原文链接：Data Structures for Beginners: Arrays, HashMaps, and Lists

众成翻译地址：初学者应该了解的数据结构：Array、HashMap 与 List

校对：Volong

挺长的一篇文章，建议不太熟悉数据结构的同学慢慢阅读一下这篇文章，希望对你有所帮助~以下是译文正文：

Data Structures for Beginners: Arrays, HashMaps, and Lists

当开发程序时，我们（通常）需要在内存中存储数据。根据操作数据方式的不同，可能会选择不同的数据结构。有很多常用的数据结构，如：Array、Map、Set、List、Tree、Graph 等等。（然而）为程序选取合适的数据结构可能并不容易。因此，希望这篇文章能帮助你了解（不同数据结构的）表现，以求在工作中合理地使用它们。

本文主要聚焦于线性的数据结构，如：Array、Set、List、Sets、Stacks、Queues 等等。

本篇是以下教程的一部分（译者注：如果大家觉得还不错，我会翻译整个系列的文章）:

初学者应该了解的数据结构与算法（DSA）

算法的时间复杂性与大 O 符号
每个程序员应该知道的八种时间复杂度
初学者应该了解的数据结构：Array、HashMap 与 List 👈 即本文
初学者应该了解的数据结构： Graph (译文)
初学者应该了解的数据结构：Tree (敬请期待)
附录 I：递归算法分析

（操作）数据结构的时间复杂度

下表是本文所讨论内容的概括。

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* = 运行时分摊

数据结构	插入	访问	查找	删除	备注
Array	O(n)	O(1)	O(n)	O(n)	插入最后位置复杂度为 O(1)。
(Hash)Map	O(1)*	O(1)*	O(1)*	O(1)*	重新计算哈希会影响插入时间。
Map	O(log(n))	-	O(log(n))	O(log(n))	通过二叉搜索树实现
Set（使用 HashMap）	O(1）*	-	O(1)*	O(1)*	由 HashMap 实现
Set (使用 List)	O(n)	-	O(n)]	O(n)	通过 List 实现
Set (使用二叉搜索树)	O(log(n))	-	O(log(n))	O(log(n))	通过二叉搜索树实现
Linked List (单向)	O(n)	-	O(n)	O(n)	在起始位置添加或删除元素，复杂度为 O(1)
Linked List (双向）	O(n)	-	O(n)	O(n)	在起始或结尾添加或删除元素，复杂度为 O(1)。然而在中间位置是 O(n)。
Stack (由 Array 实现)	O(1)	-	-	O(1)]	插入与删除都遵循与后进先出（LIFO）
Queue (简单地由 Array 实现)	O(n)	-	-	O(1)	插入（Array.shift）操作的复杂度是 O(n)
Queue (由 Array 实现，但进行了改进)	O(1)*	-	-	O(1)	插入操作的最差情况复杂度是 O(n)。然而分摊后是 O(1)
Queue (由 List 实现)	O(1)	-	-	O(1)	使用双向链表

注意： 二叉搜索树 与其他树结构、图结构，将在另一篇文章中讨论。

原始数据类型

原始数据类型是构成数据结构最基础的元素。下面列举出一些原始原始数据类型：

整数，如：1, 2, 3, …
字符，如：a, b, "1", "*"
布尔值， true 与 false.
浮点数，如：3.14159, 1483e-2.

Array

数组可由零个或多个元素组成。由于数组易于使用且检索性能优越，它是最常用的数据结构之一。

你可以将数组想象成一个抽屉，可以将数据存到匣子中。

数组就像将东西存到匣子中的抽屉

Array is like a drawer that stores things on bins

当你想查找某个元素时，你可以直接打开对应编号的匣子（时间复杂度为 O(1)）。然而，如果你忘记了匣子里存着什么，就必须逐个打开所有的匣子（时间复杂度为 O(n)），直到找到所需的东西。数组也是如此。

根据编程语言的不同，数组存在一些差异。对于 JavaScript 和 Ruby 等动态语言而言，数组可以包含不同的数据类型：数字，字符串，对象甚至函数。而在 Java 、 C 、C ++ 之类的强类型语言中，你必须在使用数组之前，定好它的长度与数据类型。JavaScript 会在需要时自动增加数组的长度。

Array 的内置方法

根据编程序言的不同，数组（方法）的实现稍有不同。

比如在 JavaScript 中，我们可以使用 unshift 与 push 添加元素到数组的头或尾，同时也可以使用 shift 与 pop 删除数组的首个或最后一个元素。让我们来定义一些本文用到的数组常用方法。

常用的 JS 数组内置函数

函数	复杂度	描述
array.push(element1[, …[, elementN]])	O(1)	将一个或多个元素添加到数组的末尾
array.pop()	O(1)	移除数组末尾的元素
array.shift()	O(n)	移除数组开头的元素
array.unshift(element1[, …[, elementN]])	O(n)	将一个或多个元素添加到数组的开头
array.slice([beginning[, end]])	O(n)	返回浅拷贝原数组从 `beginning` 到 `end`（不包括 `end`）部分组成的新数组
array.splice(start[, deleteCount[, item1[,…]]])	O(n)	改变 (插入或删除) 数组

向数组插入元素

将元素插入到数组有很多方式。你可以将新数据添加到数组末尾，也可以添加到数组开头。

先看看如何添加到末尾：

function insertToTail(array, element) {
  array.push(element);
  return array;
}

const array = [1, 2, 3];
console.log(insertToTail(array, 4)); // => [ 1, 2, 3, 4 ]

根据规范，push 操作只是将一个新元素添加到数组的末尾。因此，

Array.push 的时间复杂度度是 O(1)。

现在看看如添加到开头：

function insertToHead(array, element) {
  array.unshift(element);
  return array;
}

const array = [1, 2, 3];
console.log(insertToHead(array, 0));// => [ 0, 1, 2, 3, ]

你觉得 insertToHead 函数，时间复杂度是什么呢？看起来和上面（push）差不多，除了调用的方法是 unshift 而不是 push。但这有个问题，unshift 是通过将数组的每一项移到下一项，腾出首项的空间来容纳新添加的元素。所以它是遍历了一次数组的。

