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你好,我是久远,上周开始我们算是正式入门了数据结构,进行了数组的讲解。
我们现在来总结回顾一下数组的知识。
- 数组是什么?
是由相同类型的元素的集合所组成的数据结构,分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引(index)可以计算出该元素对应的存储地址。
- 数组的储存类型
顺序存储:数组在内存中的顺序存储,具体是什么样子呢?
内存是由一个个连续的内存单元组成的,每一个内存单元都有自己的地址。在这些内存单元中,有些被他数据占用了,有些是空闲的。
数组中的每一个元素,都存储在小小的内存单元中,并且元素之间紧密排列,既不能打乱元素的存储顺序,也不能跳过某个存储单元进行存储。
既然有顺序存储,那么一定就有无序存储咯?我们今天要介绍的链表便是无序存储的类型。
链表的使用
- 我们为什么要学链表,它的存在又有什么作用呢?
上周我们讲解到数组,数组的特点便是顺序存储,适用于查找和修改操作,如果要进行删除和插入元素的操作的时候,数组元素腾位置这件事就要花费不少时间,因此遇到一些经常要删除数据,插入数据的事情的时候,我们尽量不优先考虑用数组去解决这类问题,因为这样反复的使用数组,只会增加我们代码的运行时间,对我们其实是没什么好处的。
这种时候我们就可以使用链表了,链表主要是便于管理长度或数量不确定的数据,经常插入或者删除数据,链表轻而易举就能做到这些,花费的时间相对于数组少很多。
- 列表和链表名字很像,它们之间有什么关系么?
列表是我们接触 python 以后,最经常用到的数据类型,列表非常的强大,它为我们提供了很多操作。但是其实不是所有的编程语言都有列表的,而没有列表的编程语言,就要通过别的方式去实现列表的功能。链表便可以帮助我们完成列表的实现。
而列表又分为有序列表和无序列表,我们平常是非常常见列表的,数组就可以用来实现有序列表,而链表则用来实现无序列表。
- 无序列表是什么?
先从列表的定义来分析,列表是元素的集合,其中每一个元素都有一个相对于其他元素的位置。更具体地说,这种列表称为无序列表。可以认为列表有第一个元素、第二个元素、第三个元素,等等;也可以称第一个元素为列表的起点,称最后一个元素为列表的终点。为简单起见,我们假设列表中没有重复元素。
什么是链表
在计算机科学中,链表是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是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。效果如图:
看似随意的一组数字,通过指针可以将它们进行连接。
需要注意的是,必须指明链表中第一个元素的位置。一旦知道第一个元素的位置,就能根据
其中的链接信息访问第二个元素,接着访问第三个元素,依此类推。指向链表第一个元素的引用被称作头。最后一个元素需要知道自己没有下一个元素。
使用链表实现无序列表
Node 类
上文我们提到了一个例子,一个链表如果存在,那么我们需要知道它第一个元素的位置,让计算机清楚它应该从哪里开始寻找元素,还要告诉最后一个元素它没有下一个元素,让计算机懂得停止寻找元素。因此在实现链表时,我们需要知道一个元素的位置,以及元素自身,以及这个元素指向的下一个元素是什么,只有这样我们才能顺藤摸瓜找到接下来的元素嘛,我们将这一系列所需的东西合在一起,称作节点。
节点是构建链表的基本数据结构。每一个节点都必须包含有两种内容。首先,节点必须包含要生成的链表的元素,我们称之为节点的数据变量。其次,节点必须保存指向下一个节点的引用。
在构建节点时,需要为其提供初始值。执行下面的赋值语句会生成一个包含数据值20 的节点对象。
temp = Node(20)
temp.getData()
#20
Node 类也包含访问和修改数据的方法,以及指向下一个元素的引用。
class Node:
def __init__(self,initdata):
self.data = initdata
self.next = None
def getData(self):
return self.data
def getNext(self):
return self.next
def setData(self,newdata):
self.data = newdata
def setNext(self,newnext):
self.next = newnext
对 python 代码进行分析:
我们定义一个 Node 类,那就需要有初始化方法__init__ ,其中定义了一个 data 元素,用来存放节点的数据,又定义了一个 next 元素,用来指向下一个节点。 next 的值默认初始化为 None ,指向 None 的引用代表着该元素后面没有其他元素。
getData 方法主要是用于获取当前节点的数据。
getNext 用于告诉使用者该链表当前节点指向的下一节点是什么。
setData 方法主要用于修改当前节点的数据,传入一个新的数据(newdata),然后将其赋值给节点的原数据,这样,当前节点的数据内容就修改成功啦。
setNext 方法主要用于插入新节点,当我们在当前节点的后面插入一个新的节点得时候,要告诉当前节点它的后面有了新的节点,所以才有了 self.next = newnext。
无序列表类
由上文可知,节点是无序列表的构成要素之一。每一个节点都通过显式的引用指向下一个节点。只要知道第一个节点的位置,其后的每一个元素都能通过下一个引用找到。因此,无序列表类必须包含指向第一个节点的引用。
无序列表类的定义方法如下:
class UnorderedList:
def __init__(self):
self.head = None
对 python 代码进行讲解:
无序列表类的生成方法包括有一行代码,self.head = None 即默认该无序列表的头节点为空,不指向任何元素。
因此我们可以加以思考,当我们定义一个无序列表时,判断一个无序列表是否为空,我们只需要知道它的头节点是不是指向空就可以了。我们可以以此延伸出判断无序列表是否为空的方法 isEmpty().
