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本帖最后由 zltzlt 于 2020-3-6 20:08 编辑
Python 数据结构之链表 —— （一）功能实现
链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表。
但是它并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针 (Pointer)。
由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到 O(1) 的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多。
但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要 O(n) 的时间，而顺序表相应的时间复杂度分别是 O(logn) 和 O(1)。
链表的特点：使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点，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。
但是链表失去了数组随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大。
基本操作：包括创建链表（初始化）、获取长度、插入、查找、删除、遍历，以及略复杂的链表逆序和结点交换。
下面将这些操作一一实现并作出解释。
代码如下：
class ListNode(object):
def __init__(self, data, p=None):
self.data = data
self.next = p
class Linklist(object):
def __init__(self):
self.head = None
def set(self): # 初始建立
print('input:')
data = input()
if data != "":
self.head = ListNode(int(data))
p = self.head
else:
print('over!')
return
while 1:
data = input()
if data != "":
p.next = ListNode(int(data))
p = p.next
else:
print('over!')
break
@property
def show(self): # 遍历链表
print('链表元素如下：')
p = self.head
if p is None:
print('Empty!')
return
while p:
print(p.data, end=',')
p = p.next
print('over!')
@property
def isempty(self): # 判断是否空
p = self.head
if p is None:
return True
else:
return False
@property
def length(self): # 获取长度
p = self.head
n = 0
while p:
n += 1
p = p.next
return n
def insert(self, data, pos): # 数据插入
if self.isempty and pos != 1:
raise Exception('wrong position!')
p = self.head
if pos == 1:
self.head = ListNode(data)
self.head.next = p
n = 2
while n < pos and p.next is not None:
p = p.next
n += 1
if n == pos:
tmp = p.next
p.next = ListNode(data)
p = p.next
p.next = tmp
elif n < pos:
raise Exception('wrong position!')
def delete(self, pos): # 删除操作
p = self.head
# 假设位置信息有效
if pos == 1:
return self.head.next
for i in range(pos - 2):
p = p.next
p.next = p.next.next
以上是一些基本操作，注意以下几点：
1. 基本操作的关键是学会链表的遍历和定位，每个操作参数表如何、返回值如何都可根据实际问题相应改变，做题时一般不是作为一个链表 class 的方法。
2. next 结点默认为 None，遍历时 while p 即可，比较方便；
3. 最重要一点是，大多数问题，都需要单独、特别处理头结点，需要养成良好习惯。一般题目给出的参数都是 head 即链表的头，先判断 head is None 是很常见的，再进行后续处理。
下面是链表的逆序问题，参考博客单链表反转 Python 实现。
一个循环方法，一个递归方法，关键是理解其原理，然后可以很自然得写出来，链表的逆转是很重要的基本功。
下图是对循环方法的图解，我认为理解并熟练运用这一方法即可~
# 循环方法
def reverse(head):
if head is None or head.next is None:
return head
pre = None
cur = head
h = head
while cur:
h = cur
tmp = cur.next
cur.next = pre
pre = cur
cur = tmp
return h
def recurse(head, newhead): # 递归方法，head 为原链表的头结点，newhead 为反转后链表的头结点
if head is None: # 使用时需先初始化 newhead
return
if head.next is None:
newhead = head
else :
newhead = recurse(head.next,newhead)
head.next.next = head
head.next = None
return newhead
最为复杂的是链表结点的交换问题，但是原理并不复杂，由于面对链表头这玩意，在 head 前加一个结点通常比较舒服。
其次是交换时定位到两个结点前一个的位置即可。
最后注意的是交换两个相邻结点的情况要特殊处理。
代码如下，是交换第 m 个和第 n 个结点，亲测可用，供大家交流学习。
def swap(head, m, n):
# 认为 m, n 有效
newhead = ListNode(-1) # 0 结点
newhead.next = head
p = newhead
for i in range(m - 1): # 定位到 m-1 处
p = p.next
if m + 1 == n: # 二者相邻时
q = p.next
tmp = q.next.next
p.next = q.next
p.next.next = q
q.next = tmp
return newhead.next
else:
q = p
for i in range(n - m): # 一般情况时，定位到 n-1 处
q = q.next
tmp = q.next.next
nodem = p.next
p.next = q.next
p.next.next = nodem.next
q.next = nodem
q.next.next = tmp
return newhead.next
这些是单链表，还有一种双向链表。
优点是方便我们前向寻找结点，使一些问题更简单；
而缺点是当我们熟悉了单链表的那一套理论后，很可能不会使用这玩意儿。
双向链表占用更多空间，在删除、插入、逆序等各种操作时都会额外增加问题。
如果遇到这方面的问题还是要认真研究一番。
class LinkedList:
def __init__(self, value):
self.value = value
# 前结点
self.before = None
# 后结点
self.behind = None
这就是链表的基本理论和方法，需要亲自实验一番才好~ | 
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狗仔卡
发表于 2020-3-6 20:06:44
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