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手撕高频结构

前言

以下内容，都是博主在秋招面试中，遇到的面试手撕代码题目，不同于算法题目，更多考察的是基础知识，包含常见的数据结构比如线性表、哈希表、优先级队列等，还有多线程以及数据库连接池等内容。

1、ArrayList

实现了ArrayList的基本功能，包括随机访问和自动扩容。
添加元素时，如果数组容量不足，会自动扩容，避免频繁的手动扩展操作。
能够处理常见的越界检查、扩容和元素添加。

public class MyArrayList<T> {private T[] elements; // 用于存储元素的数组private int size;     // 当前ArrayList中实际元素的个数// 默认初始容量private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;// 无参构造函数，使用默认初始容量public MyArrayList() {elements = (T[]) new Object[DEFAULT_CAPACITY];size = 0;}// 带初始容量的构造函数public MyArrayList(int initialCapacity) {if (initialCapacity <= 0) {throw new IllegalArgumentException("初始容量必须大于0");}elements = (T[]) new Object[initialCapacity];size = 0;}// 添加元素方法（自动扩容）public void add(T element) {ensureCapacity(); // 检查是否需要扩容elements[size++] = element; // 将元素添加到数组中，并更新size}// 获取元素方法，根据索引随机访问元素public T get(int index) {checkIndex(index); // 检查索引是否越界return elements[index];}// 返回当前ArrayList的大小public int size() {return size;}// 扩容方法，将数组容量增加1.5倍private void ensureCapacity() {if (size == elements.length) {int newCapacity = elements.length * 1.5;elements = Arrays.copyOf(elements, newCapacity); // 扩容}}// 检查索引是否越界的方法private void checkIndex(int index) {if (index < 0 || index >= size) {throw new IndexOutOfBoundsException("索引超出范围: " + index);}}// 重写toString方法，方便输出查看@Overridepublic String toString() {return Arrays.toString(Arrays.copyOf(elements, size));}// 测试MyArrayList的功能public static void main(String[] args) {MyArrayList<Integer> list = new MyArrayList<>();// 添加元素list.add(10);list.add(20);list.add(30);list.add(40);// 打印列表System.out.println("ArrayList内容: " + list);// 随机访问元素System.out.println("索引1的元素: " + list.get(1));// 添加更多元素，测试扩容for (int i = 0; i < 10; i++) {list.add(i * 10);}// 打印扩容后的列表System.out.println("扩容后的ArrayList内容: " + list);System.out.println("ArrayList大小: " + list.size());}
}

2、LinkedList

底层是链表

public class MyLinkedList {// 链表节点类static class Node {int data;  // 节点的数据Node next; // 指向下一个节点的指针// 构造函数public Node(int data) {this.data = data;this.next = null;}}private Node head; // 链表的头节点// 构造函数，初始化空链表public MyLinkedList() {this.head = null;}// 1. 在链表的头部插入节点public void addFirst(int data) {Node newNode = new Node(data);newNode.next = head; // 新节点指向当前头节点head = newNode;      // 头节点更新为新节点}// 2. 在链表的尾部插入节点public void addLast(int data) {Node newNode = new Node(data);if (head == null) {head = newNode; // 如果链表为空，则新节点为头节点} else {Node cur = head;while (cur.next != null) {cur = cur.next; // 找到最后一个节点}cur.next = newNode; // 将新节点插入到最后}}// 3. 查找链表中是否存在某个数据public boolean contains(int key) {Node cur = head;while (cur != null) {if (cur.data == key) {return true; // 找到返回 true}cur = cur.next;}return false; // 未找到返回 false}// 4. 删除链表中首次出现的指定数据public void remove(int key) {if (head == null) {return; // 链表为空，直接返回}// 如果删除的是头节点if (head.data == key) {head = head.next; // 头节点指向下一个节点return;}// 遍历链表，找到要删除的节点Node prev = null;Node cur = head;while (cur != null && cur.data != key) {prev = cur;cur = cur.next;}// 如果找到要删除的节点if (cur != null) {prev.next = cur.next; // 前一个节点的 next 指向当前节点的下一个节点}}// 5. 获取链表的长度public int size() {int count = 0;Node cur = head;while (cur != null) {count++;cur = cur.next;}return count;}// 6. 打印链表public void printList() {Node cur = head;while (cur != null) {System.out.print(cur.data + " -> ");cur = cur.next;}System.out.println("null");}// 7. 清空链表public void clear() {head = null;}// 测试代码public static void main(String[] args) {MyLinkedList list = new MyLinkedList();list.addFirst(1);list.addFirst(2);list.addLast(3);list.addLast(4);list.printList();   // 打印链表: 2 -> 1 -> 3 -> 4 -> nullSystem.out.println("List size: " + list.size());  // 输出链表长度: 4System.out.println("Contains 3? " + list.contains(3));  // 输出 trueSystem.out.println("Contains 5? " + list.contains(5));  // 输出 falselist.remove(1); // 删除 1list.printList();   // 打印链表: 2 -> 3 -> 4 -> nulllist.clear();  // 清空链表list.printList();   // 打印链表: null}
}