Array.unshift 的时间复杂度度是 O(n)。

访问数组中的元素

如果你知道待查找元素在数组中的索引，那你可以通过以下方法直接访问该元素：

function access(array, index) {
  return array[index];
}

const array = [1, 'word', 3.14, { a: 1 }];
access(array, 0);// => 1
access(array, 3);// => {a: 1}

正如上面你所看到的的代码一样，访问数组中的元素时间是恒定的：

访问数组中元素的时间复杂度是 O(1)。

注意：通过索引修改数组的值所花费的时间也是恒定的。

在数组中查找元素

如果你想查找某个元素但不知道对应的索引时，那只能通过遍历数组的每个元素，直到找到为止。

function search(array, element) {
  for (let index = 0;
       index < array.length;
       index++) {
    if (element === array[index]) {
      return index;
    }
  }
}

const array = [1, 'word', 3.14, { a: 1 }];
console.log(search(array, 'word'));// => 1
console.log(search(array, 3.14));// => 2

鉴于使用了 for 循环，那么：

在数组中查找元素的时间复杂度是 O(n)

在数组中删除元素

你觉得从数组中删除元素的时间复杂度是什么呢？

先一起思考下这两种情况：

从数组的末尾删除元素所需时间是恒定的，也就是 O(1)。
然而，无论是从数组的开头或是中间位置删除元素，你都需要调整（删除元素后面的）元素位置。因此复杂度为 O(n)。

Talk is cheap, let’s do the code!

function remove(array, element) {
  const index = search(array, element);
  array.splice(index, 1);
  return array;
}

const array1 = [0, 1, 2, 3];
console.log(remove(array1, 1));// => [ 0, 2, 3 ]

我们使用了上面定义的 search 函数来查找元素的的索引，复杂度为 O(n)。然后使用JS 内置的 splice 方法，它的复杂度也是 O(n)。那（删除函数）总的时间复杂度不是 O(2n) 吗?记住，（对于时间复杂度而言，）我们并不关心常量。

对于上面列举的两种情况，考虑最坏的情况：

在数组中删除某项元素的时间复杂度是 O(n)。

数组方法的时间复杂度

在下表中，小结了数组（方法）的时间复杂度：

数组方法的时间复杂度

操作方法	最坏情况
访问 (`Array.[]`)	O(1)
添加新元素至开头 (`Array.unshift`)	O(n)
添加新元素至末尾 (`Array.push`)	O(1)
查找 (通过值而非索引)	O(n)
删除 (`Array.splice`)	O(n)

HashMaps

HashMap有很多名字，如 HashTableHashMap、Map、Dictionary、Associative Array 等。概念上它们都是一致的，实现上稍有不同。

哈希表是一种将键 映射到 值的数据结构。

回想一下关于抽屉的比喻，现在匣子有了标签，不再是按数字顺序了。

HashMap 也和抽屉一样存储东西，通过不同标识来区分不同匣子。

HashMap is like a drawer that stores things on bins and label them

此例中，如果你要找一个玩具，你不需要依次打开第一个、第二个和第三个匣子来查看玩具是否在内。直接代开被标识为“玩具”的匣子即可。这是一个巨大的进步，查找元素的时间复杂度从 O(n) 降为 O(1) 了。

数字是数组的索引，而标识则作为 HashMap 存储数据的键。HashMap 内部通过 哈希函数 将键（也就是标识）转化为索引。

至少有两种方式可以实现 hashmap：

数组：通过哈希函数将键映射为数组的索引。（查找）最差情况： O(n)，平均： O(1)。
二叉搜索树: 使用自平衡二叉搜索树查找值（另外的文章会详细介绍）。（查找）最差情况： O(log n)，平均：O(log n)。

我们会介绍树与二叉搜索树，现在先不用担心太多。实现 Map 最常用的方式是使用数组与哈希转换函数。让我们（通过数组）来实现它吧

通过数组实现 HashMap

HashMap: hash function translates keys into bucket (array) indexes

正如上图所示，每个键都被转换为一个 hash code。由于数组的大小是有限的（如此例中是10），（如发生冲突，）我们必须使用求模函数找到对应的桶（译者注：桶指的是数组的项），再循环遍历该桶（来寻找待查询的值）。每个桶内，我们存储的是一组组的键值对，如果桶内存储了多个键值对，将采用集合来存储它们。

我们将讲述 HashMap 的组成，让我们先从哈希函数开始吧。

哈希函数

实现 HashMap 的第一步是写出一个哈希函数。这个函数会将键映射为对应（索引的）值。

完美的哈希函数 是为每一个不同的键映射为不同的索引。

借助理想的哈希函数，可以实现访问与查找在恒定时间内完成。然而，完美的哈希函数在实践中是难以实现的。你很可能会碰到两个不同的键被映射为同一索引的情况，也就是冲突。

当使用类似数组之类的数据结构作为 HashMap 的实现时，冲突是难以避免的。因此，解决冲突的其中一种方式是在同一个桶中存储多个值。当我们试图访问某个键对应的值时，如果在对应的桶中发现多组键值对，则需要遍历它们（以寻找该键对应的值），时间复杂度为 O(n)。然而，在大多数（HashMap）的实现中， HashMap 会动态调整数组的长度以免冲突发生过多。因此我们可以说分摊后的查找时间为 O(1)。本文中我们将通过一个例子，讲述分摊的含义。

HashMap 的简单实现

一个简单（但糟糕）的哈希函数可以是这样的：

class NaiveHashMap {

  constructor(initialCapacity = 2) {
    this.buckets = new Array(initialCapacity);
  }

  set(key, value) {
    const index = this.getIndex(key);
    this.buckets[index] = value;
  }

  get(key) {
    const index = this.getIndex(key);
    return this.buckets[index];
  }

  hash(key) {
    return key.toString().length;
  }

  getIndex(key) {
    const indexHash = this.hash(key);
    const index = indexHash % this.buckets.length;
    return index;
  }
}

完整代码

我们直接使用 buckets 而不是抽屉与匣子，相信你能明白喻义的意思 :)

HashMap 的初始容量（译者注：容量指的是用于存储数据的数组长度，即桶的数量）是2（两个桶）。当我们往里面存储多个元素时，通过求模 % 计算出该键应存入桶的编号（，并将数据存入该桶中）。

