教你如何去判断一种数据结构的物理结构与逻辑结构
其实这个问题的完整描述是：Java 中的 PriorityQueue 实现，其数据的逻辑结构是线性结构吗？其数据的物理结构又是什么？
估计很多人的答案是：PriorityQueue 是线性结构，因为 PriorityQueue 是优先级队列的实现，队列不就是线性结构的吗？但在PriorityQueue 的实现中，其数据的逻辑结构是树形结构，其物理结构是顺序存储结构。
要弄明白这个问题，我们必须先弄明白什么是数据的逻辑结构，什么是数据的物理结构。
顾名思义，数据的逻辑结构指的是数据是怎么组织起来的，数据的物理结构指的是数据是怎么存储的。 数据的逻辑结构与物理结构，是数据结构两个非常重要的要素。但你知道数据有几种逻辑结构、几种物理结构吗？
数据的逻辑结构
数据的逻辑结构指的是数据是如何组织起来的，反映数据元素之间的逻辑关系，它更加贴近于现实。 例如现实生活中树干与树叶就是树形结构，排队的队伍就是线性关系。
数据的逻辑结构一般有四种，分别是：线性结构、集合结构、树形结构、网络结构。 其中，我们把集合、树形结构、网络结构统称为非线性结构。
线性结构
线性结构指的是数据结构中的元素存在一对一的相互关系。 例如：数组是一种线性结构，其下标与元素一一对应。链表也是一种线性结构，其元素之间是一个接着一个的。生活中有很多类似的例子，例如排队买票的队伍就是一个线性结构。超市里排布整齐的商品，也是一个线性结构。
集合结构
集合结构指的是元素之间除了「同属一个集合」的关系之外，再无其他关系。 例如数学中的整数就是一个集合，所有小数也是一个集合。
树形结构
树形结构指的是元素存在一对多的关系。 例如水果有香蕉、草莓、西瓜等，这种逻辑结构就是树形结构。
网络结构
网络结构指的是元素存在多对多的关系。 网络结构也叫做网状结构，它是多对多的关系。比如城市的交通网络，每栋房子与其他房子都有许多条路。
数据的物理存储结构
数据的物理结构指的是数据是如何存储的，反映数据的存储结构。 数据的存储结构分为四种：顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储。 一般我们将这四种物理结构分为顺序存储结构与非顺序存储结构。顺序存储是顺序存储结构，链式存储、索引存储、散列存储均属于非顺序存储结构。
数据的顺序存储结构的特点是：借助元素的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序存储的特点是：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。
注：有些朋友说数据的物理存储结构只有顺序存储、链式存储两种，索引存储和散列存储是不存在的。对此，后续我专门写篇文章来聊聊这个事情。
顺序存储
顺序存储指的是数据在内存当中是按照顺序存储的，逻辑结构上相邻的元素在物理结构上也是相邻的。Java 中的 ArrayList 就是通过顺序存储的方式实现的。
链式存储
链式存储指的是元素之间的逻辑顺序，并不是通过内存顺序来分配的，而是通过一个引用组织起来的。也就是说，逻辑上相邻的元素，在物理存储位置上是不相邻的。Java 中的 LinkedList 就是通过链式存储的方式实现的。
索引存储
索引存储指的是元素之间的逻辑关系，是通过一张索引表来存储的。这张索引表有很多个索引项，每个索引项存储两个信息：关键字、数据存储地址。我们通过关键字可以找到对应的数据存储地址。这就像书籍的目录一样，关键字就是章节名，数据存储地址就是页码。我们通过章节名可以快速地找到对应的页码，从而快速地找到书籍对应内容。
散列存储
散列存储也称之为哈希存储，其与索引存储非常类似，都是通过索引值以及对应的值来实现快速查找。唯一不同的区别是，索引存储会对索引值进行哈希。应该说散列存储是索引存储的一种更加复杂的实现。
辨别思路
看到这里，我们对数据的逻辑结构、物理结构已经有了基本的认识，也知道它们的常见种类。那我们到底如何去判断它们是属于哪种逻辑结构、哪种物理结构呢？
拿 Java 中对于优先级队列的 PriorityQueue 实现为例。通过阅读源码我们得知其底层使用了二叉堆实现，而二叉堆本身其实就是一颗二叉树。即对于 PriorityQueue 来说，其数组最终是通过下图这种逻辑结构组织起来的，因此 PriorityQueue 的逻辑结构是树形结构。
从 PriorityQueue 的源码，我们可以知道 PriorityQueue 的数据最终是通过一个对象数组存储的，而数组的物理结构是顺序存储的。因此对于 PriorityQueue 来说，其物理结构是顺序存储结构。
通过 PriorityQueue 这个例子，我们可以总结出判断数据的逻辑结构、物理结构的思路：判断逻辑结构，要看数据是如何组织起来的。要判断物理结构，则是要看数据最终是如何存储的。
如果对 PriorityQueue 的源码实现感兴趣，可以阅读：集合系列 Queue（九）：PriorityQueue - 陈树义的博客
我们再用这个办法来判断一下 TreeMap 这个类。
TreeMap 是 Java 中非常经典的实现，其底层是基于红黑树的实现，即其最终会将所有数据组织成一颗红黑树，因此 TreeMap 的逻辑结构是树形结构。通过阅读 TreeMap 的源码，我们知道 TreeMap 的数据最终是通过 Entry 这个类存储的，因此 TreeMap 的物理结构是链式存储结构。
如果对 TreeMap 的源码实现感兴趣，可以阅读：集合系列 Map（十五）：TreeMap - 陈树义的博客
最后我们拿比较复杂的 LinkedBlockingQueue 来分析一下。
很多人会说队列就是一种特殊的数组，而数组是顺序存储的，因此队列就是顺序存储的。如果将这个结论套用在 LinkedBlockingQueue 上，那是否可以得出同样的结论，即 LinkedBlockingQueue 也是顺序存储的呢？
前面我们说过：不要用直觉去判断，而要根据定义去判断。 即判断数据的逻辑结构、物理结构的思路是：判断逻辑结构，要看数据是如何组织起来的。要判断物理结构，则是要看数据最终是如何存储的。
LinkedBlockingQueue 是 Java 中的阻塞队列实现，其最终会将数组组织成一个队列，因此其逻辑结构上属于线性表。通过阅读源码，我们可以知道 LinkedBlockingQueue 的元素是存储在 Node 节点上的，因此 LinkedBlockingQueue 的物理结构属于链式存储。
总结
本文一开始通过 PriorityQueue 的例子，引入了逻辑结构与物理结构这个话题。接着介绍了四种逻辑结构：线性表、集合、树状结构、网络结构。
紧接着介绍了四种物理存储结构，分别是：顺序存储、链式存储、索引存储、哈希存储。
接着通过 PriorityQueue 的例子，得出判断数据的逻辑结构和物理结构的思路：判断逻辑结构，要看数据是如何组织起来的。要判断物理结构，则是要看数据最终是如何存储的。 最后再通过 TreeMap 和 LinkedBlockingQueue 这两个例子，带大家实践判断思路。
看到这里文章就结束了，如果你喜欢本篇文章，欢迎点赞、、转发、留言支持我，我们下次见~
参考资料