def isEmpty(self):
return self.head == None
仅仅一行代码,如果头节点不为空,那则说明头节点必定有指向别处的元素,如果头节点为空那说明这个列表只有这么长。
现在我们已经做好了十足的前期准备了,即知道了无序列表是怎么定义的,也可以通过 isEmpty 方法来判断它其中是否有元素了。现在要做的便是对我们新建的无序列表进行增上改查操作了。
Add 方法
想生成一个无序列表,我们首先要向其中添加元素,那么我们就需要实现 add 方法。但在实现之前,需要考虑一个问题:新元素要被放在哪个位置?
这个问题是否似曾相识?在数组章节中,我们考虑了很多情况,在末尾,在开头,在中间加入新的元素,尤其是将元素插入到数组中间,处理起来非常的费劲,插入一个元素,剩下的不少元素都要为它腾出位置。但是现在我们要实现的列表是无序的,因此新元素相对于已有元素的位置并不重要。新的元素可以在任意位置。因此,将新元素放在最简便的位置是最合理的选择。这里我们首先考虑元素在列表头部插入。
def add(self):
temp = Node(data)
temp.getNext(self.head)
self.head = temp
代码讲解:
要向列表中加入新的元素,我们首先要记起,列表的组成单位为节点,想要成功插入一个元素,首先我们要生成一个包含有此元素的节点,因此我们使用了Node(data),生成了一个包含有要插入的元素 data 的节点,并将其赋值给temp,以此这个节点的新名字就叫 temp 了,temp 节点想要加入到列表的首部,首先我们要让 temp 节点找到头节点,这样子才有说服力,如果连自己想要加入的列表队伍的首部都不认识,就算你说你是头节点了,你的后边没有队伍,也不算是加入到列表队伍中啊,因此才有了 temp.getNext(self.head) ,你找到了你要加入的列表的首部以后,你就可以名正言顺的成为第一名了,因此通过 self.head = temp 这行代码,你被冠名了列表首部这个名字。
length 方法
我们向列表中添加多个节点之后,想要计算当前列表的长度,我们引入 length 方法进行处理。
我们的具体做法是用一个外部引用从列表的头节点开始访问。随着访问每一个节点,然后根据每个节点的指针指向去寻找下一个节点,以此类推最后计算出列表的长度。
def length(self):
current = self.head
cnt = 0
while current != None:
cnt = cnt + 1
current = current.getNext()
return cnt
代码讲解:
我们使用了一个叫做 current 的外部引用,让它从列表的头部开始进行访问,然后又引入了一个计数器 cnt ,用来计算节点的个数,之后我们要做的便是,寻找 current 所指向的节点是否为空,如果指向的节点不为空,则说明该节点后面还有另外的节点存在,计数器加1,如此循环直到 current 指向的节点为空,这就在提醒我们,该节点后没有别的节点了,已经到了列表的尾部,因此我们将返回计数器的个数即可。
Search 方法
既然我们能对列表的长度进行计算,那么我们能不能查找列表中的元素呢?当然可以,实现的基本思路和 length 方法是非常相似的,我们只需要加入一个 boolean 类型的变量 found 来表示我们是否找到了我们要查找的那个元素即可。
def search(self,item):
current = self.head
found = False
while current != None and not found:
if current.getData() == item:
found = True
else:
current = current.getNext()
return found
与在 length 方法中相似,遍历从列表的头部开始。我们使用布尔型变量 found 来标记是否找到所需的元素。默认一开始我们没有找到元素,found的值为 False ,当我们对列表进行遍历时,我们使用 getData 方法来进行判断节点元素的获取,如果获取到的元素和我们要查找的元素 item 相同,我们就告诉 found ,我们找到了 item 这个元素,因此有 found = True,如果通过 getData 方法获取到的元素与 item 不同,那么我们就继续寻找下一个节点,直到节点的元素与 item 相同为止,如果我们找遍了整个列表都没有找到 item 元素,那我们最终就要返回 found 的默认值了,即为 False 。
