作者后附:
顺序表与链表
顺序表与链表是非常基本的数据结构,它们可以被统称为线性表。
线性表(Linear List)是由 n(n≥0)个数据元素(结点)a[0],a[1],a[2]…,a[n-1] 组成的有限序列。
顺序表和链表,是线性表的不同存储结构。它们各自有不同的特点和适用范围。针对它们各自的缺点,也有很多改进的措施。
一、顺序表
顺序表一般表现为数组,使用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素,如图 1 所示。它具有如下特点:
- 长度固定,必须在分配内存之前确定数组的长度。
- 存储空间连续,即允许元素的随机访问。
- 存储密度大,内存中存储的全部是数据元素。
- 要访问特定元素,可以使用索引访问,时间复杂度为
O(1) O(1)。 - 要想在顺序表中插入或删除一个元素,都涉及到之后所有元素的移动,因此时间复杂度为
O(n) O(n)。
图 1 顺序表
顺序表最主要的问题就是要求长度是固定的,可以使用倍增-复制的办法来支持动态扩容,将顺序表变成“可变长度”的。
具体做法是初始情况使用一个初始容量(可以指定)的数组,当元素个数超过数组的长度时,就重新申请一个长度为原先二倍的数组,并将旧的数据复制过去,这样就可以有新的空间来存放元素了。这样,列表看起来就是可变长度的。
一个简单的实现如下所示,初始的容量为 4。
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#include <string.h> struct sqlist { int *items, size, capacity; sqlist():size(0), capacity(4) { // initial capacity = 4 items = new int [capacity]; } void doubleCapacity() { capacity *= 2; int * newItems = new int [capacity]; memcpy (newItems, items, sizeof ( int )*size); delete [] items; items = newItems; } void add( int value) { if (size >= capacity) { doubleCapacity(); } items[size++] = value; } }; |
这个办法不可避免的会浪费一些内存,因为数组的容量总是倍增的。而且每次扩容的时候,都需要将旧的数据全部复制一份,肯定会影响效率。不过实际上,这样做还是直接使用链表的效率要高,具体原因会在下一节进行分析。
二、链表
链表,类似它的名字,表中的每个节点都保存有指向下一个节点的指针,所有节点串成一条链。根据指针的不同,还有单链表、双链表和循环链表的区分,如图 2 所示。
图 2 链表
单链表是只包含指向下一个节点的指针,只能单向遍历。
双链表即包含指向下一个节点的指针,也包含指向前一个节点的指针,因此可以双向遍历。
循环单链表则是将尾节点与首节点链接起来,形成了一个环状结构,在某些情况下会非常有用。
还有循环双链表,与循环单链表类似,这里就不再赘述。
由于链表是使用指针将节点连起来,因此无需使用连续的空间,它具有以下特点:
- 长度不固定,可以任意增删。
- 存储空间不连续,数据元素之间使用指针相连,每个数据元素只能访问周围的一个元素(根据单链表还是双链表有所不同)。
- 存储密度小,因为每个数据元素,都需要额外存储一个指向下一元素的指针(双链表则需要两个指针)。
- 要访问特定元素,只能从链表头开始,遍历到该元素,时间复杂度为
O(n) O(n)。 - 在特定的数据元素之后插入或删除元素,不涉及到其他元素的移动,因此时间复杂度为
O(1) O(1)。双链表还允许在特定的数据元素之前插入或删除元素。
在上一节说到,利用倍增-复制的办法,同样可以让顺序表长度可变,而且效率比链表还要好,下面就简单的实现一个单链表来验证这一点,至于元素插入的顺序就不要在意了。
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#include <stdio.h> #include <time.h> struct node { int value; node *next; }; struct llist { node *head; void add( int value) { node *newNode = new node(); newNode->value = value; newNode->next = head; head = newNode; } }; int main() { int size = 100000; sqlist list1; llist list2; long start = clock (); for ( int i = 0;i < size;i++) { list1.add(i); } long end = clock (); printf ( "sequence list: %d
" , end - start); start = clock (); for ( int i = 0;i < size;i++) { list2.add(i); } end = clock (); printf ( "linked list: %d
