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  • 自己动手实现java数据结构(二) 链表

    1.链表介绍

      前面我们已经介绍了向量,向量是基于数组进行数据存储的线性表。今天,要介绍的是线性表的另一种实现方式---链表

      链表和向量都是线性表,从使用者的角度上依然被视为一个线性的列表结构。但是,链表内部存储数据的方式却和向量大不相同:链表的核心是节点。节点存储"数据"的同时还维护着"关联节点的引用"。要理解链表,首先必须理解链表的内部节点结构

      最简单的链表结构是单向链表,单向链表中的内部节点存储着数据(data)和其关联的下一个节点的引用(next)。

        data代表存储的数据,next代表所关联下一个节点的引用

      一个逻辑上存储了【a,b,c】三个元素的链表,长度为3,三个元素分别被三个节点存储。

      

    2.链表ADT介绍

      链表作为线性表的一种,和向量一样实现了List接口。

    /**
     * 列表ADT 接口定义
     */
    public interface List <E> {
    
        /**
         * @return 返回当前列表中元素的个数
         */
        int size();
    
        /**
         * 判断当前列表是否为空
         * @return 如果当前列表中元素个数为0,返回true;否则,返回false
         */
        boolean isEmpty();
    
        /**
         * 返回元素"e"在列表中的下标值
         * @param e     查询的元素"e"
         * @return      返回"obj"元素在列表中的下标值;
         *               "obj"不存在于列表中,返回-1;
         */
        int indexOf(E e);
    
        /**
         * 判断元素"e"是否存在于列表中
         * @param e     查询的元素"e"
         * @return      返回"true"代表存在,返回"false"代表不存在;
         */
        boolean contains(E e);
    
        /**
         * 在列表的末尾插入元素"e"
         * @param e 需要插入的元素
         * @return  插入成功,返回true;否则返回false
         * */
        boolean add(E e);
    
        /**
         * 在列表的下标为"index"位置处插入元素"e"
         * @param index 插入位置的下标
         * @param e     需要插入的元素
         */
        void add(int index, E e);
    
        /**
         *  从列表中找到并且移除"e"对象
         * @param e   需要被移除的元素"e"
         * @return      找到并且成功移除返回true;否则返回false
         */
        boolean remove(E e);
    
        /**
         * 移除列表中下标为"index"位置处的元素
         * @param index  需要被移除元素的下标
         * @return      返回被移除的元素
         */
        E remove(int index);
    
        /**
         * 将列表中下标为"index"位置处的元素替代为"e"
         * @param index 需要被替代元素的下标
         * @param e     新的元素
         * @return      返回被替代的元素
         */
        E set(int index,E e);
    
        /**
         * 返回列表中下标为"index"位置处的元素
         * @param index 查找元素的"index"元素
         * @return      返回找到的元素
         */
        E get(int index);
    
        /**
         * 清除列表中所有元素
         * */
        void clear();
    
        /**
         * 获得迭代器
         * */
        Iterator<E> iterator();
    }

    3.链表实现细节

      由于使用java作为实现的语言,因此在设计上参考了jdk自带的链表数据结构:java.util.LinkedList类。

      LinkedList是一个双端双向链表,因此我们的链表实现也是一个双端双向链表。相比单向链表,双端双向链表功能更加强大,当然也稍微复杂一点。

    3.1 链表内部节点

      双端双向链表内部节点的特点是:每个节点同时拥有该节点"前驱""后继"的节点引用(双向)。

      需要注意的是,对于内部节点两端的引用在不同地方存在着不同称呼。如"前驱(predecess)"/"后继(success)"、"前一个(previous)"/"下一个(next)"、"(left)/(right)"等。不必纠结于名词叫法,用自己的方式理解就行。"重要的不是它们叫什么,而是它们是什么"

      个人认为"(left)/(right)"的称呼比较形象(比较像一群小人,手拉手),所以在这篇博客中统一使用这种叫法。同时为了描述的简洁,下文中的"链表"默认指的就是"双端双向链表"。

    链表内部节点结构示意图

      

      在我们的链表实现中,将内部节点抽象为一个私有的静态内部类。首先我们有:

    public class LinkedList <E> implements List <E>{ 
       /**
         * 链表内部节点类
         */
        private static class Node <T>{
            /**
             * 左边关联的节点引用
             * */
            Node<T> left;
    
            /**
             * 右边关联的节点引用
             * */
            Node<T> right;
    
            /**
             * 节点存储的数据
             * */
            T data;
    