remove 方法
我们通过 remove 方法来进行列表元素的删除。要删除列表中的某个元素,我们是否要考虑先找到这个元素我们才能对其进行删除操作呢,因此其实 remove 方法和 search 方法也是十分相像的,我们首先要使用 search 方法找到我们要删除的元素,然后对其进行删除即可。但是删除具体要怎么删除呢?我们回到最初的那副图片。假设我要删除 21 这个节点,以我们正常的思维去想的话,直接去掉 21 不就好了么!但是这会出现一个问题,那便是,34 本身是指向 21 的,而 21 又指向了 56 ,唐突的把 21 删掉的话,34又要指向哪里呢?56也没有被指向的对象了,整个列表就从 21 这里断开了!我们不能因为一个元素的删除,就使得整个列表因此作废,因此我们要考虑,如果删除21的同时,又使得列表继续存在。
这时,我们就可以考虑,如果我把 21 删掉了的话,34 和 56 岂不是前后邻居了?那这样的话,我直接让 34 无视 21 ,转而指向 56 不就可以了,又因为列表的长度是通过节点指向进行计算的嘛,只要没有节点指向 21 ,就相当于 21 不存在于列表中,从而达到了 21 被删除的效果。
利用代码来实现 remove 方法:
def remove(self,item):
cur = self.head
pre = None
found = False
while not found :
if cur.getData() == item:
found = True
else:
pre = cur
cur = cur.getNext()
if pre == None:
self.head = current.getNext()
else:
pre.setNext(cur,getNext())
代码讲解:
先提出一个问题 :为什么这段代码里引入了 pre 变量,它有什么特殊的用法么?
当我们使用循环进行元素遍历时,查找到要删除的节点时,cur 已经指向了要被删除的节点,还记得我们刚刚说的么?要删除这个节点,我们就要将这个节点前面的节点(它的前邻居)指向它后面的节点(它的后邻居),无视该节点,达到删除该节点的效果,而我们定义的节点类里面之后 getNext() 方法,没有任何关于查找前节点的方法,因此我们只通过 cur 这一个变量,是无法完成删除操作的。为了解决这一问题,我们引入了一个新的变量 pre ,cur 与之前一样,标记在链表中的当前位置。新的引用 pre 总是指向 cur上一次访问的节点。这样一来,当
cur指向需要被移除的节点时,pre 正好指向要删除节点的“前邻居”,可以起到修改前节点指向的作用。
一旦搜索过程结束,就需要执行删除操作。而删除操作又包括有以下两种情况:删除头节点,删除其他节点。
如果被删除的元素正好是链表的头节点所包含的元素的话,那么 cur会指向头节点,而 pre 则依旧为它的默认值 None,在这种情况下,我们只需要修改 cur 即可,告诉它头节点变成了它后面那个节点,而不再是它本身就可以了,无需修改 pre 的值。
如果 pre 的值不是 None,则说明需要移除的节点在链表结构中的某个位置。在这种情况下,pre 指向了 next 引用需要被修改的节点。我们对 pre 进行 setNext() 方法来进行节点的指向修改操作,这将意味着,pre 的下一个节点将指向 cur的下一个节点,而不再是指向 cur 本身了,修了指向,从而起到了删除 cur 的效果。
如果是删除最后的节点,我们应该告诉倒数第二个节点,它的下一个节点为空,即倒数第二个节点的指向为None。
总结
恭喜你,又完成了一个数据结构类型的学习,在本次的文章中,我主要通过实现无序列表的方式来对链表的操作进行了详细的讲解,至于为什么不单独进行链表的讲解,最主要还是因为 python 底层的代码写的非常的强大,它将数组和链表结合在一起进而实现了列表,数组和链表其实就是列表实现的本质,没有这两个数据结构类型,列表便不会存在。我们平常的 python 使用中,一般都更常用列表,因此我们以列表为由,引出了它的本质之一,链表。
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