" , end - start); return 0; } |
在我的电脑上,链表的耗时大约是顺序表的 4~8 倍。会这样,是因为数组只需要很少的几次大块内存分配,而链表则需要很多次小块内存分配,内存分配操作相对是比较慢的,因而大大拖慢了链表的速度。这也是为什么会出现内存池。
因此,链表并不像理论分析的那样美好,在实际应用中要受很多条件制约,一般情况下还是安心用顺序表的好。
三、静态链表
为了弥补链表在内存分配上的不足,出现了静态链表这么一个折中的办法。静态链表比较类似于内存池,它会预先分配一个足够长的数组,之后链表节点都会保存在这个数组里,这样就不需要频繁的进行内存分配了。
当然,这个方法的缺点是需要预先分配一个足够长的数组,肯定会导致内存的浪费。数组不够长到不是什么大不了的,使用第一节的动态扩容方法就是了。
静态链表一般是由两个链表组成,一个保存数据的链表,一个空闲节点的链表,如图 3 所示。
图 3 静态链表
当需要向链表中添加节点时,就从空闲链表中摘下一个使用。从链表中删除节点时,就将被删除的节点归还到空闲链表中。
在实现上,由于静态链表的节点都是存储在数组中的,所以经常使用数组索引代替指针,如果数组扩容了,也不会影响现有的节点。下面简单的实现了一个静态双向链表,没有添加动态扩容的能力。
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struct snode { int value; int prev; int next; }; struct sllist { snode *nodes; int head, freeHead; sllist():head(-1), freeHead(0) { // 初始化空闲链表,静态分配长度为 100。 nodes = new snode[100]; for ( int i = 0;i < 100;i++) { nodes[i].next = i + 1; } } void add( int value) { // 从空闲链表中摘取节点。 int newNode = freeHead; freeHead = nodes[freeHead].next; nodes[newNode].value = value; nodes[newNode].prev = -1; nodes[newNode].next = head; if (head != -1) { nodes[head].prev = newNode; } head = newNode; } void remove (snode node) { int idx = head; if (node.prev == -1) { head = node.next; } else { idx = nodes[node.prev].next; nodes[node.prev].next = node.next; } if (node.next != -1) { nodes[node.next].prev = node.prev; } // 将节点归还空闲链表。 nodes[idx].next = freeHead; freeHead = idx; } }; |
静态链表的效率几乎跟数组一样,极大的提升了链表的效率。不过因为链表的效率受内存分配影响,不同的语言可能有不同的表现,具体情况还需要实验分析才可以。
四、块状链表
块状链表则是链表和顺序表的结合体,将多个顺序表以链表连接起来,如图 4 所示。
图 4 块状链表
这种数据结构的优点是结合了顺序表和链表的优点,长度可变,而且插入、删除也比较迅速(不必移动全部元素,只需要移动某一个或几个块中的元素),时间复杂度约为
但是缺点也很明显,就是实现起来过于复杂,要想让时间复杂度达到
STL 中的 deque 结构比较类似于块状链表,只不过它记录每一块使用的仍然是数组,而不是链表。同时 deque 只允许在两端进行插入和删除,实现上就容易很多。
五、跳表
跳表是针对有序链表进行优化的一种数据结构。它通过为链表节点随机化的添加前进链接,得以快速的跳过部分列表,如图 5 所示。
图 5 跳表
跳表会分为很多层,最底层就是普通的链表,高层则是用来快速获取后面的节点的。查找的时候,会从顶层的头节点开始向后查找,直到找到小于或等于目标的最后一个节点(链表是有序的,这是前提条件)。如果未能找到元素,则从下层链表接着找,最底层的普通链表保证一定能找到目标元素。
以上图为例,现在要查找元素 d4,那么首先会沿着顶层链表查找,找到 d3,接着沿着第二层链表查找,下一个元素是 d5 > d4,那么就只能沿着底层链表查找,成功找到元素 d4。动画演示可见图 6。
图 6 跳表查找过程
跳表的效率还是很高的,可以比拟二叉查找树(
我目前也没有仔细阅读过跳表的论文(Pugh W. Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees[J]. Communications of the ACM, 1990, 33(6): 668-676.),所以不是很明白具体的实现,以上内容仅供参考,跳表的论文和代码可以从这里下载。
作者:CYJB
出处:http://www.cnblogs.com/cyjb/
GitHub:https://github.com/CYJB/
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