Go 的容器数据结构

前言

Java 内置了丰富的容器类，不一样容器用于处理各类业务场景。 Go 虽然语言设计上和 Java 有不少类似的地方， 但原生并无支持太多容器类的数据结构，只有 map 和 slice。标准库的 container package 对容器数据结构作了扩展，支持堆（Heap）、链表（LinkedList） 和循环链表（Circular List）3个容器。

容器

熟悉 C++ 和 Java 对容器应该都有清晰的了解， 它是现代编程实践中不可或缺的一部分，具备多种形式， 通常被描述为具备操做容器内容的方法的对象。Go 提供的基本容器主要有6个：

• 内置容器：

  • map: 关联容器
  • slice： 动态扩容的顺序容器
• channels：队列

• container标准库（pkg/container）:

  • list：链表容器
  • ring：循环链表容器
  • heap： 堆容器，提供 heap 的实现

slice 、map 和 channel 是 Go 最多见、也是内置的容器数据结构，其余容器都在标准库的 container 包下。在使用 container 三个容器的时候，没必要再费心实现数据结构相关的算法。同时，由于container 提供的容器支持的入参类型都是 interface{}， 因此只要实现了容器的 interface, 就能够处理任何类型的值。

container/list

链表容器 list 的代码是一个双向链表的实现。list 维护两个结构体：Element 和 List：

// Element is an element of a linked list.
type Element struct {
    // Next and previous pointers in the doubly-linked list of elements.
    // To simplify the implementation, internally a list l is implemented
    // as a ring, such that &l.root is both the next element of the last
    // list element (l.Back()) and the previous element of the first list
    // element (l.Front()).
    next, prev *Element

    // The list to which this element belongs.
    list *List

    // The value stored with this element.
    Value interface{}
}

// List represents a doubly linked list.
// The zero value for List is an empty list ready to use.
type List struct {
    root Element // sentinel list element, only &root, root.prev, and root.next are used
    len  int     // current list length excluding (this) sentinel element
}

当经过 list.New() 建立一个 list 时，会初始化一个 Element 做为 Root Pointer，它要么指向列表的初始元素，要么为 nil。每个 Element 除了数据字段Value外,还有 prev 和 next 分别指向 直接前驱 和 直接后继， 来容许用户在 list 中先后移动元素。

list 容器支持的方法以下：

type Element
    func (e *Element) Next() *Element
    func (e *Element) Prev() *Element
type List
    func New() *List
    func (l *List) Back() *Element   // 最后一个元素
    func (l *List) Front() *Element  // 第一个元素
    func (l *List) Init() *List  // 链表初始化
    func (l *List) InsertAfter(v interface{}, mark *Element) *Element // 在某个元素后插入
    func (l *List) InsertBefore(v interface{}, mark *Element) *Element  // 在某个元素前插入
    func (l *List) Len() int // 在链表长度
    func (l *List) MoveAfter(e, mark *Element)  // 把 e 元素移动到 mark 以后
    func (l *List) MoveBefore(e, mark *Element)  // 把 e 元素移动到 mark 以前
    func (l *List) MoveToBack(e *Element) // 把 e 元素移动到队列最后
    func (l *List) MoveToFront(e *Element) // 把 e 元素移动到队列最头部
    func (l *List) PushBack(v interface{}) *Element  // 在队列最后插入元素
    func (l *List) PushBackList(other *List)  // 在队列最后插入接上新队列
    func (l *List) PushFront(v interface{}) *Element  // 在队列头部插入元素
    func (l *List) PushFrontList(other *List) // 在队列头部插入接上新队列
    func (l *List) Remove(e *Element) interface{} // 删除某个元素

下面是 list 的一个简单例子：

package main

import (
    "container/list"
    "fmt"
)

func main() {
    // Create a new list and put some numbers in it.
    l := list.New()
    e4 := l.PushBack(4)
    e1 := l.PushFront(1)
    l.InsertBefore(3, e4)
    l.InsertAfter(2, e1)

