【数据结构】2. 线性表

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2.1 线性表的定义和基本操作

2.1.1 线性表的定义

线性表是由具有相同数据类型的 \(n(n\gt 0)\) 个数据元素构成的有限序列。
其中 n 为表长，当 \(n=0\) 时该线性表是一个空表。
若用 L 命名线性表，则其一般表示如下：

\[L = \{a_1，a_2，\cdots，a_i，a_{i+1}，\cdots，a_n\} \]

其中，\(a_1\) 是唯一的 “第一个” 数据元素，又称为表头元素；
\(a_n\) 是唯一的 “最后一个” 数据元素，又称为表尾元素。

除第一个元素外，每个元素有且仅有一个直接前驱。
除最后一个元素外，每个元素有且仅有一个直接后继。
以上就是线性表的逻辑特性，这种线性有序的逻辑结构正是线性表名字的由来。

由此，我们得出线性表的特点如下：

  • 表中元素的个数有限。
  • 表中元素具有逻辑上的顺序性，在序列中各元素排序有其先后次序。
  • 表中元素都是数据元素，每一个元素都是单个元素。
  • 表中元素的数据类型相同，这意味着每一个元素占有相同大小的存储空间。
  • 表中元素具有抽象性。即仅讨论元素间的逻辑关系，不考虑元素究竟表示什么内容。

注意：
线性表是一种逻辑结构，表示元素之间一对一的相邻关系。
顺序表和链表是指存储结构，两者属于不同层面的概念，因此不要将其混淆。

2.1.2 线性表的基本操作

一个数据结构的基本操作是指其最核心、 最基本的操作。
其他较复杂的操作可以通过调用其基本操作来实现。
线性表的主要操作如下：

  • InitList(&L)：初始化表。构造一个空的线性表。
  • Length(L)：求表长。返回线性表 L 的长度，即 L 中数据元素的个数。
  • LocateElem(L,e)：按值查找操作。在表 L 中査找具有给定关键字值的元素。
  • GetElem(L,i)：按位査找操作。获取表 L 中第 i 个位置的元素的值。
  • ListInsert(&L,i,e)：插入操作。在表 L 中第 i 个位置上插入指定元素 e。
  • ListDelete(&L,i,&e)：删除操作。删除表 L 中第 i 个位置的元素，并用 e 返回删除元素的值。
  • PrintList(L)：输出操作。按前后顺序输出线性表 L 的所有元素值。
  • isEmpty(L)：判空操作。若 L 为空表，则返回true，否则返回false。
  • DestroyList(&L)：销毁操作。销毁线性表，并释放线性表 L 所占用的内存空间。

注意：

  • 基本操作的实现取决于采用哪一种存储结构，存储结构不同，算法的实现也不同。
  • ’&’表示 C++中 的引用。
    如果传入的变量是指针型变量，且在函数体内要对传入的指针进行改变，则将用到指针变量的引用型。
    在 C 中采用指针的指针也可达到同样的效果。

2.2 线性表的顺序表示

2.2.1 顺序表的定义

线性表的顺序存储又称为顺序表。
它用一组地址连续的存储单元，依次存储线性表中的数据元素，从而使得逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也相邻。
第 1 个元素存储在线性表的起始位置，第 i 个元素的存储位置后面紧接着存储的是第 i+1 个元素。
因此，顺序表的特点是表中元素的逻辑顺序与其物理顺序相同。

假设线性表 L 存储的起始位置为 LOC(A)，每个数据元素所占用存储空间的大小为 sizeof(ElemType)，则表 L 所对应的顺序存储如图 2-1 所示。

注意： 线性表中元素的位序是从 1 开始的，而数组中元素的下标是从 0 开始的。

假定线性表的元素类型为 ElemType，线性表的顺序存储类型描述为

#define MaxSize 50 //定义线性表的最大长度
typedef struct {
    ElemType data[MaxSize]; //顺序表的元素
    int length; //顺序表的当前长度
} SqList; //顺序表的类型定义