留意代码的第18行（即 return key.toString().length;）。之后我们会对此进行一点讨论。现在先让我们使用一下这个新的 HashMap 吧。

// Usage:
const assert = require('assert');
const hashMap = new NaiveHashMap();
hashMap.set('cat', 2);
hashMap.set('rat', 7);
hashMap.set('dog', 1);
hashMap.set('art', 8);
console.log(hashMap.buckets);
/*
  bucket #0: <1 empty item>,
  bucket #1: 8
*/
assert.equal(hashMap.get('art'), 8); // this one is ok
assert.equal(hashMap.get('cat'), 8); // got overwritten by art 😱
assert.equal(hashMap.get('rat'), 8); // got overwritten by art 😱
assert.equal(hashMap.get('dog'), 8); // got overwritten by art 😱

这个 HashMap 允许我们通过 set 方法设置一组键值对，通过往 get 方法传入一个键来获取对应的值。其中的关键是哈希函数，当我们存入多组键值时，看看这 HashMap 的表现。

你能说出这个简单实现的 HashMap 存在的问题吗？

1) Hash function 转换出太多相同的索引。如：

hash('cat') // 3
hash('dog') // 3

这会产生非常多的冲突。

2) 完全不处理冲突的情况。cat 与 dog 会重写彼此在 HashMap 中的值（它们均在桶 #1 中）。

3 数组长度。即使我们有一个更好的哈希函数，由于数组的长度是2，少于存入元素的数量，还是会产生很多冲突。我们希望 HashMap 的初始容量大于我们存入数据的数量。

改进哈希函数

HashMap 的主要目标是将数组查找与访问的时间复杂度，从 O(n) 降至 O(1)。

为此，我们需要：

一个合适的哈希函数，尽可能地减少冲突。
一个长度足够大的数组用于保存数据。

让我们重新设计哈希函数，不再采用字符串的长度为 hash code，取而代之是使用字符串中每个字符的ascii 码的总和为 hash code。

hash(key) {
  let hashValue = 0;
  const stringKey = key.toString();
  for (let index = 0; index < stringKey.length; index++) {
    const charCode = stringKey.charCodeAt(index);
    hashValue += charCode;
  }
  return hashValue;
}

再试一次：

hash('cat') // 312  (c=99 + a=97 + t=116)
hash('dog') // 314 (d=100 + o=111 + g=103)

这函数比之前的要好！这是因为相同长度的单词由不一样的字母组成，因而 ascii 码的总和不一样。

然而，仍然有问题！单词 rat 与 art 转换后都是327，产生冲突了！ 💥

可以通过偏移每个字符的 ascii 码再求和来解决：

hash(key) {
  let hashValue = 0;
  const stringKey = `${key}`;
  for (let index = 0; index < stringKey.length; index++) {
    const charCode = stringKey.charCodeAt(index);
    hashValue += charCode << (index * 8);
  }
  return hashValue;
}

现在继续试验，下面列举出了十六进制的数字，这样可以方便我们观察位移。

// r = 114 or 0x72; a = 97 or 0x61; t = 116 or 0x74

hash('rat'); // 7,627,122 (r: 114 * 1 + a: 97 * 256 + t: 116 * 65,536) or in hex: 0x726174 (r: 0x72 + a: 0x6100 + t: 0x740000)

hash('art'); // 7,631,457 or 0x617274

然而，如果数据类型不同会有怎样的表现呢？

hash(1); // 49
hash('1'); // 49
hash('1,2,3'); // 741485668
hash([1,2,3]); // 741485668
hash('undefined') // 3402815551
hash(undefined) // 3402815551

天啊，仍然有问题！！不同的数据类型不应该返回相同的 hash code！

该如何解决呢？

其中一种方式是在哈希函数中，将数据的类型作为转换 hash code 的一部分。

hash(key) {
  let hashValue = 0;
  const stringTypeKey = `${key}${typeof key}`;
  for (let index = 0; index < stringTypeKey.length; index++) {
    const charCode = stringTypeKey.charCodeAt(index);
    hashValue += charCode << (index * 8);
  }
  return hashValue;
}

让我们让我们再试一次：

console.log(hash(1)); // 1843909523
console.log(hash('1')); // 1927012762
console.log(hash('1,2,3')); // 2668498381
console.log(hash([1,2,3])); // 2533949129
console.log(hash('undefined')); // 5329828264
console.log(hash(undefined)); // 6940203017

Yay!!! 🎉 我们终于有了更好的哈希函数！

同时，我们可以改变 HashMap 的原始容量以减少冲突，让我们在下一节中优化 HashMap。

更完善的 HashMap 实现

通过优化好的哈希函数，HashMap 可以表现得更好。

尽管冲突仍可能发生，但通过一些方式可以很好地处理它们。

对于我们的 HashMap，希望有以下改进：

哈希函数，检查类型与计算各字符（ascii 码的总和）以减少冲突的发生。
解决冲突，通过将值添加到集合中来解决这问题，同时需要一个计数器追踪冲突的数量。

更完善 HashMap 实现完整代码

class DecentHashMap {
  constructor(initialCapacity = 2) {
    this.buckets = new Array(initialCapacity);
    this.collisions = 0;
  }
  set(key, value) {
    const bucketIndex = this.getIndex(key);
    if(this.buckets[bucketIndex]) {
      this.buckets[bucketIndex].push({key, value});
      if(this.buckets[bucketIndex].length > 1) { this.collisions++; }
    } else {
      this.buckets[bucketIndex] = [{key, value}];
    }
    return this;
  }
  get(key) {
    const bucketIndex = this.getIndex(key);
    for (let arrayIndex = 0; arrayIndex < this.buckets[bucketIndex].length; arrayIndex++) {
      const entry = this.buckets[bucketIndex][arrayIndex];
      if(entry.key === key) {
        return entry.value
      }
    }
  }
  hash(key) {
    let hashValue = 0;
    const stringTypeKey = `${key}${typeof key}`;
    for (let index = 0; index < stringTypeKey.length; index++) {
      const charCode = stringTypeKey.charCodeAt(index);
      hashValue += charCode << (index * 8);
    }
    return hashValue;
  }
  getIndex(key) {
    const indexHash = this.hash(key);
    const index = indexHash % this.buckets.length;
    return index;
  }
}