3、Stack栈

先进后出

public class MyStack {public int[] elem;public int usedSize;public static final int DEFAULT_CAPACITY=10;public MyStack() {elem=new int[DEFAULT_CAPACITY];}/*** 入栈* @param val*/public void push(int val) {//先判断栈是否满了if(isFull()) {elem= Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);}elem[usedSize++]=val;}/*** 判断当前栈是否满了* @return*/public boolean isFull() {if(usedSize==elem.length) {return true;}return false;}/*** 删除栈顶元素*/public int pop() {if(isEmpty()) {throw new RuntimeException("栈空了");}int val= elem[usedSize-1];usedSize--;return val;}/*** 是否为空* @return*/public boolean isEmpty() {return usedSize==0;}/*** 获取栈顶元素但不删除* @return*/public int peek() {if(isEmpty()) {throw new RuntimeException("栈为空了！");}return elem[usedSize-1];}
}

4、Queue队列

先进先出

public class MyQueue {static class Node {public int val;public Node next;public Node(int val) {this.val = val;}}public Node head;//队列的头public Node tail;//队列的尾/*** 入队操作* @param val*/public void offer(int val) {Node node=new Node(val);if(head==null) {head=node;tail=node;}else {tail.next=node;tail=tail.next;}}/*** 出队操作*/public int poll() {if(head==null)throw new RuntimeException("队列为空！");int val= head.val;;if(head.next==null)head=tail=null;elsehead=head.next;return val;}/*** 查看队头元素*/public int peek() {if(head==null) {throw new RuntimeException("队列为空！");}return head.val;}
}