一维数组可以是静态分配的，也可以是动态分配的。
在静态分配时，由于数组的大小和空间事先己经固定，一旦空间占满，再加入新的数据将产生溢出，就会导致程序崩溃。
而动态分配时，存储数组的空间是在程序执行过程中通过动态存储分配语句分配的，一旦数据空间占满，可以另外开辟一块更大的存储空间，用以替换原来的存储空间，从而达到扩充存储数组空间的目的，而不需要一次性地划分所有所需空间给线性表。

#define InitSize 100 //表长度的初始定义
typedef struct {
    ElemType Mata; //指示动态分配数组的指针
    int MaxSize,length; //数组的最大容量和当前个数
} SeqList; //动态分配数组顺序表的类型定义

C 的初始动态分配语句为
L.data = (ElemType*)malloc(InitSize * sizeof(ElemType));
C++ 的初始动态分配语句为
L.data = new ElemType[InitSize];

注意：
动态分配并不是链式存储，同样还是属于顺序存储结构，其物理结构没有变化，依然是随机存取方式，只是分配的空间大小可以在运行时决定。

顺序表最主要的特点是随机访问，即通过首地址和元素序号可以在 \(\mathcal{O}(1)\) 的时间内找到指定的元素。
顺序表的存储密度髙，每个结点只存储数据元素。
顺序表逻辑上相邻的元素在物理上也相邻，所以插入和删除操作需要移动大量元素。

2.2.2 顺序表上基本操作的实现

我们在这里仅给出顺序表的插入操作、删除操作和按值査找的算法，其他基本操作的算法相对都比较简单，请读者自行思考。

（1）插入操作

在顺序表 L 的第 i（\(1\le i\le L.length+1\)）个位置插入新元素 e。
如果 i 的输入不合法，则返回 false，表示插入失败；
否则，将顺序表的第 i 个元素以及其后的所有元素右移一个位置，腾出一个空位置插入新元素 e，顺序表长度增加 1，插入成功，返回 true。

bool Listlnsert(SqList &L，int i，ElemType e) {
//本算法实现将元素 e 插入到顺序表 L 中第 i 个位置
    if(i<1 || i>L.length+l) //判断 i 的范围是否有效
        return false;
    if(L.length >= MaxSize) //当前存储空间已满，不能插入
        return false;
    for(int j = L.length; j >= i; j--) //将第 i 个元素及之后的元素后移
        L.data[j] = L.data[j-1];
    L.data[i-l] = e; //在位置 i 处放入 e
    L.length++; //线性表长度加 1
    return true;
}

注意：
区别顺序表的位序和数组下标。
理解为什么判断插入位里是否合法时 if 语句中用 length+1，而移动元素的 for 语句中只用 length?

  • 最好情况： 在表尾插入（即 i=n+l），元素后移语句将不执行，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)。
  • 最坏情况： 在表头插入（即 i=l），元素后移语句将执行 n 次，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。
  • 平均情况： 假设 \(p_i\)（\(p_i = 1/(n+1)\)）是在第 i 个位置上插入一个结点的概率，则在长度为 n 的线性表中插入一个结点时所需移动结点的平均次数为

\[\sum_{i=1}^{n+1} p_i(n-i+1) = \sum_{i=1}^{n+1}\frac{1}{n+1} (n-i+1) = \frac{1}{n+1} \frac{n(n+1)}{2} = \frac{n}{2} \]

因此，线性表插入算法的平均时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

（2）删除操作

删除顺序表 L 中第 i（\(1\le i\le L.length\)）个位置的元素，成功则返回 true，并将被删除的元素用引用变量 e 返回，否则返回 false。

bool ListDelete(SqList &L，int i，Elemtype &e) {
//本算法实现删除顺序表 L 中第 i 个位罝的元素
    if(i<1 || i>L.length) //判断 i 的范围是否有效
        return false;
    e = L.data[i-1]; //将被刪除的元素赋值给 e
    for(int j=i; j<L.length; j++) //将第 i 个位置之后的元素前移
        L.data[j-l] = L.data[j];
    L.length--; //线性表长度减 1
    return true;
}
  • 最好情况： 删除表尾元素（即 i=n），无须移动元素，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)。
  • 最坏情况： 删除表头元素（即 i=1），需要移动除第一个元素外的所有元素，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。
  • 平均情况： 假设 \(p_i\)（\(p_i = 1/n\)）是删除第 i 个位置上结点的概率，则在长度为 n 的线性表中删除一个结点时所需移动结点的平均次数为

\[\sum_{i=1}^{n} p_i(n-i) = \sum_{i=1}^{n}\frac{1}{n} (n-i) = \frac{1}{n} \frac{n(n-1)}{2} = \frac{n-1}{2} \]