            //===================================内部节点 构造函数==================================
            private Node() {}
    
            private Node(T data) {
                this.data = data;
            }
    
            /**
             * 将一个节点作为"当前节点"的"左节点" 插入链表
             * @param node  需要插入的节点
             * */
            private void linkAsLeft(Node<T> node){
                //:::先设置新增节点的 左右节点
                node.left = this.left;
                node.right = this;
    
                //:::将新增节点插入 当前节点和当前节点的左节点之间
                this.left.right = node;
                this.left = node;
            }
    
            /**
             * 将一个节点作为"当前节点"的"右节点" 插入链表
             * @param node  需要插入的节点
             * */
            private void linkAsRight(Node<T> node){
                //:::先设置新增节点的 左右节点
                node.left = this;
                node.right = this.right;
    
                //:::将新增节点插入 当前节点和当前节点的左节点之间
                node.right.left = node;
                node.right = node;
            }
    
            /**
             * 将"当前节点"移出链表
             * */
            private void unlinkSelf(){
                //:::令当前链表的 左节点和右节点建立关联
                this.left.right = this.right;
                //:::令当前链表的 右节点和左节点建立关联
                this.right.left = this.left;
                
                //:::这样,当前节点就从链表中被移除了(同时,作为私有的内部类,当前节点不会被其它对象引用,很快会被GC回收)
            }
        }
    }

      我们在内部节点类中提供了几个常用的方法,为接下来的链表操作提供基础。

    linkAsLeft操作举例说明:

      已知链表中存在【a,c】两个节点,现在c节点调用linkAsLeft方法,将b节点作为c左节点插入链表(这时,c节点就是this)。(linkAsRight 原理类似)

    linkAsLeft操作示意图:

      

    unlinkSelf操作举例说明:

      已知链表中存在【a,b,c】三个节点,现在b节点调用unlinkSelf方法,将b节点自身移出链表(这时,b节点就是this)。

    unlinkSelf操作示意图:

       

      可以看到插入移除操作对于节点左右引用的改变是互逆的

      移除操作执行完成后,虽然b节点还持有ac两节点的引用,但是Node作为封装的私有内部类,可以确保b节点本身不会被其它对象引用,很快会被GC回收

    3.2 链表基本属性

      链表作为一个数据结构容器,拥有一些必备的属性。

      链表内部维护着首、尾哨兵两个内部节点(双端),作为链表的第一个和最后一个节点,新插入的节点总是处于这两个哨兵节点之间,用户也无法感知哨兵节点的存在。哨兵节点并不用于保存数据,其存在的主要目的是为了简化边界条件的逻辑。

      举个例子:在节点插入时,必须判断当前是否第一个节点,来决定是否需要建立和之前节点的联系;在节点删除时,也必须判断自己的左右节点是否存在,避免空指针异常。首尾哨兵节点的引入使得任何情况下,节点插入,删除时都可以确保其左右节点一定存在,从而避免大量的异常判断。

      可以看到,哨兵节点的引入简化了代码在边界条件时的各种判断逻辑。这提高了执行效率,更重要的是降低了复杂性,使代码变得更容易理解,也更可靠。

    public class LinkedList <E> implements List <E>{
        /**
         * 链表 头部哨兵节点
         * */
        private Node<E> first;
        /**
         * 链表 尾部哨兵节点
         * */
        private Node<E> last;
        /**
         * 链表 逻辑大小
         * */
        private int size;
    
        public LinkedList() {
            this.first = new Node<>();
            this.last = new Node<>();
    
            //:::将首尾哨兵节点 进行连接
            this.first.right = this.last;
            this.last.left = this.first;
    
            //:::初始化size
            this.size = 0;
        }
    }

    3.3 较为简单的 size(),isEmpty(),indexOf(),contains()方法实现:

        @Override
        public int size() {
            return this.size;
        }
    
        @Override
        public boolean isEmpty() {
            return (this.size == 0);
        }
    
        @Override
        public int indexOf(E e) {
            //:::当前节点 = 列表头部哨兵
            Node<E> currentNode = this.first;
    
            if(e != null){
                //:::如果不是查询null元素
    
                //:::遍历列表
                for(int i=0; i<this.size; i++){
                    //:::不断切换当前节点 ==> "当前节点 = 当前节点的右节点"
                    currentNode = currentNode.right;
                    //:::如果满足要求(注意: equals顺序不能反,否则可能会有currentNode.data为空,出现空指针异常)
                    if(e.equals(currentNode.data)){
                        //:::返回下标
                        return i;
                    }
                }
            }else{
                //:::如果是查询null元素
    
