python有序列表无序列表区别_用Python链表实现有序表与无序表

用Python链表实现有序表与无序表

《数据结构与算法》MOOC（北大地空）课堂笔记

2020.4

by dlnb526

啥是链表

链表,顾名思义，顾名思义，链表像锁链一样，由一节节节点连在一起，组成一条数据链。

为什么要使用链表？

在之前用了python中的列表（list）来实现各种数据结构，然而有的语言可能并没有提供像python的列表一样强大的功能，我们必须要自己实现列表。

无序列表

概述

列表可以看作是一个无序的列表。

无序，也就是说它里面的元素没有一定的顺序，比如这样一个列表：

a = [1,2,'ads',54,32]

这里面的每个元素没有按照一定的规则排序，所以就叫无序。

无序列表应该有以下的方法

list() 创建一个新的空列表。它不需要参数，而返回一个空列表。

add(item) 将新项添加到列表，没有返回值。假设元素不在列表中。

remove(item) 从列表中删除元素。需要一个参数，并会修改列表。此处假设元素在列表中。

search(item) 搜索列表中的元素。需要一个参数，并返回一个布尔值。

isEmpty() 判断列表是否为空。不需要参数，并返回一个布尔值。

size() 返回列表的元素数。不需要参数，并返回一个整数。

append(item) 在列表末端添加一个新的元素。它需要一个参数，没有返回值。假设该项目不在列表中。

index(item) 返回元素在列表中的位置。它需要一个参数，并返回位置索引值。

此处假设该元素原本在列表中。

insert(pos,item) 在指定的位置添加一个新元素。它需要两个参数，没有返回值。假设该元素在列表中并不存在，并且列表有足够的长度满足参数提供的索引需要。

pop() 从列表末端移除一个元素并返回它。它不需要参数，返回一个元素。假设列表至少有一个元素。

pop(pos) 从指定的位置移除列表元素并返回它。它需要一个位置参数，并返回一个元素。假设该元素在列表中。

节点

为了实现无序列表，我们采用链表的方式。

链表最基本的元素是节点。

每个节点对象必须持有至少两条信息。

首先，节点必须包含列表元素本身。我们将这称为该节点的“数据区”（data field）。

此外，每个节点必须保持到下个节点的引用。

如果没有下一个节点，那我们就记录为None

class Node:#节点这个类~

def __init__(self,initdata):

self.data = initdata

self.next = None#初始化的时候头节点后面没有节点了

def getData(self):

return self.data #节点可以获取自身数据

def getNext(self):

return self.next #节点可以获取指向的下一个节点

def setData(self,newdata):

self.data = newdata

def setNext(self,newnext):#节点可以对下一个节点进行更新

self.next = newnext

上面我们就把一个节点建立起来了，那如何把节点连接起来呢。

无序表的链表实现

操作举例

1. 添加数据项add

通过之前的方式建立了一个节点，如果初始化它我们知道他是一个在开头的节点，后面是None.由于无序表是从表头开始逐个向后查找，新数据所以插入到表头是我们的最佳选择。

def add(self,item):

temp = Node(item) #新的要插入的数据初始化为一个节点

temp.setNext(self.head)#但当前节点的下一个指向为之前链表的头部

self.head = temp#把插入的节点设为新链表的头部

2. size()的实现和 search()的实现

def size(self):

current = self.head

count = 0

while current != None:

count = count + 1

current = current.getNext()

return count

def search(self,item):

current = self.head

found = False

while current != None and not found:

if current.getData() == item:

found = True

else:

current = current.getNext()

return found

没什么可说的，设置一个计数器，然后遍历元素。

3. remove(item)实现

我们需要先用类似search的方法找到元素，然后它指向的后一个元素和前一个元素怎么连在一起呢？

这时就需要维护前一个节点的引用。

def remove(self,item):

current = self.head

previous = None

found = False

while not found:

if current.getData() == item:

found = True

else:

previous = current#不断地往后找，然后把当前的节点记作前一个结点，这样在找到后就可以对前一个结点进行操作。

current = current.getNext()

if previous == None:

self.head = current.getNext()

else:

previous.setNext(current.getNext())

好了那下面我们来看无序表的完整实现

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 UnorderedList:

def __init__(self):

self.head = None

def isEmpty(self):

return self.head == None

def add(self,item):

temp = Node(item)

temp.setNext(self.head)

self.head = temp

def length(self):

current = self.head

count = 0

while current != None:

count = count + 1

current = current.getNext()

return count

def search(self,item):

current = self.head

found = False

while current != None and not found:

if current.getData() == item:

found = True

else:

current = current.getNext()

return found

def remove(self,item):

current = self.head

previous = None

found = False

while not found:

if current.getData() == item:

found = True

else:

previous = current

current = current.getNext()

if previous == None:

self.head = current.getNext()

else:

previous.setNext(current.getNext())

mylist = UnorderedList()

mylist.add(31)

mylist.add(77)

mylist.add(17)

mylist.add(93)

mylist.add(26)

mylist.add(54)

print(mylist.length())

print(mylist.search(93))

print(mylist.search(100))

mylist.add(100)

print(mylist.search(100))

print(mylist.length())

mylist.remove(54)

print(mylist.length())

mylist.remove(93)

print(mylist.length())

mylist.remove(31)

print(mylist.length())

print(mylist.search(93))