因此，线性表删除算法的平均时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

如图 2-2 所示为一个顺序表在进行插入和删除操作的前、后状态，其数据元素在存储空间中的位置变化以及表长的变化。
在图 2-2(a) 中，元素移动是从后往前依次后移一个位置，在图 2-2(b) 中，元素移动是从前往后依次前移一个位置。

（3）按值査找（顺序査找）

在顺序表 L 中查找第一个元素值等于 e 的元素，并返回其位序

int LocateElem(SqList L，ElemType e) {
//本算法实现査找顺序表中值为 e 的元素，如果査找成功，返回元素位序，否则返回 0
    int i;
    for(i = 0; i<L.length; i++)
        if(L.data[i] == e)
            return i+1; //下标为 i 的元素值等于 e，返回其位序 i+1
    return 0; //退出循环. 说明査找失败
}
  • 最好情况：査找的元素就在表头，仅需比较一次，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)。
  • 最坏情况：査找的元素在表尾（或不存在）时，需要比较 n 次，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。
  • 平均情况：假设 \(p_i\)（\(p_i = 1/n\)）是査找的元素在第 i（\(1\le i\le L.length\)）个位置上的概率，则在长度为 n 的线性表中査找值为 e 的元素所需比较的平均次数为

\[\sum_{i=1}^{n} p_i\times i = \sum_{i=1}^{n}\frac{1}{n} i = \frac{1}{n} \frac{n(n+1)}{2} = \frac{n+1}{2} \]

因此，线性表按值查找算法的平均时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

2.3 线性表的链式表示

由于顺序表的插入、删除操作需要移动大量的元素，影响了运行效率，由此引入了线性表的链式存储。
链式存储线性表时，不需要使用地址连续的存储单元，即它不要求逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也相邻。
它通过“链”建立起数据元素之间的逻辑关系。
对线性表的插入、删除不需要移动元素，而只需要修改指针。

2.3.1 单链表的定义

线性表的链式存储又称为单链表，它通过一组任意的存储单元来存储线性表中的数据元素。
为了建立起数据元素之间的线性关系，对每个链表结点，除了存放元素自身的信息之外，还需要存放一个指向其后继的指针。
单链表结点结构如图 2-3 所示。

其中，data 为数据域，存放数据元素；next 为指针域，存放其后继结点的地址。

单链表中结点类型的描述如下：

typedef struct LNode{ //定义单链表结点类型
    ElemType data; //数据域
    struct LNode *next; //指针域
} LNode, *LinkList;

利用单链表可以解决顺序表需要大量的连续存储空间的缺点，但是单链表附加指针域，也存在需要额外存储空间的缺点。
由于单链表的元素是离散地分布在存储空间中的，所以单链表是非随机存取的存储结构，即不能直接找到表中某个特定的结点。
在单链表中査找某个特定的结点时，需要从表头开始遍历，依次査找。

通常用“头指针”来标识一个单链表 L，当头指针为 “NULL” 时表示 L 为空表。
此外，为了操作上的方便，在单链表第一个结点之前附加一个结点，称为头结点。
头结点的数据域可以不设任何信息，也可以记录表长等相关信息。
头结点的指针域指向线性表的第一个元素结点，如图 2-4 所示。

