python中的单向链表实现
引子
数据结构指的是是数据的组织的方式。从单个数据到一维结构(线性表),二维结构(树),三维结构(图),都是组织数据的不同方式。
为什么需要链表?
顺序表的构建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,所以使用起来并不是很灵活。
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。
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,而是在每一个节点(数据存储单元)里存放下一个节点的位置信息(即地址)。
什么是单链表?
单向链表也叫单链表,是链表中最简单的一种形式,它的每个节点包含两个域,一个信息域(元素域)和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点,而最后一个节点的链接域则指向一个空值。
单链表应当支持哪些基本操作?
- 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
操作图解:
add
insert
remove
代码实现
注意点:
因为没有计数,因此诸多操作都离不开遍历,何时停止不可迷糊。另外,不要忘记经常要考虑的特殊情况。如果为空会如何?如果链表中只有一个节点会如何?构造新链时,该遵循怎样的顺序?(先保证原链不断)
class Node(object):
def __init__(self, value):
# 元素域
self.value = value
# 链接域
self.next = None class LinkedListOneway(object):
def __init__(self, node=None):
self.__head = node def __len__(self):
# 游标,用来遍历链表
cur = self.__head
# 记录遍历次数
count = 0
# 当前节点为None则说明已经遍历完毕
while cur:
count += 1
cur = cur.next
return count def is_empty(self):
# 头节点不为None则不为空
return self.__head == None def add(self, value):
"""
头插法
先让新节点的next指向头节点
再将头节点替换为新节点
顺序不可错,要先保证原链表的链不断,否则头节点后面的链会丢失
"""
node = Node(value)
node.next = self.__head
self.__head = node def append(self, value):
"""尾插法"""
node = Node(value)
cur = self.__head
if self.is_empty():
self.__head = node
else:
while cur.next:
cur = cur.next
cur.next = node def insert(self, pos, value):
# 应对特殊情况
if pos <= 0:
self.add(value)
elif pos > len(self) - 1:
self.append(value)
else:
node = Node(value)
prior = self.__head
count = 0
# 在插入位置的前一个节点停下
while count < (pos - 1):
prior = prior.next
count += 1
# 先将插入节点与节点后的节点连接,防止链表断掉,先链接后面的,再链接前面的
node.next = prior.next
prior.next = node def remove(self, value):
cur = self.__head
prior = None
while cur:
if value == cur.value:
# 判断此节点是否是头节点
if cur == self.__head:
self.__head = cur.next
else:
prior.next = cur.next
break
# 还没找到节点,有继续遍历
else:
prior = cur
cur = cur.next def search(self, value):
cur = self.__head
while cur:
if value == cur.value:
return True
cur = cur.next
return False def traverse(self):
cur = self.__head
while cur:
print(cur.value)
cur = cur.next
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