看看这个 HashMap 表现如何：

// Usage:
const assert = require('assert');
const hashMap = new DecentHashMap();
hashMap.set('cat', 2);
hashMap.set('rat', 7);
hashMap.set('dog', 1);
hashMap.set('art', 8);
console.log('collisions: ', hashMap.collisions); // 2
console.log(hashMap.buckets);
/*
  bucket #0: [ { key: 'cat', value: 2 }, { key: 'art', value: 8 } ]
  bucket #1: [ { key: 'rat', value: 7 }, { key: 'dog', value: 1 } ]
*/
assert.equal(hashMap.get('art'), 8); // this one is ok
assert.equal(hashMap.get('cat'), 2); // Good. Didn't got overwritten by art
assert.equal(hashMap.get('rat'), 7); // Good. Didn't got overwritten by art
assert.equal(hashMap.get('dog'), 1); // Good. Didn't got overwritten by art

完善后的 HashMap 很好地完成了工作，但仍然有一些问题。使用改良后的哈希函数不容易产生重复的值，这非常好。然而，在桶#0与桶#1中都有两个值。这是为什么呢？？

由于 HashMap 的容量是2，尽管算出来的 hash code 是不一样的，当求余后算出所需放进桶的编号时，结果不是桶#0就是桶#1。

hash('cat') => 3789411390; bucketIndex => 3789411390 % 2 = 0
hash('art') => 3789415740; bucketIndex => 3789415740 % 2 = 0
hash('dog') => 3788563007; bucketIndex => 3788563007 % 2 = 1
hash('rat') => 3789411405; bucketIndex => 3789411405 % 2 = 1

很自然地想到，可以通过增加 HashMap 的原始容量来解决这个问题，但原始容量应该是多少呢？先来看看容量是如何影响 HashMap 的表现的。

如果初始容量是1，那么所有的键值对都会被存入同一个桶，即桶#0。查找操作并不比纯粹用数组存储数据的时间复杂度简单，它们都是 O(n)。

而假设将初始容量定为10：

const hashMapSize10 = new DecentHashMap(10);
hashMapSize10.set('cat', 2);
hashMapSize10.set('rat', 7);
hashMapSize10.set('dog', 1);
hashMapSize10.set('art', 8);
console.log('collisions: ', hashMapSize10.collisions); // 1
console.log('hashMapSize10\n', hashMapSize10.buckets);
/*
  bucket#0: [ { key: 'cat', value: 2 }, { key: 'art', value: 8 } ],
            <4 empty items>,
  bucket#5: [ { key: 'rat', value: 7 } ],
            <1 empty item>,
  bucket#7: [ { key: 'dog', value: 1 } ],
            <2 empty items>
*/

换个角度看：

HashMap: hash function translates keys into bucket (array) indexes

正如你所看到的，通过增加 HashMap 的容量，能有效减少冲突次数。

那换个更大的试试怎样，比如 💯:

const hashMapSize100 = new DecentHashMap(100);
hashMapSize100.set('cat', 2);
hashMapSize100.set('rat', 7);
hashMapSize100.set('dog', 1);
hashMapSize100.set('art', 8);
console.log('collisions: ', hashMapSize100.collisions); // 0
console.log('hashMapSize100\n', hashMapSize100.buckets);
/*
            <5 empty items>,
  bucket#5: [ { key: 'rat', value: 7 } ],
            <1 empty item>,
  bucket#7: [ { key: 'dog', value: 1 } ],
            <32 empty items>,
  bucket#41: [ { key: 'art', value: 8 } ],
            <49 empty items>,
  bucket#90: [ { key: 'cat', value: 2 } ],
            <9 empty items>
*/

Yay! 🎊 没有冲突！

通过增加初始容量，可以很好的减少冲突，但会消耗更多的内存，而且很可能许多桶都没被使用。

如果我们的 HashMap 能根据需要自动调整容量，这不是更好吗？这就是所谓的rehash（重新计算哈希值），我们将在下一节将实现它！

优化HashMap 的实现

如果 HashMap 的容量足够大，那就不会产生任何冲突，因此查找操作的时间复杂度为 O(1)。然而，我们怎么知道容量多大才是足够呢，100？1000？还是一百万？

（从开始就）分配大量的内存（去建立数组）是不合理的。因此，我们能做的是根据装载因子动态地调整容量。这操作被称为 rehash。

装载因子是用于衡量一个 HashMap 满的程度，可以通过存储键值对的数量除以 HashMap 的容量得到它。

根据这思路，我们将实现最终版的 HashMap：

最佳的 HasnMap 实现

class HashMap {
  constructor(initialCapacity = 16, loadFactor = 0.75) {
    this.buckets = new Array(initialCapacity);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.size = 0;
    this.collisions = 0;
    this.keys = [];
  }
  hash(key) {
    let hashValue = 0;
    const stringTypeKey = `${key}${typeof key}`;
    for (let index = 0; index < stringTypeKey.length; index++) {
      const charCode = stringTypeKey.charCodeAt(index);
      hashValue += charCode << (index * 8);
    }
    return hashValue;
  }
  _getBucketIndex(key) {
    const hashValue = this.hash(key);
    const bucketIndex = hashValue % this.buckets.length;
    return bucketIndex;
  }
  set(key, value) {
    const {bucketIndex, entryIndex} = this._getIndexes(key);
    if(entryIndex === undefined) {
      // initialize array and save key/value
      const keyIndex = this.keys.push({content: key}) - 1; // keep track of the key index
      this.buckets[bucketIndex] = this.buckets[bucketIndex] || [];
      this.buckets[bucketIndex].push({key, value, keyIndex});
      this.size++;
      // Optional: keep count of collisions
      if(this.buckets[bucketIndex].length > 1) { this.collisions++; }
    } else {
      // override existing value
      this.buckets[bucketIndex][entryIndex].value = value;
    }
    // check if a rehash is due
    if(this.loadFactor > 0 && this.getLoadFactor() > this.loadFactor) {
      this.rehash(this.buckets.length * 2);
    }
    return this;
  }
  get(key) {
    const {bucketIndex, entryIndex} = this._getIndexes(key);
    if(entryIndex === undefined) {
      return;
    }
    return this.buckets[bucketIndex][entryIndex].value;
  }
  has(key) {
    return !!this.get(key);
  }
  _getIndexes(key) {
    const bucketIndex = this._getBucketIndex(key);
    const values = this.buckets[bucketIndex] || [];
    for (let entryIndex = 0; entryIndex < values.length; entryIndex++) {
      const entry = values[entryIndex];
      if(entry.key === key) {
        return {bucketIndex, entryIndex};
      }
    }
    return {bucketIndex};
  }
  delete(key) {
    const {bucketIndex, entryIndex, keyIndex} = this._getIndexes(key);
    if(entryIndex === undefined) {
      return false;
    }
    this.buckets[bucketIndex].splice(entryIndex, 1);
    delete this.keys[keyIndex];
    this.size--;
    return true;
  }
  rehash(newCapacity) {
    const newMap = new HashMap(newCapacity);
    this.keys.forEach(key => {
      if(key) {
        newMap.set(key.content, this.get(key.content));
      }
    });
    // update bucket
    this.buckets = newMap.buckets;
    this.collisions = newMap.collisions;
    // Optional: both `keys` has the same content except that the new one doesn't have empty spaces from deletions
    this.keys = newMap.keys;
  }
  getLoadFactor() {
    return this.size / this.buckets.length;
  }
}