头结点和头指针的区分：不管带不带头结点，头指针始终指向链表的第一个结点，而头结点是带头结点链表中的第一个结点，结点内通常不存储信息。

引入头结点后，可以带来两个优点：

  1. 由于开始结点的位罝被存放在头结点的指针域中，所以在链表的第一个位置上的操作和在表的其他位置上的操作一致，无须进行特殊处理。
  2. 无论链表是否为空，其头指针是指向头结点的非空指针（空表中头结点的指针域为空），因此空表和非空表的处理也就统一了。

2.3.2 单链表上基本操作的实现

（1）采用头插法建立单链表

该方法从一个空表开始，生成新结点，并将读取到的数据存放到新结点的数据域中，然后将新结点插入到当前链表的表头，即头结点之后，如图 2-5 所示。

头插法建立单链表的算法如下：

LinkList CreatListl(LinkList &L) {
    //从表尾到表头逆向建立单链表 L, 每次均在头结点之后插入元素
    LNode *s;
    int x;
    L = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); //创建头结点
    L->next = NULL; //初始为空链表
    scanf("%d", &x); //输入结点的值
    while(x != 9999){ //输入 9999 表示结束
        s = (LNode*)malloc(sizeof(LNode)); //创建新结点
        s->data = x;
        s->next = L->next;
        L->next = s; //将新结点插入表中，L 为头指针
        scanf("%d",&x);
    } //while 结束
    return L;
}

采用头插法建立单链表，读入数据的顺序与生成的链表中元素的顺序是相反的。
每个结点插入的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)，设单链表长为 n，则总的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

（2）采用尾插法建立单链表

头插法建立单链表的算法虽然简单，但生成的链表中结点的次序和输入数据的顺序不一致。
若希望两者次序一致，可采用尾插法。
该方法是将新结点插入到当前链表的表尾上，为此必须增加一个尾指针 r, 使其始终指向当前链表的尾结点，如图 2-6 所示。

尾插法建立单链表的算法如下：

LinkList CreatList2(LinkList &L) {
//从表头到表尾正向建立单链表 L, 每次均在表尾插入元素
    int x; //设元素类型为整型
    L = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));
    LNode *s, *r = L; //r 为表尾指针
    scanf("%d", &x); //输入结点的值
    while(x != 9999) { //输入 9999 表示结束
        s = (LNode*)malloc(sizeof(LNode));
        s->data = x;
        r->next = s;
        r = s; //r 指向新的表尾结点
        scanf("%d", &x);
    }
    r->next = NULL; //尾结点指针置空
    return L;
}

因为附设了一个指向表尾结点的指针，故时间复杂度和头插法相同。

（3）按序号查找结点值

在单链表中从第一个结点出发，顺指针 next 域逐个往下搜索，直到找到第 i 个结点为止，否则返回最后一个结点指针域 NULL。
按序号査找结点值的算法如下：

LNode *GetElem(LinkList L, int i) {
//本算法取出单链表 L(带头结点） 中第 i 个位置的结点指针
    int j = 1; //计数，初始为 i
    LNode *p = L->next; //头结点指针陚给P
    if(i == 0)
        return L; //若 i 等于 0, 则返回头结点
    if(i<1)
        return NULL; //若 i 无效，则返回 NULL
    while(p && j<i) { //从第 1 个结点开始找，査找第 i 个结点
        p = p->next;
        j++；
    }
    return p; //返回第 i 个结点的指针，如果 i 大于表长，p=NULL，直接返回P 即可
}

按序号査找操作的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

（4）按值査找表结点

从单链表第一个结点开始，由前往后依次比较表中各结点数据域的值，
若某结点数据域的值等于给定值 e, 则返回该结点的指针；
若整个单链表中没有这样的结点，则返冋 NULL。
按值查找结点的算法如下：

LNode *LocateElem(LinkList L, ElemType e){
//本算法査找单链表 L(带头结点） 中数据域值等于 e 的结点指针，否则返回 NULL
    LNode *p = L->next;
    while(p != NULL && p->data != e) //从第 1 个结点开始査找 data 域为 e 的结点
        p = p->next;
    return p; //找到后返回该结点指针，否则返回 NULL
}

