# 数组 「数组 array」是一种线性数据结构,其将相同类型的元素存储在连续的内存空间中。我们将元素在数组中的位置称为该元素的「索引 index」。下图展示了数组的主要概念和存储方式。 ![数组定义与存储方式](array.assets/array_definition.png) ## 数组常用操作 ### 初始化数组 我们可以根据需求选用数组的两种初始化方式:无初始值、给定初始值。在未指定初始值的情况下,大多数编程语言会将数组元素初始化为 $0$ : === "Python" ```python title="array.py" # 初始化数组 arr: list[int] = [0] * 5 # [ 0, 0, 0, 0, 0 ] nums: list[int] = [1, 3, 2, 5, 4] ``` === "C++" ```cpp title="array.cpp" /* 初始化数组 */ // 存储在栈上 int arr[5]; int nums[5] = { 1, 3, 2, 5, 4 }; // 存储在堆上(需要手动释放空间) int* arr1 = new int[5]; int* nums1 = new int[5] { 1, 3, 2, 5, 4 }; ``` === "Java" ```java title="array.java" /* 初始化数组 */ int[] arr = new int[5]; // { 0, 0, 0, 0, 0 } int[] nums = { 1, 3, 2, 5, 4 }; ``` === "C#" ```csharp title="array.cs" /* 初始化数组 */ int[] arr = new int[5]; // [ 0, 0, 0, 0, 0 ] int[] nums = [1, 3, 2, 5, 4]; ``` === "Go" ```go title="array.go" /* 初始化数组 */ var arr [5]int // 在 Go 中,指定长度时([5]int)为数组,不指定长度时([]int)为切片 // 由于 Go 的数组被设计为在编译期确定长度,因此只能使用常量来指定长度 // 为了方便实现扩容 extend() 方法,以下将切片(Slice)看作数组(Array) nums := []int{1, 3, 2, 5, 4} ``` === "Swift" ```swift title="array.swift" /* 初始化数组 */ let arr = Array(repeating: 0, count: 5) // [0, 0, 0, 0, 0] let nums = [1, 3, 2, 5, 4] ``` === "JS" ```javascript title="array.js" /* 初始化数组 */ var arr = new Array(5).fill(0); var nums = [1, 3, 2, 5, 4]; ``` === "TS" ```typescript title="array.ts" /* 初始化数组 */ let arr: number[] = new Array(5).fill(0); let nums: number[] = [1, 3, 2, 5, 4]; ``` === "Dart" ```dart title="array.dart" /* 初始化数组 */ List arr = List.filled(5, 0); // [0, 0, 0, 0, 0] List nums = [1, 3, 2, 5, 4]; ``` === "Rust" ```rust title="array.rs" /* 初始化数组 */ let arr: Vec = vec![0; 5]; // [0, 0, 0, 0, 0] let nums: Vec = vec![1, 3, 2, 5, 4]; ``` === "C" ```c title="array.c" /* 初始化数组 */ int arr[5] = { 0 }; // { 0, 0, 0, 0, 0 } int nums[5] = { 1, 3, 2, 5, 4 }; ``` === "Zig" ```zig title="array.zig" // 初始化数组 var arr = [_]i32{0} ** 5; // { 0, 0, 0, 0, 0 } var nums = [_]i32{ 1, 3, 2, 5, 4 }; ``` ### 访问元素 数组元素被存储在连续的内存空间中,这意味着计算数组元素的内存地址非常容易。给定数组内存地址(首元素内存地址)和某个元素的索引,我们可以使用下图所示的公式计算得到该元素的内存地址,从而直接访问该元素。 ![数组元素的内存地址计算](array.assets/array_memory_location_calculation.png) 观察上图,我们发现数组首个元素的索引为 $0$ ,这似乎有些反直觉,因为从 $1$ 开始计数会更自然。但从地址计算公式的角度看,**索引本质上是内存地址的偏移量**。