数据结构—线性结构-链表

正文

　　链表定义：链表是由一系列节点组成的元素结合。每个节点包含两个部分，数据域item和指向下一个节点的指针next。通过节点之间的相互连接，最终串联成一个链表。

 

一、单链表

　　

1、节点定义

class Node:
    def __init__(self, item=None):
        self.item = item   #数据域
        self.next = None　　#指针
 
# 模拟链表
a = Node(1)  #头结点，或者头结点这样head=Node()
b = Node(2)
c = Node(3)
a.next = b
b.next = c
 
print(a.next.next.item)   # 输出：3

 

2、建立链表

（1）头插法

　　头插法是在头结点这边插入。

　　

（2）尾插法

　　不光要知道头还需要知道尾在哪。从尾节点插入。

　　

（3）代码实现 

class Node:
    def __init__(self, item):
        self.item = item    # 存放数据
        self.next = None　　 # 指针，指向下一个节点
 
 
def create_linklist_head(li):
    """头插法创建链表"""
    head = Node(li[0])    # 头节点
    for element in li[1:]:   # 从第二个到最后一个遍历列表
        node = Node(element)    # 实例化为一个链表节点
        node.next = head     # 设置实例的next属性指向链表头节点
        head = node      # 将新加入链表节点设置为头节点
    return head      # 要遍历链表需要从头往回找
 
 
def create_linklist_tail(li):
    """尾插法创建链表"""
    head = Node(li[0])   # 创建头节点对象
    tail = head          # 尾节点也是头节点
    for element in li[1:]:    # 从第二个到最后一个遍历列表
        node = Node(element)    # 创建一个新链表节点
        tail.next = node    # 设置实例next属性指向链表尾节点
        tail = node      # 将新加入链表的节点设置为尾节点
    return head      # 返回头节点，可以从头往回找
 
 
def print_linklist(lk):
    """打印链表"""
    while lk:   # 只要lk存在
        print(lk.item, end=',')    # 打印链表值
        lk = lk.next      # 到最后一个节点的时候，lk.next属性为空退出循环
 
 
lk = create_linklist_head([1, 2, 3])
print(lk)
print_linklist(lk)
"""
<__main__.Node object at 0x10402de48>
3,2,1,
"""
 
lk2 = create_linklist_tail([1, 3, 6, 8, 9])
print_linklist(lk2)
"""
3,2,1,1,3,6,8,9,
"""

 

3、链表的遍历

　　

4、链表节点的插入和删除

 

插入：
p.next = curNode.next
curNode.next = p

删除：
p = curNode.next
curNode.next = curNode.next.next
del p

　

二、双链表

双链表的每个节点有两个指针：一个指向后一个节点，另一个指向前一个节点。

　　

1、节点定义

class Node(object):
    def __init__(self, item):
        self.item = item    # 数据
        self.next = None   # 指针，指向后一个节点
        self.prior = None   # 指针，指向前一个节点

 

2、双链表节点插入

#插入：
p.next = curNode.next
curNode.next.prior = p
p.prior = curNode
curNode.next = p
#删除：
p = curNode.next
curNode.next = p.next
p.next.prior = curNode
del p

三、链表总结

1、顺序表（列表）与 链表复杂度对比分析

　　按元素值查找时：都是挨个查看，时间复杂度都为O(n)

　　按下标查找时：顺序表更快，直接插入到对位位置。链表则需要从头开始数。链表时间复杂度是O(n)，顺序表时间复杂度是O(1)。

　　在某元素后插入：这种情况顺序表是O(n)，插入后，后面的元素都需要往后挪。链表则是O(1)。

　　删除某元素：这种情况顺序表是O(n)，删除后，后面的元素都需要往前挪。链表则是O(1)。

2、链表和顺序表对比总结

　　链表在插入和删除操作上明显快于顺序表。

　　链表的内存可以更灵活的分配。java等的数组一开始申请的空间如果满了是没有办法解决的，python的列表在一开始申请的空间不足时，也是通过重新申请新的空间，将原来内存空间的内容拷贝进去。

　　　　可以尝试利用链表重新实现栈和队列，使用栈实现队列就不用考虑队满的问题，也不用设计为环形。

　　链表这种链式存储的数据结构对树和图的结构有很大的启发性。