按值査找操作的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

（5）插入结点操作

插入操作是将值为 x 的新结点插入到单链表的第 i 个位置上。
先检査插入位置的合法性，然后找到待插入位置的前驱结点（即第 i-1 个结点），再在其后插入新结点。

算法首先调用按序号查找算法 GetElem(L, i-1)，杳找第 i-1 个结点。
假设返回的第 i-1 个结点为 *p，然后令新结点 *s 的指针域指向 *p 的后继结点，再令结点 *p 的指针域指向新
插入的结点*s。
其操作过程如图 2-7 所示。

实现插入结点的代码片段如下：

p = GetElem(L, i-1); //査找插入位置的前驱结点
s->next = p->next; //图 2_7 中操作步骤 1
p->next = s; //图 2-7 中操作步骤 2

算法中，2、3语句的顺序不能颠倒。
否则，当先执行 p->next = s 后，指向其原后继的指针就不存在了，
再执行 s->next = p->next 时，相当于执行了 s->next = s，显然是错误的。

本算法主要的时间开销在于査找第 i-1 个元素，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。
若是在给定的结点后面插入新结点，则时间复杂度仅为\(\mathcal{O}(1)\)。

扩展： 对某一结点进行前插操作
前插操作是指在某结点的前面插入一个新结点，后插操作的定义刚好与之相反，在单链表插入算法中，通常都是采用后插操作的。
以上面的算法为例,首先调用函数 GetElem() 找到第 i-1 个结点（即待插入结点的前驱结点）后，再对其执行后插操作。
由此可知，对结点的前插操作均可以转化为后插操作，前提是从单链表的头结点开始顺序査找到其前驱结点，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

此外，可以采用另一种方式将其转化为后插操作来实现，设待插入结点为 *s，将 *s 插入到*p的前面。
我们仍然将 *s 插入到*p 的后面，然后将 p->data 与 s->data 交换即可，这样既满足了逻辑关系，又能使得时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)。
算法的代码片段如下：

//将*s 结点插入到*p 之前的主要代码片段
s->next = p->next; //修改指针域，不能颠倒
p->next = s;
int temp = p->data; //交换数据域部分
p->data = s->data;
s->data = temp;

（6）删除结点操作

删除操作是将单链表的第 i 个结点删除。
先检査删除位置的合法性，然后査找表中第 i-1 个结点（即被删结点的前驱结点），再将其删除。
其操作过程如图 2-8 所示。

假设结点 *p 为找到的被删结点的前驱结点，为了实现这一操作后的逻辑关系的变化，仅需修改 *p 的指针域，即将 *p 的指针域 next 指向*p 的下一结点。

实现删除结点的代码片段如下：

p = GetElem(L,i-1); //査找刪除位罝的前驱结点
q = p->next; //令 q 指向被删除结点
p->next = q->next; //将巧结点从链中 “断开”
free(q); //释放结点的存储空间

和插入算法一样，该算法的主要时间也是耗费在査找操作上，时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

扩展： 删除结点 *p
要实现删除某一个给定结点 *P，通常的做法是先从链表的头结点开始顺序找到其前驱结点，然后再执行删除操作即可，算法的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。
其实，删除结点 *p 的操作可以用删除 *p 的后继结点操作来实现，实质就是将其后继结点的值赋予其自身，然后删除后继结点，也能使得时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)。
实现上述操作的代码片段如下：

q = p->next; //令 q 指向 *p 的后继结点
p->data = p->next->data; //和后继结点交换数据域
p->next = q->next; //将 *q 结点从链中“断开”
free(q); //释放后继结点的存储空间

（7）求表长操作

求表长操作就是计算单链表中数据结点（不含头结点）的个数，需要从第一个结点开始顺序依次访问表中的每一个结点，
为此需要设置一个计数器变置，每访问一个结点，计数器加 1，直到访问到空结点为止。算法的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