                //:::遍历列表
                for(int i=0; i<this.size; i++){
                    //:::不断切换当前节点 ==> "当前节点 = 当前节点的右节点"
                    currentNode = currentNode.right;
                    //:::如果是null元素
                    if(currentNode.data == null){
                        //:::返回下标
                        return i;
                    }
                }
            }
            //:::遍历列表未找到相等的元素,返回特殊值"-1"代表未找到
            return -1;
        }
    
        @Override
        public boolean contains(E e) {
            //:::复用indexOf方法,如果返回-1代表不存在;反之,则代表存在
            return (indexOf(e) != -1);
        }

    链表 indexOf、contains方法的时间复杂度:  

      indexOf方法的实现和向量类似,是通过一次循环遍历来进行查询的,从头部节点不停地跳转到下一个节点,直到发现目标节点或者到达尾部哨兵节点。

      因此indexOf方法、contains方法的时间复杂度都是O(n)

    3.4 链表增删改查接口实现

    3.4.1 下标越界检查

      链表基于下标的增删改查操作都需要进行下标的越界检查。这里优化了前面"向量篇"博客中提到的缺陷,针对不同的错误,会抛出不同类型的自定义异常,使客户端可以进行更细致的异常处理。

       /**
         * 插入时,下标越界检查
         * @param index 下标值
         */
        private void rangeCheckForAdd(int index){
            //:::如果大于size的值,抛出异常
            //:::注意:插入时,允许插入线性表的末尾,因此(index == size)是合法的
            if(index > this.size){
                throw new OutOfIndexBoundException("index error  index=" + index + " size=" + this.size) ;
            }
            if(index < 0){
                throw new NegativeOfIndexException("index error  index=" + index + " size=" + this.size) ;
            }
        }
    
        /**
         * 下标越界检查
         * @param index 下标值
         */
        private void rangeCheck(int index){
            //:::如果大于等于size的值,抛出异常
            if(index >= this.size){
                throw new OutOfIndexBoundException("index error  index=" + index + " size=" + this.size) ;
            }
            if(index < 0){
                throw new NegativeOfIndexException("index error  index=" + index + " size=" + this.size) ;
            }
        }

      同时,链表基于下标的操作都需要先查询出下标对应的内部节点,通过操纵对应的内部节点来进行相关操作。因此需要抽象出一个通用的查询方法。

       /**
         * 返回下标对应的 内部节点
         * */
        private Node<E> find(int index){
            //:::要求调用该方法前,已经进行了下标越界校验
            //:::出于效率的考虑,不进行重复校验
    
            //:::判断下标在当前列表的大概位置(前半段 or 后半段)尽量减少遍历查询的次数
            if(index < this.size/2){
                //:::下标位于前半段
    
                //:::从头部结点出发,进行遍历(从左到右)
                Node<E> currentNode = this.first.right;
                //:::迭代(index)次
                for(int i=0; i<index; i++){
                    currentNode = currentNode.right;
                }
    
                return currentNode;
            }else{
                //:::下标位于后半段
    
                //:::从尾部结点出发,进行遍历(从右到左)
                Node<E> currentNode = this.last.left;
                //:::迭代(size-index-1)次
                for(int i=index; i<size-1; i++){
                    currentNode = currentNode.left;
                }
                return currentNode;
            }
        }

    find方法的时间复杂度 :

      可以看到,find方法会根据下标所处的大概位置决定开始遍历的方向(尽量减少迭代查询的次数),下标越接近头部或者尾部,查询次数越少。因此下标在靠近头部、尾部时效率较高,而在居中位置效率较低。

      从概率的角度上来看,下标访问是随机的,因此find方法的时间复杂度被认为是O(n)

    3.4.2 链表的插入方法实现

        @Override
        public boolean add(E e) {
            //:::将新的数据 插入到列表末尾 ==> 作为last节点的前一个节点插入
            this.last.linkAsLeft(new Node<>(e));
            //:::size自增
            this.size++;
    
            return true;
        }
    
        @Override
        public void add(int index, E e) {
            //:::插入时,下标越界检查
            rangeCheckForAdd(index);
    
            //:::查询出下标对应的 目标节点
            Node<E> targetNode = find(index);
    
            //:::将新的数据节点 作为目标节点的前一个节点插入
            targetNode.linkAsLeft(new Node<>(e));
    
