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01 | 为什么要学习数据结构和算法?
02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
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数据结构与算法之美
小册名称:数据结构与算法之美
### 05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号? 在深入探讨编程语言的核心概念时,数组(Array)无疑是一个绕不开的话题。作为最基本的数据结构之一,数组以其连续的内存分配、随机访问的高效性,在软件开发中扮演着举足轻重的角色。然而,一个看似微不足道却又广泛存在的现象引发了无数初学者的好奇与困惑:为何在大多数编程语言中,数组的索引(或编号)都是从0开始的,而非更为直观的1或其他数字?这一设计背后,实则蕴含着深刻的计算机科学与数学逻辑,以及对资源利用与效率优化的深刻考量。 #### 一、历史渊源:C语言的影响 要追溯数组从0开始编号的起源,不得不提的是C语言。C语言作为现代编程语言的基石之一,其设计哲学深深影响了后续众多编程语言的发展,包括C++、Java、Python等。在C语言中,数组是通过连续的内存块来存储相同类型的数据元素,而数组的起始地址即为该内存块的起始位置。为了简化内存访问和计算,C语言的设计者选择让数组的第一个元素位于索引0的位置。这一设计决策直接影响了后续许多编程语言对于数组索引的处理方式。 #### 二、数学与逻辑的考量 从数学和逻辑的角度来看,数组从0开始编号有其内在的合理性和优越性。 1. **简洁性**:在数学和计算机科学中,0作为自然数的起点是广泛接受的。从0开始编号,使得数组索引与偏移量(offset)之间建立起直接且简单的映射关系。例如,若要访问数组中索引为`i`的元素,其内存地址可以通过数组的基地址加上`i`乘以元素大小来计算。这种简单的线性关系极大地简化了数组操作的复杂性。 2. **一致性**:在编程中,我们经常需要处理循环和迭代。从0开始编号使得循环的起始条件(如`for(int i = 0; i < n; i++)`)更加直观和统一。如果数组从1开始编号,则需要在循环条件中额外处理起始值,增加了代码的复杂性和出错的可能性。 3. **内存效率**:虽然从表面上看,数组从0还是从1开始编号对内存效率没有直接影响,但从系统设计和优化的角度来看,从0开始可以减少一些特殊情况的处理。例如,在某些底层系统或硬件操作中,从0开始的地址空间往往有特殊的含义或优化,直接利用这些特性可以提高程序的执行效率。 #### 三、编程实践中的优势 除了上述的数学和逻辑考量外,数组从0开始编号在编程实践中还带来了诸多便利。 1. **指针运算的简化**:在C或C++等语言中,数组名可以被视为指向数组首元素的指针。从0开始编号使得指针与数组索引之间的转换变得异常简单。例如,`array[i]`等价于`*(array + i)`,这里的`i`即为偏移量,且从0开始计数。 2. **循环与递归的简化**:在编写循环或递归函数处理数组时,从0开始的索引使得循环条件和递归终止条件更加清晰和统一。例如,在处理字符串(字符数组)时,经常需要遍历到字符串的末尾('\0'字符),而字符串的索引正是从0开始的。 3. **与底层系统接口的一致性**:操作系统和硬件层面往往以0作为地址或索引的起点。编程语言选择从0开始编号,有助于保持与底层系统接口的一致性,减少跨语言或跨平台开发时的复杂性。 #### 四、从1开始编号的探讨 尽管从0开始编号在编程中占据了主导地位,但仍有不少人对从1开始编号的数组抱有兴趣或偏好。实际上,在某些特定领域或应用中,从1开始编号的数组确实有其优势。 1. **更符合人类直觉**:对于非程序员或数学背景较弱的人来说,从1开始计数可能更符合他们的直觉和习惯。在数学教育中,许多学生也是从1开始学习计数的。 2. **减少边界错误**:在某些情况下,从1开始编号可以减少因数组越界而引发的错误。例如,在编写循环时,如果数组从1开始,则循环条件可以写成`for(int i = 1; i <= n; i++)`,这在一定程度上降低了因忘记检查`i < n`而导致的问题。 然而,这些优势往往被从0开始编号所带来的简洁性、一致性和效率优势所抵消。在大多数现代编程语言中,从0开始编号仍然是主流选择。 #### 五、结论 综上所述,数组从0开始编号是多种因素共同作用的结果,其中既包括了历史传承的影响,也蕴含了数学与逻辑的考量,更在编程实践中展现了其独特的优势。这一设计决策不仅简化了编程语言的复杂度,提高了程序的执行效率,还促进了编程语言之间的兼容性和一致性。因此,对于初学者而言,理解并接受数组从0开始编号的这一事实,是掌握编程语言基础、深入理解数据结构与算法之美的重要一步。
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