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  • 顺序表与链表

    内存

    • 计算机的作用
      • 存储和运算二进制的数据。
    • 问题:计算机如何计算1+2?
      • 现将1和2(0010)进行存储
      • 计算机会使用加法寄存器进行加法运算
    • 变量的概念
      • 引用==变量。变量就是我们为存储数据单独开辟的内存空间。
    • 形象化理解内存(内存的大小和地址)
      • 开辟好的内存空间会有两个默认的属性:大小,地址
      • 大小:衡量该块内存能够存储数据的大小
        • bit(位):只可以存放一位二进制的数
        • byte(字节):8bit
        • kb:1024byte
        • 10Mb:10*1024*1024*8
        • 作用:可以衡量该内存存储数据大小的范围
      • 地址:16进制的数表示
        • 作用:定位内存空间的位置
        • 变量/引用:内存空间的地址

    如果一个变量表示的是某一块内存空间的地址,则该变量指向该块内存空间。如果一个变量指向了某一块内存空间,则该变量就可以代替/表示这块内存中存储的数值

    • 不同数据占用内存空间的大小
      • 整数:4字节
      • 浮点型:
        • float:4字节
        • double:8字节
      • 字符型(char):(单个)1字节

    顺序表

    • 集合中存储的元素是有顺序的,顺序表的结构可以分为两种形式:单数据类型和多数据类型。

    • python中的列表和元组就属于多数据类型的顺序表

    • 数组属于单数据类型

    单数据类型顺序表的内存图(内存连续开启):

    数组:地址连续,固定大小

    image-20191217220518333

    多数据类型顺序表的内存图(内存非连续开辟):

    列表:数据存储的内存不连续,但是要有一个连续的内存存储它们的内存地址。如果插入时,连续存储空间会进行数据的搬迁。

    image-20191217143833559

    顺序表的弊端:顺序表的结构需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间,而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁。

    链表

    相对于顺序表,链表结构可以充分利用计算机内存空间,实现灵活的内存动态管理且进行扩充时不需要进行数据搬迁。

    链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是不像顺序表一样连续存储数据,而是每一个结点(数据存储单元)里存放下一个结点的信息(即地址)。

    image-20191217192706289

    构建一个链表:

    . is_empty():链表是否为空

    . length():链表长度

    . travel():遍历整个链表

    . add(item):链表头部添加元素

    . append(item):链表尾部添加元素

    . insert(pos, item):指定位置添加元素

    . remove(item):删除节点

    . search(item):查找节点是否存在

    class Node():
        # 构建新节点
        def __init__(self,item):
            self.item = item
            self.next = None	# 初始化节点
            
    class Link():
        # 构建一个空链表
        def __init__(self):
            self._head = None
        
        def add(self,item):
            
            node = Node(item)	# 创建一个新节点
            node.next = self._head	# 新节点指向None
            self._head = node	# head 指向新节点
        
        def travel(self):
            # 在非空的链表中head永远要指向第一个节点的地址,永远不要修改它的指向,否则会造成数据的丢失
            cur = self._head
            while cur:
                print(cur.item) # 遍历节点
                cur = cur.next	# 下一个节点
        
        def is_empty(self):
            return self._head == None
        
        def length(self):
            # 链表的长度
            cur = self._head
            count = 0
            while cur:
                count += 1
                cur = cur.next
            return count
        
        def append(self,item):
            # 尾部添加
            node = Node(item)
            cur = self._head
            pre = None
            # 如果链表为空
            if self._head == None:
                self._head = node
                return
            while cur:
                pre = cur
                cur = cur.next	# cur 指向None,pre指向最后一个节点
            pre.next = node	# 最后一个节点next指向新节点
            
        def search(self,item):
            # 查找节点(值)是否存在
            cur = self._head
            find = False
            while cur:
                if cur.item == item:
                    find = True
                    break
                else:
                    cur = cur.next	# 遍历下一个节点
            return find
        
        def insert(self,pos,item):
            # 在某个位置插入节点
            node = Node(item)
            cur = self._head
            pre = None
            
            # 如果插入的位置大于了链表的长度,则默认插入到尾部
            if pos > self.length() - 1:
                self.append(item)
                return
            
            for i in range(pos):
                pre = cur
                cur = cur.next
            pre.next = node		
            node.next = cur
            
        def remove(self,item):
            # 删除某个节点
            cur = self._head
            pre = None
            
            # 如果删除的节点刚好时第一个节点
            if item == cur.item:
                self._head = cur.next
                return
            
            while cur:
                if cur.item != item:
                    pre = cur
                    cur = cur.next
            pre.next = cur.next
            # 该节点的前一个节点next指向其后一个节点,就达到删除
        
    link = Link()
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yzm1017/p/12594200.html
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