            //:::size自增
            this.size++;
        }

    插入方法的时间复杂度:

    尾部插入:

      尾部插入方法中,由于我们维护了一个last哨兵节点,通过直接将新节点插入last哨兵的左边,完成尾部数据的插入。

      因此,尾部插入方法的时间复杂度O(1)

    下标插入:

      下标插入方法中,依赖find方法查询出下标对应的节点,然后将新节点进行插入。

      因此,下标插入方法的时间复杂度O(n);对于头部,尾部节点的插入,时间复杂度O(1)

    3.4.3 删除方法的实现

        @Override
        public boolean remove(E e) {
            //:::当前节点 = 列表头部哨兵
            Node<E> currentNode = this.first;
    if(e != null){ //:::如果不是查询空元素 //:::遍历列表 for(int i=0; i<this.size; i++){ //:::不断切换当前节点 ==> "当前节点 = 当前节点的右节点" currentNode = currentNode.right; //:::如果满足要求(注意: equals顺序不能反,否则可能出现currentNode.data为空,出现空指针异常) if(e.equals(currentNode.data)){ //:::匹配成功,将当前节点从链表中删除 currentNode.unlinkSelf(); //:::删除成功,返回true return true; } } }else{ //:::如果是查询null元素 //:::遍历列表 for(int i=0; i<this.size; i++){ //:::不断切换当前节点 ==> "当前节点 = 当前节点的右节点" currentNode = currentNode.right; //:::如果满足要求 if(currentNode.data == null){ //:::匹配成功,将当前节点从链表中删除 currentNode.unlinkSelf(); //:::删除成功,返回true return true; } } } //:::遍历列表未找到相等的元素,未进行删除 返回false return false; } @Override public E remove(int index) { //:::下标越界检查 rangeCheck(index); //:::获得下标对应的 Node Node<E> targetNode = find(index); //:::将目标节点从链表中移除 targetNode.unlinkSelf(); //:::size自减 this.size--; //:::返回被移除的节点data值 return targetNode.data; }

    删除方法的时间复杂度:

    特定元素删除:

      链表特定元素的删除和find方法类似,通过一次遍历获得目标节点,然后进行删除。

      因此,特定元素的删除方法时间复杂度O(n)

    下标删除:

      下标删除方法中,依赖find方法查询出下标对应的节点,然后将目标节点进行删除。

      因此,下标删除方法的时间复杂度O(n);对于头部,尾部节点的删除,时间复杂度O(1)

    3.4.4 修改/查询方法实现

        @Override
        public E set(int index, E e) {
            //:::下标越界检查
            rangeCheck(index);
    
            //:::获得下标对应的 Node
            Node<E> targetNode = find(index);
    
            //:::先暂存要被替换的"data"
            E oldValue = targetNode.data;
            //:::将当前下标对应的"data"替换为"e"
            targetNode.data = e;
    
            //:::返回被替换的data
            return oldValue;
        }
    
        @Override
        public E get(int index) {
            //:::下标越界检查
            rangeCheck(index);
    
            //:::获得下标对应的 Node
            Node<E> targetNode = find(index);
    
            return targetNode.data;
        }

    修改/查询方法的时间复杂度:

      可以看到,链表基于下标的修改和查询都依赖于find方法。

      因此,修改/查询方法的时间复杂度O(n);对于头部,尾部节点的修改和查询,时间复杂度O(1)

    3.5 链表其它接口

    3.5.1 clear方法

      clear方法用于清空链表内的元素,初始化链表。

        @Override
        public void clear() {
            //:::当头部哨兵节点不和尾部哨兵节点直接相连时
            while(this.first.right != this.last){
                //:::删除掉头部哨兵节点后的节点
                remove(0);
            }
    
            //:::执行完毕后,代表链表被初始化,重置size
            this.size = 0;
        }

    3.5.2 toString方法

        @Override
        public String toString() {
            Iterator<E> iterator = this.iterator();
    
            //:::空列表
            if(!iterator.hasNext()){
                return "[]";
            }
    
            //:::列表起始使用"["
            StringBuilder s = new StringBuilder("[");
    
            //:::反复迭代
            while(true){
                //:::获得迭代的当前元素
                E data = iterator.next();
    
                //:::判断当前元素是否是最后一个元素
                if(!iterator.hasNext()){
                    //:::是最后一个元素,用"]"收尾
                    s.append(data).append("]");
                    //:::执行完毕 返回拼接完成的字符串
                    return s.toString();
                }else{
                    //:::不是最后一个元素
                    //:::使用", "分割,拼接到后面
                    s.append(data).append(", ");
                }
            }
        }

