#通过python实现动态数组
 
"""
数组特点：
  占用一段连续的内存空间，支持随机（索引）访问，且时间复杂度为O(1)
  添加元素时间复杂度：O(n)
  删除元素时间复杂度：O(n)
"""
 
class Arr:
  def __init__(self, capacity=10):
    """
    构造函数
    :param capacity: 数组最大容量，不指定的话默认为10
    """
    self._capacity = capacity
    self._size = 0                 # 数组有效元素的数目，初始化为0
    self._data = [None] * self._capacity  # 由于python的list是动态扩展的，而我们要实现底层具有固定容量、占用一段连续的内存空间的数组，所以用None来作为无效元素的标识
 
  def __getitem__(self, item):
    """让Arr类支持索引操作"""
    return self._data[item]
 
  def getSize(self):
    """返回数组有效元素的个数"""
    return self._size
 
  def getCapacity(self):
    """返回当前数组的容量"""
    return self._capacity
 
  def isEmpty(self):
    """判断当前数组是否为空"""
    return self._size == 0
 
  def add(self, index, elem):
    """
    向数组中添加一个元素，注意数组占用的是一段连续的内存空间，所以在添加元素后，数组还是要保证这个特点的，因此需要将后面的元素都向后挪一个位置，而且要注意要先从
    尾部开始挪，防止元素之间的覆盖
    时间复杂度：O(n)
    :param index:  添加的元素所在的索引
    :param elem:  所要添加的元素
    """
    if index < 0 or index > self._size:   # 插入的位置无效
      raise Exception('Add Filed. Require 0 <= index <= self._size')
    if self._size == self._capacity:    # 满了
      self._resize(self._capacity * 2)  # 默认扩容当前容量的二倍。容量翻倍要比容量加上一个固定值要好，这样做均摊复杂度为O(1)。具体请百度
 
    for i in range(self._size - 1, index - 1, -1): # 从尾部开始挪动元素，在index处腾出一个空间
                            # 一定要注意在步长为负数的情况下，区间是左开右闭区间，即(index, self._size - 1]，所以是index-1，与正常的左闭右开区间是相反的！
      self._data[i + 1] = self._data[i]
    self._data[index] = elem    # 将该位置赋值为elem
    self._size += 1         # 数组有效元素数加1
 
  def addLast(self, elem):
    """
    向数组尾部添加元素
    时间复杂度：O(1)
    :param elem: 所要添加的元素
    """
    self.add(self._size, elem) # 直接调用add方法，注意不用再次判定合法性了，因为add函数中已经判断过了
 
  def addFirst(self, elem):
    """
    想数组头部添加元素
    时间复杂度：O(n)
    :param elem: 所要添加的元素
    """
    self.add(0, elem)  # 同理直接调用add方法
 
  def get(self, index):
    """
    获得索引index处的元素
    时间复杂度：O(1)
    :param index: 数组索引
    :return:   数组索引处的值
    """
    if index < 0 or index >= self._size:    # 判断index的合法性
      raise Exception('Get failed. Index is illegal.')
    return self._data[index]
 
  def getFirst(self):
    """
    获得数组首位置元素的值
    :return: 首位置元素的值
    """
    return self.get(0)   # 直接调用get函数，安全可靠
 
  def getLast(self):
    """
    获得数组末尾元素的值
    :return: 末尾元素的值
    """
    return self.get(self._size - 1) # 直接调用get函数，安全可靠
 
  def set(self, index, elem):
    """
    将索引为index的元素的值设为elem
    时间复杂度：O(1)
    :param index: 索引
    :param elem:  新的值
    """
    if index < 0 or index >= self._size:    # 判断index的合法性
      raise Exception('Sat failed. Index is illegal.')
    self._data[index] = elem
 
  def contains(self, elem):
    """
    查看数组中是否存在元素elem，最好不要传入一个浮点数，你懂得。。
    时间复杂度：O(n)
    :param elem: 目标元素
    :return:   bool值，存在为真
    """
    for i in range(self._size):    # 遍历
      if self._data[i] == elem:
        return True        # 找到了就返回True
    return False            # 遍历完了还没找到，就返回False
 
  def find(self, elem):
    """
    在数组中查找元素，并返回元素所在的索引。（如果数组中存在多个elem，只返回最左边elem的索引）
    时间复杂度：O(n)
    :param elem: 目标元素
    :return:   元素所在的索引，没找到则返回-1（无效值）
    """
    for i in range(self._size):     # 遍历数组
      if self._data[i] == elem:
        return i          # 找到就返回索引
    return -1              # 没找到返回-1
 
  def findAll(self, elem):
    """
    找到值为elem全部元素的索引
    :param elem: 目标元素
    :return:   一个列表，值为全部elem的索引
    """
    ret_list = Arr()        # 建立一个新的数组用于存储索引值
    for i in range(self._size):   # 遍历数组
      if self._data[i] == elem:
        ret_list.addLast(i)   # 找到就将索引添加进ret_list
    return ret_list
 
  def remove(self, index):
    """
    删除索引为index的元素。index后面的元素都要向前移动一个位置
    时间复杂度：O(n)
    :param index: 目标索引
    :return:   位于该索引的元素的值
    """
    if index < 0 or index >= self._size:  # index合法性检查
      raise Exception('Remove failed.Require 0 <= index < self._size')
    ret = self._data[index]         # 拷贝一下index处的元素，便于返回
    for i in range(index + 1, self._size): # index后面的元素都向前挪一个位置
      self._data[i - 1] = self._data[i]
    self._size -= 1     # 维护self._size
    self._data[self._size] = None  # 最后一个元素的垃圾回收
 
