Javaのデータ構造とアルゴリズム：実践事例を詳しく解説

データ構造とアルゴリズムはプログラムの効率性にとって重要な要素です。 Java で一般的に使用されるデータ構造には、配列、リンク リスト、スタック、バイナリ ツリーなどがあります。一般的なアルゴリズムには、クイック ソートとバイナリ検索が含まれます。この記事では、実際の事例を通じてこれらの概念をシンプルかつわかりやすい方法で説明します。 配列: 生徒のスコアなど、同じ種類の要素を継続的に格納します。リンク リスト: 要素は、シミュレートされたキューなどのポインターを介してリンクされます。スタック: 関数呼び出しのトレースなど、LIFO 原則に従います。バイナリ ツリー: ファイル システム ディレクトリなどのツリー データ構造。クイックソート: 分割統治戦略では、配列を 2 つの部分に分割し、別々にソートします。二分検索: 順序付けされた配列に対して二分検索を実行して、検索範囲を絞り込みます。

Javaのデータ構造とアルゴリズム: 実際のケースの詳細な説明

はじめに

データ構造とアルゴリズムはコンピュータサイエンスの基礎であり、プログラムの効率と堅牢性を決定します。この記事ではJavaでよく使われるデータ構造とアルゴリズムを実践事例を交えてわかりやすく解説します。

配列

定義: 連続メモリ空間に格納された同じ型の要素のコレクション。

実際のケース: 生徒の成績の保存

int[] scores = {90, 85, 78, 95, 82};

リンクリスト

定義: 要素がポインターによってリンクされている線形データ構造。

実際のケース: シミュレートされたキュー

class Node {
    int value;
    Node next;
}

class Queue {
    Node head;
    Node tail;

    public void enqueue(int value) {
        Node newNode = new Node();
        newNode.value = value;
        if (head == null) {
            head = newNode;
            tail = newNode;
        } else {
            tail.next = newNode;
            tail = newNode;
        }
    }

    public int dequeue() {
        if (head == null) {
            throw new RuntimeException("Queue is empty");
        }

        int value = head.value;
        head = head.next;
        if (head == null) {
            tail = null;
        }
        return value;
    }
}

スタック

定義: 後入れ先出し (LIFO) 原則に従う線形データ構造。

実際のケース: 関数呼び出しのトレース

class Stack<T> {
    private List<T> elements = new ArrayList<>();

    public void push(T element) {
        elements.add(element);
    }

    public T pop() {
        if (elements.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("Stack is empty");
        }
        return elements.remove(elements.size() -1);
    }

    public T peek() {
        if (elements.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("Stack is empty");
        }
        return elements.get(elements.size() -1);
    }
}

バイナリツリー

定義: ルートノードと0個以上の子ノードを含むツリーデータ構造。

実際のケース: ファイルシステムディレクトリ

class TreeNode {
    private String name;
    private List<TreeNode> children;

    // ... 其他代码
}

class FileSystem {
    private TreeNode root;

    // ... 其他代码
}

ソートアルゴリズム

クイックソート

説明: 分割統治戦略、配列を 2 つの部分に分割し、別々にソートしてからマージします。

実際のケース: 一連の数値の並べ替え

public static void quickSort(int[] arr) {
    if (arr == null || arr.length <= 1) {
        return;
    }

    int pivot = arr[0];
    int leftIndex = 0;
    int rightIndex = arr.length - 1;

    while (leftIndex < rightIndex) {
        while (arr[rightIndex] >= pivot && rightIndex > leftIndex) {
            rightIndex--;
        }
        arr[leftIndex] = arr[rightIndex];

        while (arr[leftIndex] <= pivot && rightIndex > leftIndex) {
            leftIndex++;
        }
        arr[rightIndex] = arr[leftIndex];
    }
    arr[leftIndex] = pivot;

    quickSort(arr, 0, leftIndex - 1);
    quickSort(arr, leftIndex + 1, arr.length - 1);
}

検索アルゴリズム

二分探索

説明: 順序付けられた配列に対して二分探索を実行し、検索範囲を段階的に絞り込みます。

実際のケース: 配列内の要素を見つける

public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
    int left = 0;
    int right = arr.length - 1;

    while (left <= right) {
        int mid = (left + right) / 2;

        if (arr[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    return -1;
}

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