      链表的toString方法在之前"向量篇"的基础上进行了优化。基于列表ListIterator接口进行遍历,实现了同样的功能。事实上,改进之后的toString方法也同样可以适用于向量

      在jdkCollection框架中,框架设计者要求所有的单值数据结构容器都必须实现Iterator接口,因而将toString方法在AbstractCollection这一顶层抽象类中进行了实现,达到统一单值数据结构容器toString方法默认行为的目的,增强了代码的可重用性。

    4.链表的Iterator(迭代器)

       /**
         * 链表迭代器实现
         * */
        private class Itr implements Iterator<E>{
            /**
             * 当前迭代器光标位置
             * 初始化指向 头部哨兵节点
             * */
            private Node<E> currentNode = LinkedList.this.first;
            /**
             * 最近一次迭代返回的数据
             * */
            private Node<E> lastReturned;
    
            @Override
            public boolean hasNext() {
                //:::判断当前节点的下一个节点 是否是 尾部哨兵节点
                return (this.currentNode.right != LinkedList.this.last);
            }
    
            @Override
            public E next() {
                //:::指向当前节点的下一个节点
                this.currentNode = this.currentNode.right;
    
                //:::设置最近一次返回的节点
                this.lastReturned = currentNode;
    
                //:::返回当前节点的data
                return this.currentNode.data;
            }
    
            @Override
            public void remove() {
                if(this.lastReturned == null){
                    throw new IteratorStateErrorException("迭代器状态异常: 可能在一次迭代中进行了多次remove操作");
                }
    
                //:::当前光标指向的节点要被删除,先暂存引用
                Node<E> nodeWillRemove = this.currentNode;
    
                //:::由于当前节点需要被删除,因此光标前移,指向当前节点的上一个节点
                this.currentNode = this.currentNode.left;
    
                //:::移除操作需要将最近一次返回设置为null,防止多次remove
                this.lastReturned = null;
    
                //:::将节点从链表中移除
                nodeWillRemove.unlinkSelf();
            }
        }

      迭代器在实现时需要满足接口的行为定义,remove方法在一次next迭代中不能被重复调用,否则会产生古怪的异常。

    5.链表性能

      链表作为线性表的一种,一般被用来和同为线性表的向量进行比较。

    空间效率:

      比起向量,链表的单位数据是存储在内部节点之中的。而内部节点除了含有数据域,还包括了左右节点的引用,因此链表的空间效率比向量稍差

    时间效率:

      在有些书籍或者博客中会笼统地介绍:"比起向量,链表的插入,删除操作时间复杂度较低(向量O(n),链表O(1));查询,修改操作时间复杂度较高(向量O(1),链表O(n))"。

      链表插入,删除操作的时间复杂度本身确实是O(1)(仅需要修改节点引用),因为不用和向量一样批量的移动内部元素。

      但是需要注意的是,由于我们对链表进行了封装,客户端无法感知到内部节点的存在,因此也就无法获取到内部节点的引用。所以,链表的插入,删除操作其实并不纯粹,而总是会伴随着基于下标的随机访问或者特定元素的查找,这会把大量的时间消耗在遍历查询中。

      总体来说:

      1. 链表的增加、删除操作在头部、尾部的执行由于避免了大量的查询,因此效率非常高(时间复杂度O(1))。但是在链表较为居中位置的执行效率却不尽如人意(时间复杂度O(n))。

      2. 链表的随机修改、查询操作,其时间复杂度O(n)。相比向量,链表随机查询、修改的效率较差。

      针对链表的上述特性可以发现,许多只在头尾处频繁操作的场合,链表的表现很好,可以考虑通过链表来实现(例如:队列等)。 

    6.链表总结

      到这里,我们已经完成了一个很基础的链表数据结构。虽然比较简单,但已经有一个基本的框架,读者完全可以在理解思路的基础之上进行各个维度的优化。

      链表作为基础的数据结构之一,其原理是值得学习和了解的。因为,许多算法和高级的数据结构都依赖于链表或者链表的其它变种实现(跳跃表等);其次链表这种"将数据存放在节点中,并且维护节点之间关系"的设计思想也存在于很多高级数据结构之中(树、等),对链表的掌握是理解一些更复杂数据结构的基础。

      代码在我的 github上:https://github.com/1399852153/DataStructures ,这篇文章还存在许多不足之处,请多指教。

      

      

      

      

      

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