5、优先级队列（大根堆）

队列是一种先入先出的数据结构，但是如果队列中的元素带有优先级，就可能需要让优先级高的元素先出队列

这种情况下就有了优先级队列这种数据结构，这种结构提供了两个基本操作，一是返回最高优先级对象，二是添加新的对象

PriorityQueue的底层使用了堆的数据结构，堆其实就是一棵完全二叉树，若该完全二叉树的每棵子树都是根结点最大，叫做大根堆（否则叫小根堆）

public class Heap {public int[] elem;public int usedSize;// 当前堆中有效元素个数public Heap() {this.elem=new int[10];}public void initArray(int[] array) {elem= Arrays.copyOf(array,array.length);usedSize=elem.length;}/*** 建堆* 时间复杂度：O(n)*/public void createHeap() {for (int parent = (usedSize-1-1)/2; parent >=0 ; parent--) {shiftDown(parent,usedSize);// usedSize保证所有子树的下标都不会比它大，可比较用于所有子树的结束}}/*** 向下调整 让每棵子树都成为大根堆* @param parent  每棵子树的根结点下标* @param len  所有子树的结束位置(usedSize)*/private void shiftDown(int parent,int len) {int child=2*parent+1;while (child<len) {// 存在右孩子的情况下，比较左右孩子的大小，child记录较大值的下标if(child+1<len&&elem[child]<elem[child+1]) {child++;}// 此时child记录的是孩子中的较大值，再去与父节点进行比较if(elem[child]>elem[parent]) {swap(elem,child,parent);// 向下调整，让parent到child的位置，继续往下做比较parent=child;child=2*parent+1;}else {// 如果走到else,说明此时该子树符合大根堆结构，不需要再做向下调整，直接跳出循环即可break;}}}private void swap(int[] array,int i,int j) {int tmp=array[i];array[i]=array[j];array[j]=tmp;}/*** 入队（插入元素）* 【插入末尾位置，然后向上调整结构】* @param x*/public void offer(int x) {if(isFull()) {elem=Arrays.copyOf(elem,elem.length*2);}this.elem[usedSize]=x;shiftUp(usedSize);usedSize++;}private boolean isFull() {return usedSize== elem.length;}/*** 向上调整* @param child 子节点下标*/private void shiftUp(int child) {// 找到其父节点int parent=(child-1)/2;// 向上调整一直到根节点结束while (child>0) {// 判断子节点与父节点大小if(elem[child]>elem[parent]) {swap(elem,child,parent);child=parent;parent=(child-1)/2;}else {// 若不需要调整，则直接跳出循环break;}}}/*** 出队（删除元素）* 【交换堆顶与队尾元素，删除队尾元素，再让堆顶做向下调整】* @return*/public int poll() {if(isEmpty()) {return -1;}int old=elem[0];// 交换堆顶与堆尾元素swap(elem,0,usedSize-1);// 删除堆尾元素usedSize--;// 将堆顶元素向下调整shiftDown(0,usedSize);return old;}/*** 返回堆顶最大元素* @return*/public int peek() {if(isEmpty()) {return -1;}int val=elem[0];return val;}public boolean isEmpty() {return usedSize==0;}/*** 堆排序* 1、将堆顶元素【最大值】放到末尾，剩余部分做向下调整* 2、持续遍历所有操作，完成堆排序，大顶堆通过堆排序后得到升序数组* 时间复杂度 O(n logn) ;* 空间复杂度 O(1)*/public void heapSort() {int end=usedSize-1;while (end>0) {swap(elem,0,end);shiftDown(0,end);end--;}}public static void main(String[] args) {Heap heap=new Heap();// 初始化数组并创建堆int[] array={10,20,15,30,40,25,50};System.out.println("初始化堆");heap.initArray(array); // 初始化数据heap.createHeap();  // 建堆System.out.println("初始最大堆:"+Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(heap.elem,0,heap.usedSize)));heap.offer(35);System.out.println("插入后最大堆:"+Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(heap.elem,0,heap.usedSize)));heap.poll();System.out.println("弹出最大元素后最大堆:"+Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(heap.elem,0,heap.usedSize)));heap.heapSort();System.out.println("堆排序结果:"+Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(heap.elem,0,heap.usedSize)));}
}
//
初始化堆
初始最大堆:[50, 40, 25, 30, 20, 10, 15]
插入后最大堆:[50, 40, 25, 35, 20, 10, 15, 30]
弹出最大元素后最大堆:[40, 35, 25, 30, 20, 10, 15]
堆排序结果:[10, 15, 20, 25, 30, 35, 40]Process finished with exit code 0

6、HashMap

用拉链法解决冲突，实现了常见的方法

public class MyQueue {static class Node {public int val;public Node next;public Node(int val) {this.val = val;}}public Node head;//队列的头public Node tail;//队列的尾/*** 入队操作* @param val*/public void offer(int val) {Node node=new Node(val);if(head==null) {head=node;tail=node;}else {tail.next=node;tail=tail.next;}}/*** 出队操作*/public int poll() {if(head==null)throw new RuntimeException("队列为空！");int val= head.val;;if(head.next==null)head=tail=null;elsehead=head.next;return val;}/*** 查看队头元素*/public int peek() {if(head==null) {throw new RuntimeException("队列为空！");}return head.val;}
}

7、生产者消费者模型

生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取。

该模型有以下两个用途：
1）削峰填谷
阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。

三峡大坝，汛期控制水量，防止水灾；旱期释放积攒的水，防止旱灾。

2）解耦合
阻塞队列也能使生产者和消费者之间解耦（减少两者之间的关联关系）

过年一家子一起包饺子，一般有明确的分工，一个人负责擀饺子皮，其他人负责包，擀饺子皮的人就是“生产者”，包饺子的人就是“消费者”，擀饺子皮的人不关心包饺子的人是谁，包饺子的人也不关心擀饺子皮的人是谁。

代码关键点总结

生产者-消费者模型：生产者生成数据并放入队列，消费者从队列中取数据进行处理。BlockingQueue自动处理了队列为空或满时的阻塞问题，简化了多线程编程中的同步控制。
线程安全：LinkedBlockingQueue是线程安全的，它内部使用了锁机制来保证线程之间对队列的安全访问。
无限循环的消费者线程：消费者线程在while(true)中不断取数据，因此只要有生产者继续生产，消费者就会不断消费。
Thread.sleep(1000)模拟生产过程的延迟：生产者每次生产一个元素后会等待1秒，模拟一个耗时的生产过程。

public static void main(String[] args) {BlockingQueue<Integer> queue=new LinkedBlockingQueue<>();Thread consumer=new Thread() {@Overridepublic void run() {while (true) {try {Integer value=queue.take();System.out.println("消费元素："+value);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}};consumer.start();Thread producer=new Thread() {@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 10000; i++) {System.out.println("生产了元素："+i);try {queue.put(i);Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}};producer.start();try {consumer.join(); // join()方法的作用是等待线程终止producer.join(); // 由于消费者线程是一个无限循环，实际运行中，主线程将会永远阻塞在consumer.join()上。} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}

8、BlockingQueue

阻塞队列是一种特殊的队列. 也遵守 “先进先出” 的原则.