首个元素的地址偏移量是 $0$ ,因此它的索引为 $0$ 是合理的。 在数组中访问元素非常高效,我们可以在 $O(1)$ 时间内随机访问数组中的任意一个元素。 ```src [file]{array}-[class]{}-[func]{random_access} ``` ### 插入元素 数组元素在内存中是“紧挨着的”,它们之间没有空间再存放任何数据。如下图所示,如果想在数组中间插入一个元素,则需要将该元素之后的所有元素都向后移动一位,之后再把元素赋值给该索引。 ![数组插入元素示例](array.assets/array_insert_element.png) 值得注意的是,由于数组的长度是固定的,因此插入一个元素必定会导致数组尾部元素“丢失”。我们将这个问题的解决方案留在“列表”章节中讨论。 ```src [file]{array}-[class]{}-[func]{insert} ``` ### 删除元素 同理,如下图所示,若想删除索引 $i$ 处的元素,则需要把索引 $i$ 之后的元素都向前移动一位。 ![数组删除元素示例](array.assets/array_remove_element.png) 请注意,删除元素完成后,原先末尾的元素变得“无意义”了,所以我们无须特意去修改它。 ```src [file]{array}-[class]{}-[func]{remove} ``` 总的来看,数组的插入与删除操作有以下缺点。 - **时间复杂度高**:数组的插入和删除的平均时间复杂度均为 $O(n)$ ,其中 $n$ 为数组长度。 - **丢失元素**:由于数组的长度不可变,因此在插入元素后,超出数组长度范围的元素会丢失。 - **内存浪费**:我们可以初始化一个比较长的数组,只用前面一部分,这样在插入数据时,丢失的末尾元素都是“无意义”的,但这样做会造成部分内存空间浪费。 ### 遍历数组 在大多数编程语言中,我们既可以通过索引遍历数组,也可以直接遍历获取数组中的每个元素: ```src [file]{array}-[class]{}-[func]{traverse} ``` ### 查找元素 在数组中查找指定元素需要遍历数组,每轮判断元素值是否匹配,若匹配则输出对应索引。 因为数组是线性数据结构,所以上述查找操作被称为“线性查找”。 ```src [file]{array}-[class]{}-[func]{find} ``` ### 扩容数组 在复杂的系统环境中,程序难以保证数组之后的内存空间是可用的,从而无法安全地扩展数组容量。因此在大多数编程语言中,**数组的长度是不可变的**。 如果我们希望扩容数组,则需重新建立一个更大的数组,然后把原数组元素依次复制到新数组。这是一个 $O(n)$ 的操作,在数组很大的情况下非常耗时。代码如下所示: ```src [file]{array}-[class]{}-[func]{extend} ``` ## 数组的优点与局限性 数组存储在连续的内存空间内,且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息,系统可以利用这些信息来优化数据结构的操作效率。 - **空间效率高**:数组为数据分配了连续的内存块,无须额外的结构开销。 - **支持随机访问**:数组允许在 $O(1)$ 时间内访问任何元素。 - **缓存局部性**:当访问数组元素时,计算机不仅会加载它,还会缓存其周围的其他数据,从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑,其存在以下局限性。 - **插入与删除效率低**:当数组中元素较多时,插入与删除操作需要移动大量的元素。 - **长度不可变**:数组在初始化后长度就固定了,扩容数组需要将所有数据复制到新数组,开销很大。 - **空间浪费**:如果数组分配的大小超过实际所需,那么多余的空间就被浪费了。 ## 数组典型应用 数组是一种基础且常见的数据结构,既频繁应用在各类算法之中,也可用于实现各种复杂数据结构。 - **随机访问**:如果我们想随机抽取一些样本,那么可以用数组存储,并生成一个随机序列,根据索引实现随机抽样。 - **排序和搜索**:数组是排序和搜索算法最常用的数据结构。快速排序、归并排序、二分查找等都主要在数组上进行。 - **查找表**:当需要快速查找一个元素或其对应关系时,可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射,则可以将字符的 ASCII 码值作为索引,对应的元素存放在数组中的对应位置。 - **机器学习**:神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算,这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 - **数据结构实现**:数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如,图的邻接矩阵表示实际上是一个二维数组。