接表教科书上用的链表,也不是就定死了不能换其它结构,实际上无所谓是链表、数组、红黑树、跳表。“链表”部分用什么结构“无定式”,“定式”是操作需求。

从这个角度再来看,为什么很多书花很多篇幅将查找和排序?因为很多需求最终都可以归结为查找和排序,然后才是,在极致的查找、排序效率亦或者两者平衡的数据结构之间选择。数据结构就像是设计模式,不是为了用设计模式而用设计模式,而是你知道这应该有一个事件通知的设计,然后才是去应用一个观察者模式。

美团图数据库平台建设及业务实践

索引的门道

索引真是个好东西。索引的英文名字叫:index,这个英文单词让我们联想到什么?在实际的编程中,index这个单词真是到处可见。例如:数组的下标就是index。计算机大部分工作都是在Addressing,所以,在计算机中,索引到处存在。小到操作系统虚拟内存到真实内存的映射,就是索引嘛,大到分布式系统、网络,都是这个原理。

小结

学习数据结构最难的不是理解和掌握原理,而是能灵活地将各种场景和问题抽象成对应的数据结构和算法。

知识的学习是一个反复迭代、不断沉淀的过程

该教程的几个很大的意义

  1. 重新组织了数据结构的知识,比如数据结构课本上的查找只说了一个(基于数组的)二分查找。而教程在“查找”章节 讲了 基于链表的查询的跳表。笔者在最开始接触跳表时,则没有将两者联系在一起。联系在一起有什么好处呢?“基于有序链表的查找”便是对跳表信息量的 降维。
  2. 为很多结构找到工程上实际的例子,比如图与微博好友关注业务的关联,再引出不同的业务需求对图实现结构的影响。

从系统设计和业务设计中来看待数据结构的话,我们一般从需求出发,先提炼“用户接口”,已有的结构 一般只能满足简单的信息存储需求, 对于其它需求则需添加辅助存储结构 或者根本上改变存储结构。如果一些“用户接口” 怎么实现都纠结,则通常意味着 信息不够,以笔者现在的经验看,这些信息一般意味着一些中间状态。中间状态(在内存中)或许不需要存储到db,但对于特定接口很有必要。

算法一般作用于特定的数据结构之上,比如二分查找是基于数组的,在链表上就玩不转了。

三篇文章了解 TiDB 技术内幕——说计算SQL 和 KV 结构之间存在巨大的区别,那么如何能够方便高效地进行映射,就成为一个很重要的问题。一个好的映射方案必须有利于对数据操作的需求。那么我们先看一下对数据的操作有哪些需求,分别有哪些特点。

情商比智商更重要,而情商中最重要的,我觉得就是逆商(逆境商数,Adversity Quotient),也就是,当你遇到困难时,你会如何去面对,这将会决定你的人生最终能够走多远。

如果单单是存储数据,可以用线性表。若是存储数据间略微复杂的关系,便要用到树和图。不存复杂关系,但要兼顾对数据各种操作的性能,也要用树等结构。熵的概念

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