有序链表

概述

之前无序链表时我们就能推测出有序的意思，也就是排列过大小的呗~

有序表依据数据项的可比性质（如整数大小，字母表前后）来决定数据项在列表中的位置。

比如下面我们要实现越小的越靠近列表头的操作。

有序表中的操作：

OrderedList()：创建一个新的空有序列表。它返回一个空有序列表并且不需要传递任何参数。

add(item):在保持原有顺序的情况下向列表中添加一个新的元素，新的元素作为参数传递进函数而函数无返回值。假设列表中原先并不存在这个元素。

remove(item):从列表中删除某个元素。欲删除的元素作为参数，并且会修改原列表。假设原列表

中存在欲删除的元素。

search(item)：在列表中搜索某个元素，被搜索元素作为参数，返回一个布尔值。

isEmpty()：测试列表是否为空，不需要输入参数并且其返回一个布尔值。

size()：返回列表中元素的数量。不需要参数，返回一个整数。

index(item)：返回元素在列表中的位置。需要被搜索的元素作为参数输入，返回此元素的索引值。假设这个元素在列表中。

pop()：删除并返回列表中的最后一项。不需要参数，返回删除的元素。假设列表中至少有一个元素。

pop(pos)：删除并返回索引 pos 指定项。需要被删除元素的索引值作为参数，并且返回这个元素。假设该元素在列表中。

有序链表的实现

其实大部分操作都和无序表相同

search()方法

在无序表中如果不存在，搜索的时候会遍历整个表。

但是在有序表中，因为有顺序，一旦当前节点大于要查找的数据，就直接宣判死刑可以返回False了。

def search(self,item):

current = self.head

found = False

stop = False# 加入了一个stop可以直接停住

while current != None and not found and not stop:#这里有三个条件

if current.getData() == item:

found = True

else:

if current.getData() > item:

stop = True

else:

current = current.getNext()

return found

add()方法

和无序表相比，改动最大的方法是 add。回想一下在无序列表中的 add 方法，只需要在原列表头加一个新的节点。然而在有序表里我们要找到大小合适的位置才行。

所以我们还是要定位一个previous（前一个元素）。

def add(self,item):

current = self.head

previous = None

stop = False

while current != None and not stop:

if current.getData() > item:

stop = True

else:

previous = current

current = current.getNext()

temp = Node(item)

if previous == None:

temp.setNext(self.head)

self.head = temp

else:

temp.setNext(current)

previous.setNext(temp)

有序表的完整实现如下：

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 OrderedList:

def __init__(self):

self.head = None

def search(self,item):

current = self.head

found = False

stop = False

while current != None and not found and not stop:

if current.getData() == item:

found = True

else:

if current.getData() > item:

stop = True

else:

current = current.getNext()

return found

def add(self,item):

current = self.head

previous = None

stop = False

while current != None and not stop:

if current.getData() > item:

stop = True

else:

previous = current

current = current.getNext()

temp = Node(item)

if previous == None:

temp.setNext(self.head)

self.head = temp

else:

temp.setNext(current)

previous.setNext(temp)

def isEmpty(self):

return self.head == None

def length(self):

current = self.head

count = 0

while current != None:

count = count + 1

current = current.getNext()

return count

def traverse(self):

current = self.head

while current != None:

print(current.getData())

current = current.getNext()

mylist = OrderedList()

mylist.add(31)

mylist.add(77)

mylist.add(17)

mylist.add(93)

mylist.add(26)

mylist.add(54)

print(mylist.length())

print(mylist.search(93))

print(mylist.search(100))

mylist.traverse()

总结分析

当分析链表方法的复杂度时，我们应该考虑它们是否需要遍历链表。考虑一个有 n 个节点的链表，isEmpty 方法复杂度是 O（1），因为它只需要检查链表的头指针是否为 None。对于方法 size，则总需要 n 个步骤，因为除了遍历整个链表以外，没有办法知道链表的节点数。因此，size 方法的复杂度是 O（n）。无序列表的 add 方法的复杂度是 O（1），因为我们永远只需要在链表的头部简单地添加一个新的节点。但是，search、remove 和在有序列表中的 add 方法，需要遍历。尽管在平均情况下，它们可能只需要遍历一半的节点，但这些方法的复杂度都是 O(n)，因为在最糟糕的情况下需要遍历整个链表。

参考资料：MOOC配套教材及代码

《Python数据结构与算法分析》第2版

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