Python - 链表的实现及排序
### 内存
- 计算机的作用
- 存储和运算二进制的数据。
内存
-
计算机的作用
- 存储和运算二进制的数据。
-
问题：计算机如何计算1+2？
- 现将1和2（0010）进行存储
- 计算机会使用加法寄存器进行加法运算
-
变量的概念
- 引用==变量。变量就是我们为存储数据单独开辟的内存空间。
-
形象化理解内存（内存的大小和地址）
- 开辟好的内存空间会有两个默认的属性：大小，地址
- 大小：衡量该块内存能够存储数据的大小
- bit(位)：只可以存放一位二进制的数
- byte（字节）：8bit
- kb:1024byte
- 10Mb:1010241024*8
- 作用：可以衡量该内存存储数据大小的范围
- 地址：16进制的数表示
- 作用：定位内存空间的位置
- 变量/引用：内存空间的地址
-
理解a=10的内存图（指向）
- 如果一个变量表示的是某一块内存空间的地址，则该变量指向该块内存空间。
- 如果一个变量指向了某一块内存空间，则该变量就可以代替/表示这块内存中存储的数值
- 如果一个变量表示的是某一块内存空间的地址，则该变量指向该块内存空间。
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不同数据占用内存空间的大小
- 整数：4字节
- 浮点型：
- float：4字节
- double：8字节
- 字符型（char）：1字节
### 顺序表
- 集合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
顺序表
-
集合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。
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 #为了存储数值数据
self.next = None #为存储下一个节点的地址
class Link():
#构建一个空链表
def __init__(self):
#_head要指向第一个节点，如果没有节点则指向None
self._head = None
def add(self,item):
#1.创建一个新节点
node = Node(item)
node.next = self._head
self._head = node
def travel(self):
# print(self._head.item)
# print(self._head.next.item)
# print(self._head.next.next.item)
#在非空的链表中head永远要指向第一个节点的地址，永远不要修改它的指向,否则会造成数据的丢失
cur = self._head
while cur:
print(cur.item)
cur = cur.next
def is_empty(self):
return self._head == None
def length(self):
cur = self._head
count = 0#记录节点的个数
while cur:
count += 1
cur = cur.next
return count
def append(self,item):
node = Node(item)
cur = self._head #当前节点
pre = None #指向cur的前一个节点
if self._head == None:#如果链表为空则需要单独处理
self._head = node
return
while cur:
pre = cur
cur = cur.next#循环结束之后cur指向了None，pre指向了最后一个节点
pre.next = node
def search(self,item):
cur = self._head
find = False
while cur:
if cur.item == item:
find = True
break
else:
cur = cur.next
return find
def insert(self,pos,item):
node = Node(item)
cur = self._head
pre = None
#如果插入的位置大于了链表的长度，则默认插入到尾部
if pos > self.length()-1:
self.append(item)
return
for i in range(pos):
pre = cur
cur = cur.next
pre.next = node
node.next = cur
def remove(self,item):
cur = self._head
pre = None
if item == cur.item:
self._head = cur.next
return
while cur:
if cur.item != item:
pre = cur
cur = cur.next
else:
break
pre.next = cur.next
link = Link()
link.append(1)
link.append(2)
link.append(3)
link.append(4)
link.append(5)
link.remove(4)
link.travel()
1
2
3
5
