数据结构——线性结构（链表）

　　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

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

class Node:     def __init__(self, item):         self.item = item         self.next = None   # 模拟链表 a = Node(1) 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 

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

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（视频缺，需要补）

 

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

?

1 2 3 4 5

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

?

1 2 3 4 5

#插入 p.next = curNode.next curNode.next.prior = p p.prior = curNode curNode.next = p

　　代码过程图示如下：

（1）p.next = curNode.next   让p.next指针指向curNode下一个节点

　　

（2）curNode.next.prior = p  让curNode下一个节点的prior指针指向p

　　

（3）p.prior = curNode   让p的prior指针指向curNode

　　

（4）curNode.next = p  让curNode的next指针指向p

　　

3、双链表节点的删除

?

1 2 3 4 5

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

　　代码过程图示如下：

（1）p = curNode.next  指定要删除的节点是curNode的next指针指向的节点

　　

（2）curNode.next = p.next  修改curNode的next指针指向要删除节点的next指针指向的节点

　　

（3）p.next.prior = curNode  修改p的next指针指向的节点的prior指针，将指针指向curNode

　　

（4）del p    删除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。