5.顺序表和链表

内存

• 计算机的作用
  • 就是用来存储和运算二进制的数据

• 问题：计算机如何计算1+2？

• 变量的概念：就是计算机中的某一块内存空间

• 形象化理解内存（内存的大小和地址）

• 衡量计算机内存大小的范围：
  • bit
  • byte
  • kb
  • mb
• 计算机中内存空间都会有两个基本的属性
  • 大小
  • 地址

• 理解a=10的内存图（引用，指向）
  • 指向：如果一个变量存储了某一块内存空间的地址，则表示该变量指向该块内存
  • 引用：如果一个变量存储了某一块内存空间的地址，则该变量可以成为该内存的一个引用

s1 = Stu()
s2 = s1

s1 = Animal()
s2 = s1

• 不同数据占用内存空间的大小
  • 整数：4byte
  • float：4byte
  • double：8byte
  • 字符：1byte

顺序表

• 容器中存储的元素是有顺序的，顺序表的结构可以分为两种形式：单数据类型和多数据类型。
• python中的列表和元组就属于多数据类型的顺序表

• 单数据类型顺序表的内存图（内存连续开启）

• 多数据类型顺序表的内存图（内存非连续开辟）

• 顺序表的弊端：顺序表的结构需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁。

 

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链表

　　相对于顺序表，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理且进行扩充时不需要进行数据搬迁。

• 链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据，而是每一个结点（数据存储单元）里存放下一个结点的信息（即地址）

. is_empty()：链表是否为空

. length()：链表长度

. travel()：遍历整个链表

. add(item)：链表头部添加元素

. append(item)：链表尾部添加元素

. insert(pos, item)：指定位置添加元素

. remove(item)：删除节点

. search(item)：查找节点是否存在

 

 

class Node():
    def __init__(self,item):
        self.item = item
        self.next = None #存储的链表中下一个节点的地址
class Link():
    def __init__(self):
        #_head永远指向None或者第一个节点的地址
        self._head = None      
    def add(self,item):
        node = Node(item)
        node.next = self._head
        self._head = node
    def travel(self):
        #cur存储的就是第一个节点的地址
        cur = self._head
        while cur:
            print(cur.item)
            cur = cur.next
    def is_Empty(self):
        return self._head == None
    def size(self):
        length = 0
        if self._head == None:
            return length
        #cur就是指向了第一个节点
        cur = self._head
        while cur:
            length += 1
            cur = cur.next
        return length
    def append(self,item):
        node = Node(item)
        #如果链表为空则执行如下操作
        if self._head == None:
            self._head = node
            return
        
        cur = self._head
        pre = None
        while cur:
            pre = cur
            cur = cur.next
        pre.next = node
        
    def search(self,item):
        ex = False
        
        cur = self._head
        while cur:
            if cur.item == item:
                ex = True
                break
            cur = cur.next
        return ex
    def insert(self,pos,item):
        node = Node(item)
        
        if pos <= 0:
            self.add(item)
            return
        if pos >= self.size():
            self.append(item)
            return
        
        cur = self._head
        pre = None
        
        for i in range(0,pos):
            pre = cur
            cur = cur.next
        pre.next = node
        node.next = cur
    def remove(self,item):
        cur = self._head
        pre = None
        if cur.item == item:
            self._head = cur.next
            return
        while cur:
            pre = cur
            cur = cur.next
            if cur.item == item:
                pre.next = cur.next
                break