    // Iterate through list and print its contents.
    for e := l.Front(); e != nil; e = e.Next() {
        fmt.Printf(".2d",e.Value)
    }

}

这段代码的输出是： 1234。在初始化 list 后，在尾结点插入4，在头结点插入1；再在4前插入3，在1后插入2，因此结果是1234。

list 在插入、删除数据的时间复杂度在 $O(1)$； 随机查找效率较低，为 $O(N)$ （slice 随机查找的时间效率为 $O(1)$）

链表容器常见的应用场景是用于作 LRU 缓存。

container/ring

循环链表容器 ring 是一个没有头节点和尾节点的链表，这里能够当作是一个简化版的 list。ring 维护一个结构体 Ring:

// A Ring is an element of a circular list, or ring.
// Rings do not have a beginning or end; a pointer to any ring element
// serves as reference to the entire ring. Empty rings are represented
// as nil Ring pointers. The zero value for a Ring is a one-element
// ring with a nil Value.
//
type Ring struct {
    next, prev *Ring
    Value      interface{} // for use by client; untouched by this library
}

但跟 list 不一样的是 ring 的方法是不同的：

type Ring
    func New(n int) *Ring  // 初始化环
    func (r *Ring) Do(f func(interface{}))  // 循环环进行操做
    func (r *Ring) Len() int // 环长度
    func (r *Ring) Link(s *Ring) *Ring // 链接两个环
    func (r *Ring) Move(n int) *Ring // 指针从当前元素开始向后移动或者向前（n 能够为负数）
    func (r *Ring) Next() *Ring // 当前元素的下个元素
    func (r *Ring) Prev() *Ring // 当前元素的上个元素
    func (r *Ring) Unlink(n int) *Ring // 从当前元素开始，删除 n 个元素

下面是 ring 的一个简单例子：

package main

import (
    "container/ring"
    "fmt"
)

func main() {

    // Create a new ring of size 5
    r := ring.New(5)

    // Get the length of the ring
    n := r.Len()

    // Initialize the ring with some integer values
    for i := 0; i < n; i++ {
        r.Value = i
        r = r.Next()
    }

    // Iterate through the ring and print its contents
    r.Do(func(p interface{}) {
        fmt.Printf("%d", p.(int))
    })

}

这段代码的输出是01234。 在初始化 ring 后， 对每一个元素的 Value 赋值， 由于 ring 提供 Do 方法，因此遍历到当前元素的是时候，执行 Print 函数打印结果。

从 ring 的实现上能够知道相关操做的时间复杂度在$O(N)$。由于 ring 节点没有头尾区分和 FIFO 的特性，因此一个能用到的应用场景是环形缓冲区：在不消费资源的状况下提供对缓冲区的互斥访问 。

container/heap

堆（Heap）就是用数组实现的彻底二叉树。根据堆的特性能够分为两种：最大堆和最小堆，二者的区别在于节点的排序方式上：

1. 在最大堆中，父节点的值比每个子节点的值都要大，堆最大元素在 root 节点
2. 在最小堆中，父节点的值比每个子节点的值都要小， 堆最小元素在 root 节点

Go 的堆容器 heap 在实现上是一个最小堆，heap 维护一个 Interface 接口：

// Note that Push and Pop in this interface are for package heap's
// implementation to call. To add and remove things from the heap,
// use heap.Push and heap.Pop.
type Interface interface {
    sort.Interface
    Push(x interface{}) // add x as element Len()
    Pop() interface{}   // remove and return element Len() - 1.
}

除了 出堆方法Push()和 入堆方法push()， Interface 内联了 sort.Interface, 它实现了三个方法：

// A type, typically a collection, that satisfies sort.Interface can be
// sorted by the routines in this package. The methods require that the
// elements of the collection be enumerated by an integer index.
type Interface interface {
    // Len is the number of elements in the collection.
    Len() int
    // Less reports whether the element with
    // index i should sort before the element with index j.
    Less(i, j int) bool
    // Swap swaps the elements with indexes i and j.
    Swap(i, j int)

