python链表_手把手实现 python 的链表数据结构

python 标准库并没有实现链表,所以我们得自己实现链表。

什么是链表

链表是计算机科学中最常用的数据结构之一。它也是最简单的结构之一，也是更高层结构（如堆栈、循环缓冲区和队列）的基础。

一般来说，列表是通过引用连接的单个数据元素的集合。C程序员知道这是指针。例如，数据元素可以由地址数据、地理数据、几何数据、路由信息或事务细节组成。通常，链接列表的每个元素都具有特定于列表的相同数据类型

单个列表元素称为节点。节点不同于顺序存储在内存中的数组。相反，它可能会在不同的内存段中找到它们，您可以通过跟踪从一个节点到下一个节点的指针找到这些内存段。通常使用nil元素标记列表的结尾，该元素由python等效的None表示。

链表类型

单链表

有两种列表-单链接列表和双链接列表。单个链接列表中的节点只指向列表中的下一个元素，而双链接列表中的节点也指向上一个节点。数据结构占用更多的空间，因为您需要一个额外的变量来存储链表的引用。

@单链列表

双链表

一个链表可以从头到尾遍历，而反向遍历则比较难。相反，双链接列表允许以相同的成本在两个方向上遍历节点，无论从哪个节点开始。此外，添加和删除节点以及拆分单个链接列表的步骤不超过两个。在双链接列表中，必须更改四个指针。（详情可见添加删除方法）

@双链表

这篇博文，我们将一步步建立自己的链表。首先，我们为节点创建一个对应的数据结构。其次，您将学习如何实现和使用一个单链接列表，最后是一个双链接列表。

Step 1: Node as a Data Structure

我们建立一个Node 的节点类。该类有两个属性变量存储数据的data和指向下一个节点的引用next。

__init_(): 初始化节点的方法

self.data: 储存在节点中的数据

self.next: 下个节点的引用

has_value(): 是否包含这个值的节点

# 1。__init_(): initialize the node with the data

# 2。self.data: the value stored in the node

# 3。self.next: the reference pointer to the next node

# 4。 has_value(): compare a value with the node value

class Node:

def __init__(self, data):

"constructor to initiate this object"

# store data

self.data = data

# store reference (next item)

self.next = None

return

def has_value(self, value):

"method to compare the value with the node data"

if self.data == value:

return True

else:

return False

Step 2: Creating a Class for a Single-Linked List

这一步我们建立一个叫 SingleLinkedList 的类。该类包含一下方法

__init__(): 初始化方法

list_length():返回节点数

output_list(): 打印方法

add_list_item(): 添加一个节点到list 中

unordered_search(): 在列表中查找具有指定值的节点

remove_list_item_by_id(): 通过节点id 移除节点

初始化方法

定 head 和tail属性

class SingleLinkedList:

def __init__(self):

"constructor to initiate this object"

self.head = None

self.tail = None

return

添加

def add_list_item(self, item):

"add an item at the end of the list"

#如果不是 Node，构建为Node

if not isinstance(item, Node):

item = Node(item)

#如果头节点是空，则当前节点就是 item

if self.head is None:

self.head = item

else:

#如果已经有头节点，则加到尾部

self.tail.next = item

#尾部就是当前绩点item了

self.tail = item

return

定义返回节点长度方法

def list_length(self):

"returns the number of list items"

count = 0

current_node = self.head

while current_node is not None:

# increase counter by one

count = count + 1

# jump to the linked node

current_node = current_node.next

return count

定义输出方法

def output_list(self):

"outputs the list (the value of the node, actually)"

current_node = self.head

while current_node is not None:

print(current_node.data)

# jump to the linked node

current_node = current_node.next

return

查询

查询列表，返回指定值的node 位置list

def unordered_search(self, value):

"search the linked list for the node that has this value"

# define current_node

current_node = self.head

# define position

node_id = 1

# define list of results

results = []

while current_node is not None:

if current_node.has_value(value):

results.append(node_id)

# jump to the linked node

current_node = current_node.next

node_id = node_id + 1

return results

删除

def remove_list_item_by_id(self, item_id):

"remove the list item with the item id"

current_id = 1

current_node = self.head

previous_node = None

while current_node is not None:

#当前这个node 就是需要移除的node

if current_id == item_id:

# if this is the first node (head)

#如果这个node 前面还有node ，那需要把前面node 的next，指向当前node 的下一个node（原来前一个node 的next 是当前node）。

# 就已经从这个链路里移除了，因为没有node 指向它了。

if previous_node is not None:

previous_node.next = current_node.next

else:

#需要移除的是第一个node，只要把当前的head 指向下一个node 即可

self.head = current_node.next

# we don't have to look any further

return

# needed for the next iteration

# 如果还不是当前node，上一个node 变成当前node

# 当前node 变成当前node 的下一个。当然id 要加1

previous_node = current_node

current_node = current_node.next

current_id = current_id + 1

return

测试以上方法

我们使用一下代码，测试下以上方法。

# create three single nodes

node1 = ListNode(15)

node2 = ListNode(8.2)

node3 = ListNode("Berlin")

node4 = ListNode(15)

track = DoubleLinkedList()

print("track length: %i" % track.list_length())

for current_node in [node1, node2, node3, node4]:

track.add_list_item(current_node)

print("track length: %i" % track.list_length())

track.output_list()

results = track.unordered_search(15)

print(results)

track.remove_list_item_by_id(4)

track.output_list()

Step 3: Creating a Double-Linked List

本来我们可以通过继承的方式，复用 Node 方法。但为了更清晰。我们再建立一个Node2 作为基本节点。

class Node2:

def __init__(self, data):

"constructor class to initiate this object"

# store data

self.data = data

# store reference (next item)

self.next = None

# store reference (previous item)

self.previous = None

return

def has_value(self, value):

"method to compare the value with the node data"

if self.data == value:

return True

else:

return False

建立 DoubleLinkedList

from Add_Two_Numbers.Node2 import Node2

class DoubleLinkedList:

def __init__(self):

"constructor to initiate this object"

self.head = None

self.tail = None

return

def list_length(self):

"returns the number of list items"

count = 0

current_node = self.head

while current_node is not None:

# increase counter by one

count = count + 1

# jump to the linked node

current_node = current_node.next

return count

def output_list(self):

"outputs the list (the value of the node, actually)"

current_node = self.head

while current_node is not None:

print(current_node.data)

# jump to the linked node

current_node = current_node.next

return

def unordered_search (self, value):

"search the linked list for the node that has this value"

# define current_node

current_node = self.head

# define position

node_id = 1

# define list of results

results = []

while current_node is not None:

if current_node.has_value(value):

results.append(node_id)

# jump to the linked node

current_node = current_node.next

node_id = node_id + 1

return results

#略有不同

def add_list_item(self, item):

"add an item at the end of the list"

if isinstance(item, Node2):

#如果还没有Node，则首尾都是item，而且该node 的前一个没有，后一个也没有

if self.head is None:

self.head = item

item.previous = None

item.next = None

self.tail = item

else:

#如果有Node 元素了，则当前尾部的node的下一个node 就是item，item的前一个元素就是当前的tail node。现在把item 放到尾部。

self.tail.next = item

item.previous = self.tail

self.tail = item

return

#根据node id 移除node

def remove_list_item_by_id(self, item_id):

"remove the list item with the item id"

current_id = 1

current_node = self.head

#当前node 不为空

while current_node is not None:

previous_node = current_node.previous

next_node = current_node.next

#当前node 就是需要移除的node

if current_id == item_id:

# if this is the first node (head)

#当前node 不是第一个head node

if previous_node is not None:

#前一个node的 next 指向下个node

previous_node.next = next_node

# 如果当前node 不是tail node

if next_node is not None:

# next_node 前一个node 指向当前node 的前一个node（原来next_node 的前一个node 是当前node）

next_node.previous = previous_node

else:

#如果需要移除的是head node，则把head 指向 next_node

self.head = next_node

# 如果 head node 不是最后一个node ，则还要把下一个node 的 previous 指向为None（原来为当前node）

if next_node is not None:

next_node.previous = None

# we don't have to look any further

return

# needed for the next iteration

current_node = next_node

current_id = current_id + 1

return

总结

链表作为数据结构易于实现，并且提供了很大的使用灵活性。这是用几行代码完成的。作为改进，您可以添加一个节点计数器（count），它只保存列表中节点的数量。这样可以把查询列表长度复杂度降低到 O(1)，您不必遍历整个列表。

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