数据结构（1）：使用面向对象模拟数组

数组是一种经常使用的数据结构，数组具备不可变性，建立后的数组的长度固定，经过索引访问数组中的元素，访问速度快，删除添加效率低。

经过面向对象模拟数组，模拟的数组具备如下功能：

1. 添加新元素
2. 展现
3. 查找元素所在位置
4. 根据索引获取元素
5. 根据索引删除元素
6. 修改指定位置的元素

同时使用两个算法对数组进行操做：

1. 有序添加元素
2. 二分查找法

1.建立数组类 MyArray.java

数据如何存储呢？在类中添加一个数组类型的私有属性用来保存数据，同时添加一个变量存储有效数据的长度（也就是元素的个数）

建立数组的时候须要指定数组的长度，因此要添加两个构造方法：

1.无参构造方法设置数组默认长度
2.有参构造方法指定数组长度

public class MyArray {
    //存储元素
	private long[] arr;
	//表示有效数据的长度
	private int elements;

    //无参构造默认50个长度
	public MyArray() {
		arr=new long[50];
	}

	public MyArray(int maxsize) {
		arr=new long[maxsize];
	}
}
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2.编写添加数据的方法

elements 属性的默认值是 0，第一次向对象中添加元素也是添加到索引为0 的元素中，添加后将 elements 的长度加1，就能一直向数组中添加元素了，添加元素的个数取决于 arr 的长度。

public void insert(long value) {
	arr[elements]=value;
	elements++;
}
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3.编写展现数据的方法

简单的展现数组中的元素便可，使用 for 循环遍历

public void display() {
	System.out.print("[");
	for (int i = 0; i < elements; i++) {
		System.out.print(arr[i]+" ");
	}
	System.out.println("]");
}
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4.编写查找数据的方法

思路：使用循环遍历数组 arr ，将要查找的数据和 arr 中每一个元素进行比较。若是相等，则跳出循环。循环结束后，若是循环次数等于元素个数说明没有找到数据，返回-1。不然返回循环次数（即找到的索引）。

public int search(long value) {
	int i ;
	for (i = 0; i < elements; i++) {
		if(value==arr[i]) {
			break;
		}
	}
	//遍历到末尾说明没有找到
	if (i==elements) {
		return -1;
	}else {
		return i;
	}
}
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5.根据索引获取元素

思路：这相对比较简单了，直接给 arr 索引就能获取到元素。可是要注意传入的索引必须可用，不能用的索引能够抛出异常。

public long get(int index) {
	//若是索引大于可用，或索引小于0 都是无效的索引
	if (index>=elements||index<0) {
	    //抛出数组越界异常
		throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
	}else {
		return arr[index];
	}
}
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6.根据索引删除元素

思路：和获取元素时同样，先检查索引是否可用。若是可用，就从要删除元素的位置开始向后遍历，每次都将下一个元素的值赋值给当前元素。也就至关于要删除的元素被下一个元素覆盖，下一个元素被下下一个元素覆盖，以此类推。元素移动完成后，将可用元素长度 elements 减1。

public void delete(int index) {
	//若是索引大于可用，或索引小于0 都是无效的索引
	if (index>=elements||index<0) {
		throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
	}else {
		for(int i=index;i<elements;i++) {
			arr[index]=arr[i+1];
		}
		elements--;
	}
}
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7.修改指定位置的元素

思路：和获取差很少，就是把获取改成修改

public void change(int index,int newValue) {
	//若是索引大于可用，或索引小于0 都是无效的索引
	if (index>=elements||index<0) {
		throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
	}else {
		arr[index]=newValue;
	}
}
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8.完整代码

public class MyArray {
	private long[] arr;
	//表示有效数据的长度
	private int elements;

	public MyArray() {
		arr=new long[50];
	}

	public MyArray(int maxsize) {
		arr=new long[maxsize];
	}

	/** * 添加数据 * @param value */
	public void insert(long value) {
		arr[elements]=value;
		elements++;
	}

	/** * 显示数据 */
	public void display() {
		System.out.print("[");
		for (int i = 0; i < elements; i++) {
			System.out.print(arr[i]+" ");
		}
		System.out.println("]");
	}

	/** * 查找数据 */
	public int search(long value) {
		int i ;
		for (i = 0; i < elements; i++) {
			if(value==arr[i]) {
				break;
			}
		}
		//遍历到末尾说明没有找到
		if (i==elements) {
			return -1;
		}else {
			return i;
		}
	}

	/** * 查找数据，根据索引来查 */
	public long get(int index) {
		//若是索引大于可用，或索引小于0 都是无效的索引
		if (index>=elements||index<0) {
			throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
		}else {
			return arr[index];
		}
	}

	/** * 删除数据 */
	public void delete(int index) {
		//若是索引大于可用，或索引小于0 都是无效的索引
		if (index>=elements||index<0) {
			throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
		}else {
			for(int i=index;i<elements;i++) {
				arr[index]=arr[i+1];
			}
			elements--;
		}
	}

	/** * 更新数据 */
	public void change(int index,int newValue) {
		//若是索引大于可用，或索引小于0 都是无效的索引
		if (index>=elements||index<0) {
			throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
		}else {
			arr[index]=newValue;
		}
	}
}
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9.有序添加元素

思路：修改 insert 方法，遍历 arr 数组，若是当前元素大于添加的数据，当前的位置就要存入的位置。从最后一个元素开始，逐个将元素向后位移，空出要存入的位置。存入要添加的元素后，将有效数据长度加1。

public void insert(long value) {
	int i;
	for(i=0;i<elements;i++) {
		if(arr[i]>value) {
			break;
		}
	}
	for (int j = elements; j > i; j--) {
		arr[j]=arr[j-1];
	}
	arr[i]=value;
	
	elements++;
}
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10.二分查找法

思路：数据必须是有序的，才能使用二分查找法！能够结合有序添加元素一块使用，这里的序列是升序（从小到大）。二分查找是每次和一组数中间的数进行比较，若是大于就再和右边的数最中间的数比较，若是小于就和左边的数最中间的数比较。直到中间的数和要查找的数相等，不然就是没有这个数。

public int binarySearch(long value) {
	int mid=0;//中间值
	int low=0;
	int high = elements;
	
	while(true) {
		mid=(high+low)/2;
		if(arr[mid]==value) {
			return mid;
		}else if(low>high) {
			return -1;
		}else {
			if (value>arr[mid]) {
				high=mid+1;
			}else {
				high=mid-1;
			}
		}
	}
	
}
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