本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之链表。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、概述
链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接。
根据结构的不同,链表可以分为单向链表、单向循环链表、双向链表、双向循环链表等。其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示:
二、ADT
这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异。单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口:
① SinCycLinkedlist() 创建单向循环链表
② add(item) 向链表中插入数据项
③ remove(item) 删除链表中的数据项
④ search(item) 在链表中查找数据项是否存在
⑤ empty() 判断链表是否为空
⑥ size() 返回链表中数据项的个数
单向循环链表操作的示意图如下:
三、Python实现
Python的内建类型list底层是由C数组实现的,list在功能上更接近C++的vector(因为可以动态调整数组大小)。我们都知道,数组是连续列表,链表是链接列表,二者在概念和结构上完全不同,因此list不能用于实现链表。
在C/C++中,通常采用“指针+结构体”来实现链表;而在Python中,则可以采用“引用+类”来实现链表。在下面的代码中,SinCycLinkedlist类代表单向循环链表,Node类代表链表中的一个节点:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- 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 class SinCycLinkedlist: def __init__(self): self.head = Node(None) self.head.setNext(self.head) def add(self, item): temp = Node(item) temp.setNext(self.head.getNext()) self.head.setNext(temp) def remove(self, item): prev = self.head while prev.getNext() != self.head: cur = prev.getNext() if cur.getData() == item: prev.setNext(cur.getNext()) prev = prev.getNext() def search(self, item): cur = self.head.getNext() while cur != self.head: if cur.getData() == item: return True cur = cur.getNext() return False def empty(self): return self.head.getNext() == self.head def size(self): count = 0 cur = self.head.getNext() while cur != self.head: count += 1 cur = cur.getNext() return count if __name__ == '__main__': s = SinCycLinkedlist() print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) s.add(19) s.add(86) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) print('86 is%s in s' % ('' if s.search(86) else ' not',)) print('4 is%s in s' % ('' if s.search(4) else ' not',)) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) s.remove(19) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))
运行结果:
$ python sincyclinkedlist.py s.empty() == True, s.size() == 0 s.empty() == False, s.size() == 2 86 is in s 4 is not in s s.empty() == False, s.size() == 2 s.empty() == False, s.size() == 1
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
本文向大家介绍Python实现的数据结构与算法之队列详解,包括了Python实现的数据结构与算法之队列详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 一、概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行。 二、ADT 队列ADT
本文向大家介绍Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现,包括了Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Python 中的 list 并不是我们传统(计算机科学)意义上的列表,这也是其 append 操作会比 insert 操作效率高的原因。传统列表——通常也叫作链表(linked list)—
本文向大家介绍Python实现的数据结构与算法之双端队列详解,包括了Python实现的数据结构与算法之双端队列详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之双端队列。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 一、概述 双端队列(deque,全名double-ended queue)是一种具有队列和栈性质的线性数据结构。双端队列也拥有两端:队首(front
本文向大家介绍Python实现的数据结构与算法之快速排序详解,包括了Python实现的数据结构与算法之快速排序详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之快速排序。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 一、概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法。该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivo
本文向大家介绍Python实现的数据结构与算法之基本搜索详解,包括了Python实现的数据结构与算法之基本搜索详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之基本搜索。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 一、顺序搜索 顺序搜索 是最简单直观的搜索方法:从列表开头到末尾,逐个比较待搜索项与列表中的项,直到找到目标项(搜索成功)或者 超出搜索范围 (搜索
本文向大家介绍C++数据结构与算法之反转链表的方法详解,包括了C++数据结构与算法之反转链表的方法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了C++数据结构与算法之反转链表的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 算法概述:要求实现将一条单向链表反转并考虑时间复杂度。 算法分析: 数组法(略): 将列表元素逐个保存进数组,之后再逆向重建列表 点评:实现逻辑最简单,需要额外的内存开销