需要注意的是，因为单链表的长度是不包括头结点的，因此，不带头结点和带头结点的单链表在求表长操作上会略有不同。
对不带头结点的单链表，当表为空时，要单独处理。

单链表是整个链表的基础，读者一定要熟练掌握单链表的基本操作算法，在设计算法时，建议先通过图示的方法理淸算法的思路，然后再进行算法的编写。

2.3.3 双链表

单链表结点中只有一个指向其后继的指针，这使得单链表只能从头结点依次顺序地向后遍历。
若要访问某个结点的前驱结点（插入、删除操作时），只能从头开始遍历，
访问后继结点的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)，访问前驱结点的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。

为了克服单链表的上述缺点，引入了双链表，双链表结点中有两个指针 prior 和 next，分别指向其前驱结点和后继结点，如图 2-9 所示。

双链表中结点类型的描述如下：

typedef struct DNode { //定义双链表结点类型
    ElemType data; //数据域
    struct DNode *prior，*next; //前驱和后继指针
} DNode *DLinklist;

双链表仅仅是在单链表的结点中增加了一个指向其前驱的 prior 指针，因此，在双链表中执章
行按值查找和按位査找的操作和单链表相同。
但双链表在插入和删除操作的实现上，和单链表有线着较大的不同。
这是因为“链”变化时也需要对 prior 指针做出修改，其关键在于保证在修改的过程中不断链。
此外，双链表可以很方便地找到其前驱结点，因此，插入、刪除结点算法的时间复杂度仅为 \(\mathcal{O}(1)\)。

（1）双链表的插入操作

在双链表中 p 所指的结点之后插入结点 *s，其指针的变化过程如图 2-10 所示。

插入操作的代码片段如下：

s->next = p->next; //将结点*s 插入到结点*p 之后
p->next->prior = s;
s->prior = p;
p->next = s;

上述代码的语句顺序不是唯一的，但也不是任意的，1、2两步必须在4步之前，
否则 *p 的后继结点的指针就丢掉了，导致插入失败。
为了加深理解，读者可以在纸上画出示意图。
若问题改成要求在结点 *p 之前插入结点 *s，请读者思考具体的操作步骤。

（2）双链表的删除操作

删除双链表中结点 *p 的后继结点 *q, 其指针的变化过程如图 2-11 所示。

刪除操作的代码片段如下：

p->next = q->next; //图 2-11 中步骤①
q->next->prior = p; //图 2-11 中步骤②
free(q); //释放结点空间

若问题改成要求删除结点 *q 的前驱结点 *p，请读者思考具体的操作步骤。

建立双链表的操作中，也可以采用如同单链表的头插法和尾插法，但是在操作上需要注意指针的变化和单链表有所不同。

2.3.4 循环链表

（1）循环单裢表

循环单链表和单链表的区别在于，表中最后一个结点的指针不是 NULL，
而改为指向头结点,从而整个链表形成一个环，如图 2-12 所示。

在循环单链表中，表尾结点 *r 的 next 域指向 L，故表中没有指针域为 NULL 的结点，
因此，循环单链表的判空条件不是头结点的指针是否为空，而是它是否等于头指针。

循环单链表的插入、删除算法与单链表的几乎一样，所不同的是
如果操作是在表尾进行，则执行的操作不相同，以让单链表继续保持循环的性质。
当然，正是因为循环单链表是一个“环”，因此，在任何一个位置上的插入和删除操作都是等价的，无须判断是否是表尾。

在单链表中只能从表头结点开始往后顺序遍历整个链表，而循环单链表可以从表中的任一结点开始遍历整个链表。
有时对单链表常做的操作是在表头和表尾进行的，此时可对循环单链表不设头指针而仅设尾指针，从而使得操作效率更高。
其原因是若设的是头指针，对表尾进行操作需要 \(\mathcal{O}(n)\) 的时间复杂度，而如果设的是尾指针 r，r->next 即为头指针，
对于表头与表尾进行操作都只需要 \(\mathcal{O}(1)\) 的时间复杂度。