只要实现了 Interface 方法的数据类型， 就知足构建最小堆条件：

!h.Less(j, i) for 0 <= i < h.Len() and 2*i+1 <= j <= 2*i+2 and j < h.Len()

经过 heap.Init() 函数构建一个最小堆（按先序遍历排序的 slice），内部实现的 up() 和 down() 分别来对 堆来进行 上调整 和 下调整。

• Push()：当往堆中插入一个元素的时候，这个元素插入到最右子树的最后一个节点中，而后调用up() 向上保证最小堆。
• Pop()：当要从堆中推出一个元素的时候，先把这个元素和右子树最后一个节点交换，而后弹出最后一个节点，而后对 root 调用 down()，向下保证最小堆。

heap 容器支持的方法以下：

func Fix(h Interface, i int) // 在 i 位置更新数据，重建最小堆
func Init(h Interface) // 初始化，把 h 构建成最小堆 
func Pop(h Interface) interface{} // 出堆操做
func Push(h Interface, x interface{}) // 入堆操做
func Remove(h Interface, i int) interface{} // 移除第 i 个元素

下面是使用 heap 容器的一个例子， 构建一个优先级队列 pq：

package main

import (
    "container/heap"
    "fmt"
)

type PriorityQueue []*Item

func (pq PriorityQueue) Len() int           { return len(pq) }
func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool { return pq[i].priority > pq[j].priority }

func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
    pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
    pq[i].index = i
    pq[j].index = j
}

func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {
    n := len(*pq)
    item := x.(*Item)
    item.index = n
    *pq = append(*pq, item)
}

func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {
    old := *pq
    n := len(old)
    item := old[n-1]
    old[n-1] = nil  // avoid memory leak
    item.index = -1 // for safety
    *pq = old[0 : n-1]
    return item
}

func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, value string, priority int) {
    item.value = value
    item.priority = priority
    heap.Fix(pq, item.index)
}

func main() {
    items := map[string]int{
        "banana": 3,
        "apple":  2,
        "pear":   4,
    }

    pq := make(PriorityQueue, len(items))
    i := 0
    for value, priority := range items {
        pq[i] = &Item{
            value:    value,
            priority: priority,
            index:    i,
        }
        i++
    }
    heap.Init(&pq)

    // insert a new item
    item := &Item{
        value:    "orange",
        priority: 1,
    }
    heap.Push(&pq, item)
    pq.update(item, item.value, 5)

    fmt.Printf("\nheap length: %d\n", len(pq))
    for pq.Len() > 0 {
        i := heap.Pop(&pq).(*Item)
        fmt.Printf("%.2d:%s\t", i.priority, i.value)
    }
    fmt.Printf("\nheap length: %d\n", len(pq))
}

这段代码的输出是05:orange 04:pear 03:banana 02:apple。 首先是定义一个 PriorityQueue的结构体数组做为队列，有个 priority字段标识优先级，在 Less() 方法里比较两个元素的优先级，队列 update()用于更新元素的优先级。而后每次在执行 heap.Pop(&pq).(*Item)操做，会把最小堆里高priority元素出堆。

heap 在初始化的时候，时间复杂度在 $O(N)$；入堆、出堆、移动元素和重建最小堆的时间复杂度都是 $O(logN)$

堆容器在实际应用上是比较常见的， 在生产上常常用于实现优先级队列 和 高性能定时器。

小结

本文主要梳理了 Go 的 容器数据结构，分析标准库里 container包实现的三个容器：list、ring 还有较复杂的 heap， 介绍它们的实现、特性和使用场景。虽然 slice 和 map 做为在 Go 中是常常被使用到的容器，但若是在实际开发中发现这两个数据结构并不知足咱们的需求，能够在 pkg/container 下搜索是否有可用到的数据结构。

参考

1. container pkg
2. Go Containers Explained In Color
3. container — 容器数据类型：heap、list 和 ring
4. Go Containers
5. 堆 heap
6. 数据结果--容器（集合)
7. 数据结构：堆
8. 数据结构|双向链表简单实现和图示