完整代码（译者注：其实 has 方法有问题，只是不影响阅读。）

注意第99行至第114行（即 rehash 函数），那里是 rehash 魔法发生的地方。我们创造了一个新的 HashMap，它拥有原来 HashMap两倍的容量。

测试一下上面的新实现吧：

const assert = require('assert');
const hashMap = new HashMap();
assert.equal(hashMap.getLoadFactor(), 0);
hashMap.set('songs', 2);
hashMap.set('pets', 7);
hashMap.set('tests', 1);
hashMap.set('art', 8);
assert.equal(hashMap.getLoadFactor(), 4/16);
hashMap.set('Pineapple', 'Pen Pineapple Apple Pen');
hashMap.set('Despacito', 'Luis Fonsi');
hashMap.set('Bailando', 'Enrique Iglesias');
hashMap.set('Dura', 'Daddy Yankee');
hashMap.set('Lean On', 'Major Lazer');
hashMap.set('Hello', 'Adele');
hashMap.set('All About That Bass', 'Meghan Trainor');
hashMap.set('This Is What You Came For', 'Calvin Harris ');
assert.equal(hashMap.collisions, 2);
assert.equal(hashMap.getLoadFactor(), 0.75);
assert.equal(hashMap.buckets.length, 16);
hashMap.set('Wake Me Up', 'Avicii'); // <--- Trigger REHASH
assert.equal(hashMap.collisions, 0);
assert.equal(hashMap.getLoadFactor(), 0.40625);
assert.equal(hashMap.buckets.length, 32);

注意，在往 HashMap 存储第 12 个元素的时候，装载因子将超过0.75，因而触发 rehash，HashMap 容量加倍（从16到32）。同时，我们也能看到冲突从2降低为0。

这版本实现的 HashMap 能以很低的时间复杂度进行常见的操作，如：插入、查找、删除、编辑等。

小结一下，HashMap 的性能取决于：

哈希函数能根据不同的键输出不同的值。
HashMap 容量的大小。

我们终于处理好了各种问题 🔨。有了不错的哈希函数，可以根据不同输入返回不同输出。同时，我们也有 rehash 函数根据需要动态地调整 HashMap的容量。这实在太好了！

HashMap 中插入元素的时间复杂度

往一个 HashMap 插入元素需要两样东西：一个键与一个值。可以使用上文开发优化后的 HashMap 或内置的对象进行操作：

function insert(object, key, value) {
  object[key] = value;
  return object;
}
const hash = {};
console.log(insert(hash, 'word', 1)); // => { word: 1 }

在新版的 JavaScript 中，你可以使用 Map。

function insertMap(map, key, value) {
  map.set(key, value);
  return map;
}
const map = new Map();
console.log(insertMap(map, 'word', 1)); // Map { 'word' => 1 }

注意。我们将使用 Map 而不是普通的对象，这是由于 Map 的键可以是任何东西而对象的键只能是字符串或者数字。此外，Map 可以保持插入的顺序。

进一步说，Map.set 只是将元素插入到数组（如上文 DecentHashMap.set 所示），类似于 Array.push，因此可以说：

往 HashMap 中插入元素，时间复杂度是 O(1)。如果需要 rehash，那么复杂度则是 O(n)。

rehash 能将冲突可能性降至最低。rehash 操作时间复杂度是 O(n) ，但不是每次插入操作都要执行，仅在需要时执行。

HashMap 中查找或访问元素的时间复杂度

这是 HashMap.get 方法，我们通过往里面传递一个键来获取对应的值。让我们回顾一下 DecentHashMap.get 的实现：

get（key）{
  const hashIndex = this .getIndex（key）;
  const values = this .array [hashIndex];
  for（let index = 0 ; index <values.length; index ++）{
    const entry = values [index];
    if（entry.key === key）{
      返回 entry.value
    }
  }
}

如果并未发生冲突，那么 values 只会有一个值，访问的时间复杂度是 O(1)。但我们也知道，冲突总是会发生的。如果 HashMap 的初始容量太小或哈希函数设计糟糕，那么大多数元素访问的时间复杂度是 O(n)。

HashMap 访问操作的时间复杂度平均是 O(1)，最坏情况是 O(n) 。

**特别注意：**另一个（将访问操作的）时间复杂度从 O(n) 降至 O(log n) 的方法是使用 二叉搜索树 而不是数组进行底层存储。事实上，当存储的元素超过8 个时， Java HashMap 的底层实现会从数组转为树。

HashMap 中修改或删除元素的时间复杂度

修改(HashMap.set)或删除（HashMap.delete）键值对，分摊后的时间复杂度是 O(1)。如果冲突很多，可能面对的就是最坏情况，复杂度为 O(n)。然而伴随着 rehash 操作，可以大大减少最坏情况的发生的几率。