（2）循环双链表

由循环单链表的定义不难推出循环双链表，
不同的是在循环双链表中，头结点的 prior 指针还要指向表尾结点，如图 2-13 所示。

在循环双链表 L 中，某结点 *p 为尾结点时，p->next == L；
当循环双链表为空表时，其头结点的 prior 域和 next 域都等于 L。

2.3.5 静态链表

静态链表是借助数组来描述线性表的链式存储结构，结点也有数据域 data 和指针域 next，
与前面所讲的链表中的指针不同的是，这里的指针是结点的相对地址（数组下标），又称为游标。
和顺序表一样，静态链表也要预先分配一块连续的内存空间。
静态链表和单链表的对应关系如图 2-14 所示。

静态链表结构类型的描述如下：

#define MaxSize 50
typedef struct {
    ElemType data;
    int next;
} SLinkList[MaxSize];

静态链表以 next==-1 作为其结束的标志。
静态链表的插入、删除操作与动态链表相同，只需要修改指针，而不箱要移动元素。
总体来说，静态链表没有单链表使用起来方便，
但是在一些不支持指针的高级语言（如Basic）中，这又是一种非常巧妙的设计方法。

2.3.6 顺序表和链表的比较

  1. 存取方式
    顺序表可以顺序存取，也可以随机存取；
    链表只能从表头顺序存取元素。
  2. 逻辑结构与物理结构
    采用顺序存储时，逻辑上相邻的元素，其对应的物理存储位置也相邻。
    而采用链式存储时，逻辑上相邻的元素，其物理存储位置则不一定相邻，其对应的逻辑关系是通过指针链接来表示的。
    这里请读者注意区别存取方式和存储方式。
  3. 查找、插入和删除操作
    对于按值査找，当顺序表在无序的情况下，两者的时间复杂度均为 \(\mathcal{O}(n)\)；而当顺序表有序时，可采用折半査找，此时时间复杂度为 \(\mathcal{O}(\log_2{n})\)。
    对于按序号査找，顺序表支持随机访问，时间复杂度仅为 \(\mathcal{O}(1)\)，而链表的平均时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)。
    顺序表的插入、删除操作，平均需要移动半个表长的元素。
    链表的插入、删除操作，只需要修改相关结点的指针域即可。
    由于链表每个结点带有指针域，因而在存储空间上比顺序存储要付出较大的代价，存储密度不够大。
  4. 空间分配
    顺序存储在静态存储分配情形下，一旦存储空间装满就不能扩充，如果再加入新元素将出现内存溢出，需要预先分配足够大的存储空间。
    预先分配过大，可能会导致顺序表后部大量闲置；预先分配过小，又会造成溢出。
    动态存储分配虽然存储空间可以扩充，但需要移动大量元素，导致操作效率降低，而且若内存中没有更大块的连续存储空间将导致分配失败。
    链式存储的结点空间只在需要的时候申请分配，只要内存有空间就可以分配，操作灵活、高效。

在实际中应该怎样选取存储结构呢？

  1. 基于存储的考虑
    对线性表的长度或存储规模难以估计时，不宜采用顺序表；链表不用事先估计存储规模，但链表的存储密度较低，显然链式存储结构的存储密度是小于 1 的。

  2. 基于运算的考虑
    在顺序表中按序号访问 \(a_i\) 的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(1)\)，而链表中按序号访问的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n)\)，所以如果经常做的运算是按序号访问数据元素，显然顺序表优于链表。
    在顺序表中做插入、删除操作时，平均移动表中一半的元素，当数据元素的信息童较大且表
    较长时，这一点是不应忽视的；在链表中做插入、删除操作时，虽然也要找插入位置，但操作主要是比较操作，从这个角度考虑显然后者优于前者。

  3. 基于环境的考虑
    顺序表容易实现，任何高级语言中都有数组类型；链表的操作是基于指针的，相对来讲，前者实现较为简单，这也是用户考虑的一个因素。
    总之，两种存储结构各有长短，选择哪一种由实际问题的主要因素决定。
    通常较稳定的线性表选择顺序存储，而频繁做插入、删除操作的线性表（即动态性较强）宜选择链式存储。
    注意：只有熟练掌握顺序存储和链式存储，才能深刻理解它们各自的优缺点。

posted @ 2018-07-29 04:58  4thirteen2one  阅读(629)  评论(0)  编辑  收藏  举报