[size=small][color=olive][b]資料結構之 --陣列
陣列是應用的最廣泛的資料儲存結構，它被植入到大部分程式語言中；
物件的名字就是該物件對應記憶體位址的引用，並不是物件的本身；
如何使用物件導向運算元據結構：
首先將資料儲存結構從程式需中分離出，程式的其他部分稱為使用這個結構的使用者；第二部則是改進儲存結構和使用者之間的通訊；
學會將程式劃分成類：
解釋：資料儲存結構本身就是累，程式中使用這個結構的部分也是類，通過將長鬚劃分成兩個類，可以使程式的功能清晰，使之更加容易設計和
理解；抽象的概念：
從what中將how分離出來的過程，即類中的操作如何進行，相對什麼事類使用者可見的，被稱為抽象。抽象是軟體工程的重要方面。
把類的功能抽象出來後，可以使程式設計更簡單，因為不需要在設計的初期就考慮細節問題；
小貼士：用來儲存資料物件的類有時被稱為容器類；(container class);
在陣列中的查詢方式：
線性查詢：按順序，逐一的進行匹配；
二分查詢：將陣列資料項範圍不斷對半分割來查詢特定的資料項。在有序陣列中占有很大的優勢；
二分查詢的核心**：[/b][/color][/size]
/* 使用二分查詢的演算法 */
long b = ;
public int find(long searchkey)else if(lower>upper)elseelse}}
}
[size=small][color=olive][b]有序陣列：
優點：使用有序陣列最大的優點是查詢的速度比無序陣列快的多了；
不足：插入刪除比較慢；
對數：使用對數的乙個方程可以求出二分查詢中步數對應的範圍；
每次對範圍加倍可以建立出乙個數列，它是2的冪；設s表示步數，r表示範圍，則：
r=2^s
如果已知步數s，通過該方程可以得出範圍r;例如：s=6;r=64;
大 o 表示法：用來評價計算機演算法的效率；(粗略的度量方法被稱作"大o 表示法")；
演算法效率示例：
無序陣列的插入：無序陣列中的插入是見到的唯一乙個 與陣列中的資料項個數無關的演算法，
新資料項總是被放在下乙個有空的地方，a[a.length()]，然後該值增加，無論陣列中
的資料項個數n有多大，一次插入的總是用相同的時間。那麼說明：向乙個無序陣列中插入乙個資料項的
時間t是乙個常數k：
常數 t=k；
線性查詢：與n成正比 (n為資料總數)
尋找特定資料項所需的比較次數平均為資料項總數的一半；因此設n為資料項總數，搜尋時間
t與n的一半成正比；
t=k*n/2;
二分查詢：
t=k*㏒2(n)
說明：由於所有的對數都和其他對數成比例，那麼可以將為底數的常數併入k，不指定底數：
t=k*log(n);
大 o 表示法：
大o表示法在上面表示方法的基礎上省去了常數k，當比較演算法時，並不在乎具體的微處理晶元或
編譯器；真正需要比較的是對應不同的n值，t是如何變化的，而不是具體的數字。因此不需要常數；
大o表示法使用大寫字元o，可以認為其含義是"order of"（大約是）,我們可以使用大o表示
法來描述線性查詢使用了o(n)級時間，二分查詢使用了o(log n)級時間，向乙個無序陣列中的插入
使用o(1),或常數級時間；
大o表示法的實質並不是對執行時間給出實際值，而是表達了執行時間是如何受資料項個數所影響的。
除了實際安裝後真正測量一次演算法的執行時間之外，這可能是對演算法進行比較的最有意義的方法了；
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資料結構介紹
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