【链表专题】深入探索链表:文章索引与知识架构(链表的概念、实现、应用、经典例题大合集)

简介: 【链表专题】深入探索链表:文章索引与知识架构(链表的概念、实现、应用、经典例题大合集)

一、引言

链表,作为计算机科学中的基础数据结构,以其独特的非连续存储方式和高效的插入、删除操作而备受青睐。无论是数据结构、算法还是实际系统开发中,链表都扮演着不可或缺的角色。

为了深入理解和掌握链表,我们需要从基本概念出发,通过实践来加深理解。

本文旨在为读者提供一个理论与实践相结合的链表学习指南,帮助大家系统地掌握链表的核心知识,并在实际编程中灵活运用。让我们一起踏上这场链表探索之旅吧!

 

二、链表的基础概念

🍃链表的概念

链表(Linked List)是一种常见的数据结构,用于存储一系列有序的元素。与数组不同,链表中的元素在内存中并不是连续存储的,而是通过指针或引用链接在一起。以下是链表的一些基础概念:

  1. 节点(Node)
  • 链表中的每一个元素都称为一个节点。
  • 一个节点通常包含两部分:数据部分和指针部分(或称为链接部分)。
  • 数据部分用于存储实际的数据。
  • 指针部分(或链接部分)用于指向链表中的下一个节点。
  1. 头节点(Head Node)
  • 链表的第一个节点通常被称为头节点。
  • 在某些实现中,链表可能包含一个哑节点(dummy node)或哨兵节点(sentinel node)作为头节点,其数据部分不存储实际的值,仅用于简化边界条件的处理。
  1. 尾节点(Tail Node)
  • 链表的最后一个节点被称为尾节点。
  • 尾节点的指针部分通常设置为 nullNone(取决于编程语言),表示链表的结束。

🍃顺序表和链表的对比

顺序表与链表是两种常见的线性数据结构,它们在存储方式、操作性能等方面存在显著的差异。以下是它们之间的详细对比:

1. 存储方式

  • 顺序表
  • 将元素一个接一个地存入一组连续的存储单元中,存储空间连续。
  • 存储密度高,因为每个数据元素只占用一个空间。
  • 长度固定,必须在分配内存之前确定数组的长度。
  • 链表
  • 节点在物理存储单元上非连续、非顺序的存储,通过指针或引用链接在一起。
  • 存储空间不连续,每个节点除了存储数据元素外,还需要存储指向下一个节点的指针。
  • 长度不固定,可以动态地添加或删除节点。

2. 操作性能

  • 插入和删除
  • 顺序表:在顺序表中插入或删除元素时,需要移动大量元素以保持连续性,因此效率较低,时间复杂度为O(N)。但在末尾插入或删除数据比较方便,时间复杂度为O(1)。
  • 链表:在链表中插入或删除元素时,只需修改相关节点的指针,时间复杂度为O(1)(如果知道要处理节点的前一个位置)或O(N)(如果不知道要处理节点的前一个位置)。头插、头删的效率高,时间复杂度是O(1)。
  • 查找
  • 顺序表:支持随机访问,查找效率高,时间复杂度为O(1)(按索引查找)。如果顺序表的数据按序排列,还可以使用二分查找法进一步提高效率。
  • 链表:不支持随机访问,查找效率低,需要遍历节点,时间复杂度为O(N)。
  • 空间性能
  • 顺序表:需要预先分配足够大的存储空间,如果估计过大,可能会导致空间浪费;如果估计过小,又会造成溢出。
  • 链表:动态分配存储空间,无需预先估计存储规模,可以根据需要动态地添加或删除节点。

3. 适用场景

  • 顺序表:适用于需要频繁访问元素、且元素数量基本不变的场景,如大量访问元素的而少量增添/删除元素的程序。
  • 链表:适用于需要频繁插入、删除元素,且对访问元素无严格要求的场景,如管理动态数据、实现文件系统、排序等。

4. 总结

顺序表和链表各有优缺点,选择哪种数据结构取决于具体的应用场景和需求。如果需要频繁访问元素且元素数量基本不变,可以选择顺序表;如果需要频繁插入、删除元素,且对访问元素无严格要求,可以选择链表。

 

🍃 链表的分类

链表的结构⾮常多样,按照单向或双向,带头节点或不带头节点,循环或不循环分类

以下情况组合起来就有8种(2x2x2)链表结构:

 

虽然有这么多的链表的结构,但是我们实际中最常⽤还是两种结构:单链表和双向带头循环链表

1.⽆头单向⾮循环链表:结构简单,⼀般不会单独⽤来存数据。实际中更多是作为其他数据结构的⼦结构,如哈希桶、图的邻接表等等。另外这种结构在笔试⾯试中出现很多。

2.带头双向循环链表:结构最复杂,⼀般⽤在单独存储数据。实际中使⽤的链表数据结构,都是带头双向循环链表。另外这个结构虽然结构复杂,但是使⽤代码实现以后会发现结构会带来很多优势,实现反⽽简单了,后⾯我们代码实现了就知道了。

 

三、链表的实现

🍃无头单向非循环链表的实现

【数据结构与算法】深入理解 单链表_单链表 csdn-CSDN博客

 

🍃带头双向循环链表的实现

【数据结构/C语言】深入理解 双向链表-CSDN博客

 

四、链表的应用

🍃基于单链表实现通讯录

【C语言项目实战】使用单链表实现通讯录-CSDN博客

 

五、链表相关习题解析

初阶:

🍃求链表的中间节点

【数据结构与算法 刷题系列】求链表的中间结点_求结点-CSDN博客

 

🍃合并两个有序链表

【数据结构与算法 刷题系列】合并两个有序链表-CSDN博客

🍃环形链表的约瑟夫问题

【数据结构与算法 刷题系列】环形链表的约瑟夫问题-CSDN博客

🍃移除链表元素

【数据结构与算法 刷题系列】移除链表元素-CSDN博客

🍃反转链表

【数据结构与算法 经典例题】反转链表(图文详解)-CSDN博客

🍃相交链表求交点

【数据结构与算法 经典例题】相交链表求交点_相交链表求相交节点-CSDN博客

🍃返回单链表的倒数第k个节点

【数据结构与算法 经典例题】返回单链表的倒数第 k 个节点-CSDN博客

 


进阶:

🍃链表的回文结构

【数据结构与算法 经典例题】链表的回文结构(图文详解)-CSDN博客

🍃随机链表的复制

【数据结构与算法 经典例题】随机链表的复制(图文详解)-CSDN博客

🍃判断链表是否带环

【数据结构与算法 刷题系列】判断链表是否有环(图文详解)-CSDN博客

🍃求带环链表的入环节点

【数据结构与算法 刷题系列】求带环链表的入环节点(图文详解)-CSDN博客

相关文章
|
16天前
|
存储 Java 索引
【数据结构】链表从实现到应用,保姆级攻略
本文详细介绍了链表这一重要数据结构。链表与数组不同,其元素在内存中非连续分布,通过指针连接。Java中链表常用于需动态添加或删除元素的场景。文章首先解释了单向链表的基本概念,包括节点定义及各种操作如插入、删除等的实现方法。随后介绍了双向链表,说明了其拥有前后两个指针的特点,并展示了相关操作的代码实现。最后,对比了ArrayList与LinkedList的不同之处,包括它们底层实现、时间复杂度以及适用场景等方面。
32 10
【数据结构】链表从实现到应用,保姆级攻略
|
2天前
|
Kubernetes Cloud Native 持续交付
深入理解云原生技术及其在现代IT架构中的应用
【9月更文挑战第18天】云原生技术,作为推动企业数字化转型的引擎,正以它独特的魅力重塑着信息技术的未来。本文将带你一探究竟,从云原生的基础概念出发,逐步深入到其核心组件、设计理念以及如何在实际应用中发挥巨大作用。你将了解到容器化、微服务架构、持续集成与持续部署(CI/CD)等关键实践,并见证它们如何帮助企业构建更加灵活、高效和可靠的应用。
|
8天前
|
存储 搜索推荐 数据库
MarkLogic在微服务架构中的应用:提供服务间通信和数据共享的机制
随着微服务架构的发展,服务间通信和数据共享成为关键挑战。本文介绍MarkLogic数据库在微服务架构中的应用,阐述其多模型支持、索引搜索、事务处理及高可用性等优势,以及如何利用MarkLogic实现数据共享、服务间通信、事件驱动架构和数据分析,提升系统的可伸缩性和可靠性。
17 5
|
8天前
|
机器学习/深度学习 测试技术 数据处理
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为一种多层感知器(MLP)的替代方案,为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳,近期提出的可逆KAN混合模型(RMoK)显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层,通过门控网络动态选择最适合的专家层,从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示,RMoK在多个数据集上表现出色,尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
33 4
|
8天前
|
运维 Cloud Native Devops
云原生架构的崛起与实践云原生架构是一种通过容器化、微服务和DevOps等技术手段,帮助应用系统实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维的技术理念。本文将探讨云原生的概念、核心技术以及其在企业中的应用实践,揭示云原生如何成为现代软件开发和运营的主流方式。##
云原生架构是现代IT领域的一场革命,它依托于容器化、微服务和DevOps等核心技术,旨在解决传统架构在应对复杂业务需求时的不足。通过采用云原生方法,企业可以实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维,从而大幅提升开发效率和系统可靠性。本文详细阐述了云原生的核心概念、主要技术和实际应用案例,并探讨了企业在实施云原生过程中的挑战与解决方案。无论是正在转型的传统企业,还是寻求创新的互联网企业,云原生都提供了一条实现高效能、高灵活性和高可靠性的技术路径。 ##
18 3
|
15天前
|
传感器 Cloud Native 物联网
Micronaut在物联网中的应用探索:轻盈架构赋能万物互联新时代
【9月更文挑战第6天】Micronaut是一个现代、轻量级的Java框架,以其高效、易用及对云原生环境的支持,在物联网开发中展现出独特优势。它通过AOT编译技术优化应用,减少内存消耗,适合资源受限的设备。Micronaut支持反应式编程和HTTP/2,提升并发处理能力和网络传输效率。本文通过一个温度传感器数据收集服务的例子,展示了如何利用Micronaut简化物联网应用开发,使其成为该领域的理想选择。
31 3
|
2天前
|
Kubernetes Cloud Native Devops
云原生架构的崛起与应用##
云原生架构是现代企业数字化转型的关键,通过容器化、微服务、DevOps等技术,实现高效、灵活的应用部署和管理。本文探讨云原生的核心概念、主要技术及其实际应用价值,揭示其在提升企业运营效率和创新能力中的重要性。 ##
13 0
|
4天前
|
缓存 负载均衡 数据管理
深入探索微服务架构的核心要素与实践策略在当今软件开发领域,微服务架构以其独特的优势和灵活性,已成为众多企业和开发者的首选。本文将深入探讨微服务架构的核心要素,包括服务拆分、通信机制、数据管理等,并结合实际案例分析其在不同场景下的应用策略,旨在为读者提供一套全面、深入的微服务架构实践指南。**
**微服务架构作为软件开发领域的热门话题,正引领着一场技术革新。本文从微服务架构的核心要素出发,详细阐述了服务拆分的原则与方法、通信机制的选择与优化、数据管理的策略与挑战等内容。同时,结合具体案例,分析了微服务架构在不同场景下的应用策略,为读者提供了实用的指导和建议。
|
21天前
|
存储 前端开发 数据库
神秘编程世界惊现强大架构!Web2py 的 MVC 究竟隐藏着怎样的神奇魔力?带你探索实际应用之谜!
【8月更文挑战第31天】在现代 Web 开发中,MVC(Model-View-Controller)架构被广泛应用,将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分,有助于提高代码的可维护性、可扩展性和可测试性。Web2py 是一个采用 MVC 架构的 Python Web 框架,其中模型处理数据和业务逻辑,视图负责呈现数据给用户,控制器则协调模型和视图之间的交互。
25 0
|
22天前
|
运维 应用服务中间件 网络安全
自动化运维的新篇章:Ansible在现代IT架构中的应用与实践
【8月更文挑战第30天】随着信息技术的飞速发展,企业对运维效率和可靠性的要求日益增高。传统的手动运维方式已难以应对复杂多变的IT环境,自动化运维因此成为行业新宠。本文将深入探讨Ansible这一流行的自动化工具,如何通过其简洁的配置管理和强大的多节点部署能力,助力现代IT架构实现高效、可靠的运维管理。我们将从Ansible的核心概念入手,逐步解析其在配置管理、任务执行、应用部署等方面的实战应用,并结合代码示例,展示如何利用Ansible简化日常运维工作,提升运维质量和效率。无论你是运维新手还是资深专家,这篇文章都将为你提供宝贵的洞见和实操技巧。