阻塞队列是一种线程安全的数据结构, 并且具有以下特性:

当队列满的时候, 继续入队列就会阻塞, 直到有其他线程从队列中取走元素.
当队列空的时候, 继续出队列也会阻塞, 直到有其他线程往队列中插入元素.

public class Main {static class BlockingQueue {//1000就相当于队列的最大容量，此处暂不考虑扩容问题private int[] items=new int[1000];private volatile int head=0;private volatile int tail=0;private volatile int size=0;private Object locker=new Object();//put用来入队列public void put(int item) throws InterruptedException {//因为队列中涉及修改操作，所以通过加锁来解决线程不安全问题（原子性）。synchronized (locker) {//使用while就是为了让wait被唤醒之后，再次确认条件是否成立while (size==items.length) {//队列已经满了，对于阻塞队列来说就要阻塞locker.wait();}items[tail]=item;tail++;//如果到达末尾，就回到起始位置if(tail>=items.length) {tail=0;}size++;locker.notify();}}public int take() throws InterruptedException {int ret=0;synchronized (locker) {while (size==0) {//对于阻塞队列来说，如果队列为空，在尝试获取元素，就要阻塞locker.wait();}ret=items[head];head++;if(head>=items.length) {head=0;}size--;//此处的notify用来唤醒put中的waitlocker.notify();}return ret;}}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue queue=new BlockingQueue();//消费者模型Thread consumer=new Thread() {@Overridepublic void run() {while (true) {try {int elem= queue.take();System.out.println("消费者元素："+elem);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}};consumer.start();//生产者线程Thread producer=new Thread() {@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 10000; i++) {System.out.println("生产元素："+i);try {queue.put(i);Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}};producer.start();consumer.join();producer.join();}
}

9、多线程顺序打印ABC

锁与条件变量：我们使用一个 lock 对象来保证线程间的同步，所有线程共享这个锁。
状态控制：通过一个 state 变量控制当前该哪个线程执行。state 的取值为 0、1、2，分别代表线程A、B、C。
同步块与等待机制：
- 使用 synchronized 来保证同一时间只有一个线程能访问共享资源。
- 使用 wait() 和 notifyAll() 来使得线程在不符合条件时等待，并在条件满足时通知其他线程。
执行结果：

每次运行该程序，三个线程会顺序打印 "ABCABCABC..."，直到打印10次结束。

public class PrintABC {private static final Object lock = new Object();private static int state = 0;  // 0: A, 1: B, 2: Cpublic static void main(String[] args) {Thread threadA = new Thread(new PrintTask("A", 0));Thread threadB = new Thread(new PrintTask("B", 1));Thread threadC = new Thread(new PrintTask("C", 2));threadA.start();threadB.start();threadC.start();}static class PrintTask implements Runnable {private String name;private int flag; // 用于标识当前线程的顺序public PrintTask(String name, int flag) {this.name = name;this.flag = flag;}@Overridepublic void run() {try {for (int i = 0; i < 10; i++) {  // 打印10次ABCsynchronized (lock) {while (state != flag) {lock.wait();  // 如果不是当前线程的轮次，则等待}System.out.print(name);  // 打印当前线程对应的字符state = (state + 1) % 3;  // 更新状态，确保下一个线程打印lock.notifyAll();  // 唤醒其他线程}}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

11、线程池

步骤：

使用一个BlockingQueue组织所有任务
核心操作为submit，将任务加入线程池阻塞队列中，并创建线程
一个线程池可用同时提交N个任务，对应线程池中有M个线程来负责完成这N个任务，利用生产者消费者模型，把N个任务分配给M个线程

public class MyThreadPool {private BlockingQueue<Runnable> queue=new LinkedBlockingQueue<>();public MyThreadPool(int m) {// 在构造方法中，创建出m个线程，负责完成工作for (int i = 0; i < m; i++) {Thread t=new Thread(()->{while (true) {try {Runnable runnable=queue.take();runnable.run();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}});t.start();}}// 将任务加入线程池阻塞队列中public void submit(Runnable runnable) throws InterruptedException {queue.put(runnable);}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {MyThreadPool pool=new MyThreadPool(10);for (int i = 0; i < 1000; i++) {int taskId=i;pool.submit(new Runnable() {@Overridepublic void run() {System.out.println("执行当前任务："+taskId+"当前线程："+Thread.currentThread().getName());}});}}
}

12、数据库连接池