    if self._size and self._capacity // self._size == 4:  # 如果当前有效元素为总容量的四分之一且还存在有效元素，则将容量缩减为原来的一半
      self._resize(self._capacity // 2)
    return ret
 
  def removeFirst(self):
    """
    删除数组首位置的元素
    时间复杂度：O(n)
    :return: 数组首位置的元素
    """
    return self.remove(0)  # 调用remove函数
 
  def removeLast(self):
    """
    删除数组末尾的元素
    时间复杂度:O(1)
    :return: 数组末尾的元素
    """
    return self.remove(self._size - 1)   # 调用remove函数
 
  def removeElement(self, elem):
    """
    删除数组中为elem的元素，如果数组中不存在elem，那么什么都不做。如果存在多个相同的elem，只删除最左边的那个
    时间复杂度：O(n)
    :param elem: 要删除的目标元素
    """
    index = self.find(elem)     # 尝试找到目标元素（最左边的）的索引
    if index != -1:         # elem在数组中就删除，否则什么都不做
      self.remove(index)     # 调用remove函数
 
  def removeAllElement(self, elem):
    """
    删除数组内所有值为elem的元素，可以用递归来写，这里用的迭代的方法。elem不存在就什么都不做
    :param elem: 要删除的目标元素
    """
    while True:
      index = self.find(elem)   # 循环来找elem，如果还存在就继续删除
      if index != -1:       # 若存在
        self.remove(index)
      else:
        break
 
  def get_Max_index(self):
    """
    获取数组中的最大元素的索引，返回最大元素的索引值，如果有多个最大值，默认返回最左边那个的索引
    时间复杂度：O(n)
    :return: 最大元素的索引
    """
    if self.isEmpty():
      raise Exception('Error, array is Empty!')
    max_elem_index = 0  # 记录最大值的索引，初始化为0 
    for i in range(1, self.getSize()):  # 从索引1开始遍历，一直到数组尾部
      if self._data[i] > self._data[max_elem_index]:  # 如果当前索引的值大于最大值索引处元素的值
        max_elem_index = i   # 更新max_elem_index，这样它还是当前最大值的索引
    return max_elem_index   # 遍历完后，将数组的最大值的索引返回
 
  def removeMax(self):
    """
    删除数组中的最大元素，返回最大元素的值，如果有多个最大值，默认值删除最左边那个
    时间复杂度：O(n)
    :return: 最大元素
    """
    return self.remove(self.get_Max_index())  # 直接调用remove函数删除最大值
 
  def get_Min_index(self):
    """
    获取数组中的最小元素的索引，返回最小元素的索引值，如果有多个最小值，默认返回最左边那个的索引
    时间复杂度：O(n)
    :return: 最小元素的索引
    """
    if self.isEmpty():
      raise Exception('Error, array is Empty!')
    min_elem_index = 0  # 记录最小值的索引，初始化为0 
    for i in range(1, self.getSize()):  # 从索引1开始遍历，一直到数组尾部
      if self._data[i] < self._data[min_elem_index]:  # 如果当前索引的值小于最小值索引处元素的值
        min_elem_index = i   # 更新min_elem_index，这样它还是当前最小值的索引
    return min_elem_index   # 遍历完后，将数组的最小值的索引返回
 
  def removeMin(self):
    """
    删除数组中的最小元素，返回最小元素的值，如果有多个最小值，默认值删除最左边那个
    时间复杂度：O(2n)，可以看成是O(n)的
    :return: 最小元素
    """
    return self.remove(self.get_Min_index())
 
  def swap(self, index1, index2):
    """
    交换分别位于索引index1和索引index2处的元素
    :param index1: 索引1
    :param index2: 索引2
    """ 
    if index1 < 0 or index2 < 0 or index1 >= self._size or index2 >= self._size:    # 合法性检查
      raise Exception('Index is illegal')
    self._data[index1], self._data[index2] = self._data[index2], self._data[index1]   # 交换元素
 
  def printArr(self):
    """对数组元素进行打印"""
    for i in range(self._size):
      print(self._data[i], end=' ')
    print('\nSize: %d-----Capacity: %d' % (self.getSize(), self.getCapacity()))
 
  # private
  def _resize(self, new_capacity):
    """
    数组容量放缩至new_capacity，私有成员函数
    :param new_capacity: 新的容量
    """
    new_arr = Arr(new_capacity)     # 建立一个新的数组new_arr，容量为new_capacity
    for i in range(self._size):
      new_arr.addLast(self._data[i]) # 将当前数组的元素按当前顺序全部移动到new_arr中
    self._capacity = new_capacity    # 数组容量变为new_capacity
    self._data = new_arr._data     # 将new_arr._data赋值给self._data，从而完成数组的容量放缩操作

import Array 
import numpy as np
np.random.seed(7)
test = Array.Arr()
print(test.getSize())
print(test.getCapacity())
print(test.isEmpty())
for i in range(8):
  test.add(0, np.random.randint(5))
test.printArr()
test.addLast(2)
test.printArr()
print(test.get(3))
test.set(3, 10)
test.printArr()
print(test.contains(10))
print(test.find(4))
test.findAll(1).printArr()
test.remove(3)
test.printArr()
test.removeFirst()
test.removeLast()
test.printArr()
test.removeElement(4)
test.printArr()
test.removeAllElement(3)
test.printArr()
for i in range(30):
  test.addLast(np.random.randint(10))
test.printArr()
print(test[3])
test.swap(0, 1)
test.printArr()