HashMap 修改或删除操作的时间复杂度平均是 O(1) ，最坏情况是 O(n)。

HashMap 方法的时间复杂度

在下表中，小结了 HashMap（方法）的时间复杂度：

HashMap 方法的时间复杂度

操作方法	最坏情况	平均	备注
访问或查找 (`HashMap.get`)	O(n)	O(1)	O(n) 是冲突极多的极端情况
插入或修改 (`HashMap.set`)	O(n)	O(1)	O(n) 只发生在装载因子超过0.75，触发 rehash 时
删除 (`HashMap.delete`)	O(n)	O(1)	O(n) 是冲突极多的极端情况

Sets

集合跟数组非常相像。它们的区别是集合中的元素是唯一的。

我们该如何实现一个集合呢（也就是没有重复项的数组）？可以使用数组实现，在插入新元素前先检查该元素是否存在。但检查是否存在的时间复杂度是 O(n)。能对此进行优化吗？之前开发的 Map （插入操作）分摊后时间复杂度度才 O(1)！

Set 的实现

可以使用 JavaScript 内置的 Set。然而通过自己实现它，可以更直观地了解它的时间复杂度。我们将使用上文优化后带有 rehash 功能的 HashMap 来实现它。

const HashMap = require('../hash-maps/hash-map');
class MySet {
  constructor() {
    this.hashMap = new HashMap();
  }
  add(value) {
    this.hashMap.set(value);
  }
  has(value) {
    return this.hashMap.has(value);
  }
  get size() {
    return this.hashMap.size;
  }
  delete(value) {
    return this.hashMap.delete(value);
  }
  entries() {
    return this.hashMap.keys.reduce((acc, key) => {
      if(key !== undefined) {
        acc.push(key.content);
      }
      return acc
    }, []);
  }
}

（译者注：由于 HashMap 的 has 方法有问题，导致 Set 的 has 方法也有问题）

我们使用 HashMap.set 为集合不重复地添加元素。我们将待存储的值作为 HashMap的键，由于哈希函数会将键映射为唯一的索引，因而起到排重的效果。

检查一个元素是否已存在于集合中，可以使用 hashMap.has 方法，它的时间复杂度平均是 O(1)。集合中绝大多数的方法分摊后时间复杂度为 O(1)，除了 entries 方法，它的事件复杂度是 O(n)。

注意：使用 JavaScript 内置的集合时，它的 Set.has 方法时间复杂度是 O(n)。这是由于它的使用了 List 作为内部实现，需要检查每一个元素。你可以在这查阅相关的细节。

下面有些例子，说明如何使用这个集合：

const assert = require('assert');
// const set = new Set(); // Using the built-in
const set = new MySet(); // Using our own implementation
set.add('one');
set.add('uno');
set.add('one'); // should NOT add this one twice
assert.equal(set.has('one'), true);
assert.equal(set.has('dos'), false);
assert.equal(set.size, 2);
// assert.deepEqual(Array.from(set), ['one', 'uno']);
assert.equal(set.delete('one'), true);
assert.equal(set.delete('one'), false);
assert.equal(set.has('one'), false);
assert.equal(set.size, 1);

这个例子中，MySet 与 JavaScript 中内置的 Set 均可作为容器。

Set 方法的时间复杂度

根据 HashMap 实现的的 Set，可以小结出的时间复杂度如下（与 HashMap 非常相似）：

Set 方法的时间复杂度

操作方法	最坏情况	平均	备注
访问或查找 (`Set.has`)	O(n)	O(1)	O(n) 是冲突极多的极端情况
插入或修改 (`Set.add`)	O(n)	O(1)	O(n) 只发生在装载因子超过0.75，触发 rehash 时
删除 (`Set.delete`)	O(n)	O(1)	_O(n)_是冲突极多的极端情况)

Linked Lists

链表是一种一个节点链接到下一个节点的数据结构。

链表是（本文）第一种不用数组（作为底层）实现的数据结构。我们使用节点来实现，节点存储了一个元素，并指向下一个节点（若没有下一个节点，则为空）。

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.next = null;
  }
}

当每个节点都指向它的下了一个节点时，我们就拥有了一条由若干节点组成链条，即单向链表。

Singly Linked Lists

对于单向链表而言，我们只需关心每个节点都有指向下一个节点的引用。

从首个节点或称之为根节点开始构建（单向链表）。

class LinkedList {
  constructor() {
    this.root = null;
  }
  // ...
}

每个链表都有四个基础操作：

addLast：将一个元素添加至链表尾部。
removeLast：删除链表的最后一个元素。
addFirst：将一个元素添加到链表的首部。
removeFirst：删除链表的首个元素。

向链表末尾添加与删除一个元素

（对添加操作而言，）有两种情况。1）如果链表根节点不存在，那么将新节点设置为链表的根节点。2）若存在根节点，则必须不断查询下一个节点，直到链表的末尾，并将新节点添加到最后。

addLast(value) { // similar Array.push
  const node = new Node(value);
  if(this.root) {
    let currentNode = this.root;
    while(currentNode && currentNode.next) {
      currentNode = currentNode.next;
    }
    currentNode.next = node;
  } else {
    this.root = node;
  }
}

上述代码的时间复杂度是多少呢？如果是作为根节点添加进链表，时间复杂度是 O(1)，然而寻找最后一个节点的时间复杂度是 O(n).。

删除末尾的节点与上述代码相差无几。

removeLast() {
  let current = this.root;
  let target;
  if(current && current.next) {
    while(current && current.next && current.next.next) {
      current = current.next;
    }
    target = current.next;
    current.next = null;
  } else {
    this.root = null;
    target = current;
  }
  if(target) {
    return target.value;
  }
}

时间复杂度也是 O(n)。这是由于我们必须依次往下，直到找到倒数第二个节点，并将它 next 的引用指向 null。

向链表开头添加与删除一个元素

往链表开头添加一个元素（的代码）如下所示：

addFirst(value) {
  const node = new Node(value);
  node.next = this.first;
  this.first = node;
}

向链表的开头进行增删操作，所耗费的时间是恒定的，因为我们持有根元素的引用：

removeFirst(value) {
  const target = this.first;
  this.first = target ? target.next : null;
  return target.value;
}

