數據結構之「鏈表」

什麼是鏈表？

鏈表是一種線性表，但並不會按線性的順序存儲數據，而是在每個節點裏存儲到下一個節點的指針 (Pointer)。所以它不須要分配連續的存儲空間，也不須要預先固定元素的大小，它能夠動態的添加和刪除元素，並且時間複雜度是 O(1)。只不過查找某個元素時，時間複雜度是 O(n)。
鏈表有多種不一樣的類型：單向鏈表，雙向鏈表和循環鏈表。

單向鏈表

單向鏈表是最簡單的一種，它包含兩個域，一個信息域和一個指針域。這個指針域指向列表中的下一個節點，而最後一個節點則指向一個空值。

雙向鏈表

雙向鏈表中不只有指向後一個節點的指針，還有指向前一個節點的指針。這樣能夠從任何一個節點訪問前一個節點，固然也能夠訪問後一個節點。

循環鏈表

循環鏈表是把鏈表的首節點和末節點鏈接在一塊兒，造成一個環。這種方式在單向和雙向鏈表中皆可實現。

鏈表有什麼做用？

根據鏈表的特性，動態的把元素加入到鏈表中，不須要預先指定鏈表長度，理論上鍊表能夠無限長，直到內存耗盡。鏈表會存儲下一個元素的地址，所以插入和刪除會很方便，但查詢指定元素時，最壞的狀況是遍歷整個鏈表。

鏈表該怎麼使用？

這裏我用 Java 語言來簡單實現鏈表，可參考 JDK 的 LinkedList。
構建鏈表結構

//建立一個私有的靜態的Node泛型對象
public class LinkedList<E> {
Node<E> first;//第一個節點
Node<E> last;//最後一個節點
private static class Node<E> {
    E item;//存儲元素
    Node<E> next;//下一個元素
    Node<E> prev;//上一個元素
    //經過構造器設置值
    Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
        this.item = element;
        this.next = next;
        this.prev = prev;
    }
}

在鏈表後插入元素，前面插入也相似

//中間變量存儲鏈表的最後一個節點
Node<E> l = last;
//構建新節點，頭節點指向鏈表的最後節點
Node<E> newNode = new Node<>(l, 5, null);
//把新節點看成最後一個節點
last = newNode;
//if 最後節點爲空，說明是一個新鏈表
if (l == null)
    first = newNode;
//不然把鏈表最後一個節點的 next 節點指向新節點
else
    l.next = newNode;

刪除指定節點 d

E element = d.item;
Node<E> next = d.next;
Node<E> prev = d.prev;
//if 當前節點的上一個節點爲空，
//說明刪除的是第一個節點，
//把當前節點的下一個節點置爲第一個節點。
if (prev == null) {
    first = next;
//不然把上一個節點的下一個節點指向當前節點的下一個節點，
//至關於跳過了當前節點，並把當前節點的上一個節點置空。
} else {
    prev.next = next;
    d.prev = null;
}
//if 當前節點的下一個節點爲空，說明是最後一個節點。
//把最後一個節點置爲上一個節點。
if (next == null) {
    last = prev;
//不然把當前的上一節點指向當前的下一個節點，
//至關於跳過當前節點，在把當前節點的下一個節點置空。
} else {
    next.prev = prev;
    d.next = null;
}
//置空當前節點元素，幫助 GC 回收
d.item = null;

遍歷鏈表

Node<E> d = first;
while (d != null && d.next != null) {
    System.out.println(d.item);
    d = d.next;
}

總結

數組須要初始化肯定好長度，而且不能修改數組的長度。在有的場景下，是不知道有多少元素的，所以咱們是不能準確的分配數組的長度。但也提供了數組擴容的方案，就是在現有的數組大小上，在按必定算法來建立一個新的數組，並把數組的數據拷貝進擴容後的數組裏去，但數組的擴容是很影響性能的。所以須要一種新的數據結構來存儲不能肯定有多少元素的數據，這就是鏈表的應用場景。
但它也有缺點，每一個節點多須要多的空間來存儲下一個節點的地址，查詢時最壞狀況是遍歷整個數組。
它的優勢是不須要預分配固定大小，不限制元素個數，理論上能夠直到內存耗盡，插入和刪除時間複雜度是 O(1)。

PS:
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