（译者注：作者原文 removeFirst 的代码放错了，上述代码是译者实现的）

如你所见，对链表的开头进行增删操作，时间复杂度永远是 O(1)。

从链表的任意位置删除元素

删除链表首尾的元素，可以使用 removeFirst 或 removeLast。然而，如若移除的节点在链表的中间，则需要将待删除节点的前一个节点指向待删除节点的下一个节点，从而从链表中删除该节点：

remove(index = 0) {
  if(index === 0) {
    return this.removeFirst();
  }
  let current;
  let target = this.first;
  for (let i = 0; target;  i++, current = target, target = target.next) {
    if(i === index) {
      if(!target.next) { // if it doesn't have next it means that it is the last
        return this.removeLast();
      }
      current.next = target.next;
      this.size--;
      return target.value;
    }
  }
}

（译者注：原文实现有点问题，译者稍作了点修改。removeLast 的调用其实浪费了性能，但可读性上增加了，因而此处未作修改。）

注意， index 是从0开始的：0是第一个节点，1是第二个，如此类推。

在链表任意一处删除节点，时间复杂度为 O(n).

在链表中查找元素

在链表中查找一个元素与删除元素的代码差不多：

contains(value) {
  for (let current = this.first, index = 0; current;  index++, current = current.next) {
    if(current.value === value) {
      return index;
    }
  }
}

这个方法查找链表中第一个与给定值相等的节点（的索引）。

在链表中查找一个元素，时间复杂度是 O(n)

单向链表操作方法的时间复杂度

在下表中，小结了单向链表（方法）的时间复杂度：

操作方法	时间复杂度	注释
addFirst	O(1)	将元素插入到链表的开头
addLast	O(n)	将元素插入到链表的末尾
add	O(n)	将元素插入到链表的任意地方
removeFirst	O(1)	删除链表的首个元素
removeLast	O(n)	删除链表最后一个元素
remove	O(n)	删除链表中任意一个元素
contains	O(n)	在链表中查找任意元素

注意，当我们增删链表的最后一个元素时，该操作的时间复杂度是 O(n)…

但只要持有最后一个节点的引用，可以从原来的 O(n)，降至与增删首个元素一致，变为 O(1)！

我们将在下一节实现这功能！

Doubly Linked Lists

当我们有一串节点，每一个都有指向下一个节点的引用，也就是拥有了一个单向链表。而当一串节点，每一个既有指向下一个节点的引用，也有指向上一个节点的引用时，这串节点就是双向链表。

双向链表的节点有两个引用（分别指向前一个和后一个节点），因此需要保持追踪首个与最后一个节点。

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.next = null;
    this.previous = null;
  }
}
class LinkedList {
  constructor() {
    this.first = null; // head/root element
    this.last = null; // last element of the list
    this.size = 0; // total number of elements in the list
  }
  // ...
}

（双向链表的完整代码）

添加或删除链表的首个元素

由于持有首个节点的引用，因而添加或删除首个元素的操作是十分简单的：

addFirst(value) {
  const node = new Node(value);
  node.next = this.first;
  if(this.first) {
    this.first.previous = node;
  } else {
    this.last = node;
  }
  this.first = node; // update head
  this.size++;
  return node;
}

（LinkedList.prototype.addFirst 的完整代码

注意，我们需要十分谨慎地更新节点的 previous 引用、双向链表的 size 与双向链表最后一个节点的引用。

removeFirst() {
  const first = this.first;
  if(first) {
    this.first = first.next;
    if(this.first) {
      this.first.previous = null;
    }
    this.size--;
    return first.value;
  } else {
    this.last = null;
  }
}

（LinkedList.prototype.removeFirst 的完整代码

时间复杂度是什么呢？

无论是单向链表还是双向链表，添加与删除首个节点的操作耗费时间都是恒定的，时间复杂度为 O(1)。

添加或删除链表的最后一个元素

_从双向链表的末尾_添加或删除一个元素稍有点麻烦。当你查询单向链表（操作的时间复杂度）时，这两个操作都是 O(n)，这是由于需要遍历整条链表，直至找到最后一个元素。然而，双向链表持有最后一个节点的引用：

addLast(value) {
  const node = new Node(value);
  if(this.first) {
    node.previous = this.last;
    this.last.next = node;
    this.last = node;
  } else {
    this.first = node;
    this.last = node;
  }
  this.size++;
  return node;
}

（LinkedList.prototype.addLast 的完整代码）

同样，我们需要小心地更新引用与处理一些特殊情况，如链表中只有一个元素时。

removeLast() {
  let current = this.first;
  let target;
  if(current && current.next) {
    target = this.last;
    current = target.previous;
    this.last = current;
    current.next = null;
  } else {
    this.first = null;
    this.last = null;
    target = current;
  }
  if(target) {
    this.size--;
    return target.value;
  }
}

（LinkedList.prototype.removeLast 的完整代码）

使用了双向链表，我们不再需要遍历整个链表直至找到倒数第二个元素。可以直接使用 this.last.previous 来找到它，时间复杂度是 O(1)。

下文将介绍队列相关的知识，本文中队列是使用两个数组实现的。可以改为使用双向链表实现队列，因为（双向链表）添加首个元素与删除最后一个元素时间复杂度都是 O(1)。

添加一个元素至链表任意一处

借助 addFirst 与 addLast，可以实现将一个元素添加到链表任意一处，实现如下：

add(value, index = 0) {
  if(index === 0) {
    return this.addFirst(value);
  }
  for (let current = this.first, i = 0; i <= this.size;  i++, current = (current && current.next)) {
    if(i === index) {
      if(i === this.size) { // if it doesn't have next it means that it is the last
        return this.addLast(value);
      }
      const newNode = new Node(value);
      newNode.previous = current.previous;
      newNode.next = current;
      current.previous.next = newNode;
      if(current.next) { current.next.previous = newNode; }
      this.size++;
      return newNode;
    }
  }
}

（LinkedList.prototype.add 的完整代码）

如果添加元素的位置是在链表中间，我们就必须更新该元素前后节点的 next 与 previous 引用。

添加一个元素至链表任意一处的时间复杂度是 O(n).

双向链表方法的时间复杂度

双向链表每个方法的时间复杂度如下表：

操作方法	时间复杂度	注释
addFirst	O(1)	将元素插入到链表的开头
addLast	O(1)	将元素插入到链表的末尾
add	O(n)	将元素插入到链表的任意地方
removeFirst	O(1)	删除链表的首个元素
removeLast	O(1)	删除链表最后一个元素
remove	O(n)	删除链表中任意一个元素
contains	O(n)	在链表中查找任意元素

与单向链表相比，有了很大的改进（译者注：其实看场景，不要盲目认为双向链表一定比单向链表强）！（addLast 与 removeLast）操作时间复杂度从 O(n) 降至 O(1) ，这是由于：

添加对前一个节点的引用。
持有链表最后一个节点的引用。

删除首个或最后一个节点可以在恒定时间内完成，然而删除中间的节点时间复杂度仍然是 O(n)。

Stacks

栈是一种越后被添加的元素，越先被弹出的数据结构。也就是后进先出（LIFO）.

让我们从零开始实现一个栈！

class Stack {
  constructor() {
    this.input = [];
  }
  push(element) {
    this.input.push(element);
    return this;
  }
  pop() {
    return this.input.pop();
  }
}

正如你看到的，如果使用内置的 Array.push 与 Array.pop 实现一个栈，那是十分简单的。两个方法的时间复杂度都是 O(1)。

下面来看看栈的具体使用：

const stack = new Stack();
stack.push('a');
stack.push('b');
stack.push('c');
stack.pop(); // c
stack.pop(); // b
stack.pop(); // a

最先被加入进去的元素 a 直到最后才被弹出。栈也可以通过链表来实现，对应方法的时间复杂度是一样的。

这就是栈的全部内容啦！

Queues

队列是一种越先被添加的元素，越先被出列的数据结构。也就是先进先出（FIFO）。就如现实中排成一条队的人们一样，先排队的先被服务（也就是出列）。

可以通过数组来实现一个队列，代码与栈的实现相类似。

通过数组实现队列

通过 Array.push 与 Array.shift 可以实现一个简单（译者注：即不是最优的实现方式）的队列：

class Queue {
  constructor() {
    this.input = [];
  }
  add(element) {
    this.input.push(element);
  }
  remove() {
    return this.input.shift();
  }
}

Queue.add 与 Queue.remove 的时间复杂度是什么呢？

Queue.add 使用 Array.push 实现，可以在恒定时间内完成。这非常不错！
Queue.remove 使用 Array.shift 实现，Array.shift 耗时是线性的（即 O(n)）。我们可以减少 Queue.remove 的耗时吗？

试想一下，如果只用 Array.push 与 Array.pop 能实现一个队列吗？

class Queue {
  constructor() {
    this.input = [];
    this.output = [];
  }
  add(element) {
    this.input.push(element);
  }
  remove() {
    if(!this.output.length) {
      while(this.input.length) {
        this.output.push(this.input.pop());
      }
    }
    return this.output.pop();
  }
}

现在，我们使用两个而不是一个数组来实现一个队列。

const queue = new Queue();
queue.add('a');
queue.add('b');
queue.remove() // a
queue.add('c');
queue.remove() // b
queue.remove() // c

当我们第一次执行出列操作时，output 数组是空的，因此将 input 数组的内容反向添加到 output 中，此时 output 的值是 ['b', 'a']。然后再从 output 中弹出元素。正如你所看到的，通过这个技巧实现的队列，元素输出的顺序也是先进先出（FIFO）的。

那时间复杂度是什么呢？

如果 output 数组已经有元素了，那么出列操作就是恒定的 O(1)。而当 output 需要被填充（即里面没有元素）时，时间复杂度变为 O(n)。output 被填充后，出列操作耗时再次变为恒定。因此分摊后是 O(1)。

也可以通过链表来实现队列，相关操作耗时也是恒定的。下一节将带来具体的实现。

通过双向链表实现队列

如果希望队列有最好的性能，就需要通过双向链表而不是数组来实现（译者注：并非数组实现就完全不好，空间上双向链表就不占优势，还是具体问题具体分析）。

const LinkedList = require('../linked-lists/linked-list');
class Queue {
  constructor() {
    this.input = new LinkedList();
  }
  add(element) {
    this.input.addFirst(element);
  }
  remove() {
    return this.input.removeLast();
  }
  get size() {
    return this.input.size;
  }
}

通过双向链表实现的队列，我们持有（双向链表中）首个与最后一个节点的引用，因此入列与出列的时间复杂度都是 O(1)。这就是为遇到的问题选择合适数据结构的重要性 💪。

总结

我们讨论了大部分线性的数据结构。可以看出，根据实现方法的不同，相同的数据结构也会有不同的时间复杂度。

以下是本文讨论内容的总结：

时间复杂度

* = 运行时分摊

数据结构	插入	访问	查找	删除	备注
Array	O(n)	O(1)	O(n)	O(n)	插入最后位置复杂度为 O(1)。
(Hash)Map	O(1)*	O(1)*	O(1)*	O(1)*	重新计算哈希会影响插入时间。
Map	O(log(n))	-	O(log(n))	O(log(n))	通过二叉搜索树实现
Set（使用 HashMap）	O(1）*	-	O(1)*	O(1)*	由 HashMap 实现
Set (使用 List)	O(n)	-	O(n)]	O(n)	通过 List 实现
Set (使用二叉搜索树)	O(log(n))	-	O(log(n))	O(log(n))	通过二叉搜索树实现
Linked List (单向)	O(n)	-	O(n)	O(n)	在起始位置添加或删除元素，复杂度为 O(1)
Linked List (双向）	O(n)	-	O(n)	O(n)	在起始或结尾添加或删除元素，复杂度为 O(1)。然而在其他位置是 O(n)。
Stack (由 Array 实现)	O(1)	-	-	O(1)]	插入与删除都遵循与后进先出（LIFO）
Queue (简单地由 Array 实现)	O(n)	-	-	O(1)	插入（Array.shift）操作的复杂度是 O(n)
Queue (由 Array 实现，但进行了改进)	O(1)*	-	-	O(1)	插入操作的最差情况复杂度是 O(n)。然而分摊后是 O(1)
Queue (由 List 实现)	O(1)	-	-	O(1)	使用双向链表

注意： 二叉搜索树 与其他树结构、图结构，将在另一篇文章中讨论。