数据结构算法入门--链表(文末有红包抽奖)

Posted 2021-04-12 算法猿的成长

2019 年第 76 篇文章，总第 100 篇文章

本文大约 3200 字，阅读大约需要 10 分钟

数据结构算法系列：

数据结构算法入门系列第三篇--链表，链表也是非常常见的数据结构，面试过程中也会经常考到相关的题目。

本文首先介绍链表的基本情况，比如单向链表、双向链表等，然后会介绍一些技巧。

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链表也是一个非常常见的数据结构，和数组相比，它不需要连续的内存空间，对内存的要求不高。

链表结构非常多，这里介绍常见的三种结构：单链表、双向链表和循环链表。

单链表

链表也是支持查找、插入和删除操作的，对于链表的插入和删除操作，可以如下图所示，插入和删除操作，其实仅仅需要改变相邻结点的指针，对应的时间复杂度是 O(1)。

循环链表

介绍完单链表，第二个介绍的就是升级版--循环链表。

循环链表，和单链表的区别主要是**尾结点指向的是链表的头结点，**如下图所示，因此循环链表构成一个环，因此称为循环链表。

循环链表的优点就是从链尾到链头比较方便。它适合解决具有环型结构特点的数据，比如著名的约瑟夫问题[^1]。

双向链表

第三个升级版--双向链表，也是比较常用的一种链表结构。它的特点就是每个结点包含两个指针，分别指向前一个结点和后一个结点，也就是两个方向，所以称为双向链表，如下图所示：

相比于单链表，因为多一个指针，所以双向链表会占用更多的内存空间，但它也更加灵活，此外，它可以在 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，在某些情况下，插入、删除等操作会比单链表更加简单和高效。

尽管介绍单链表的插入和删除操作，提到其时间复杂度是 O(1) ，但这里是有一个前提的，就是仅仅插入或者删除操作，并没有考虑查找的时间，如果结合查找到结点并插入或者删除操作，那么时间复杂度应该是 O(n) 。

而双向链表可以在需要查找结点的前驱结点时候，比单链表更加高效。

这也是一个重要的设计思想--空间换时间。当内存空间充足的时候，如果追求速度，可以采用一些时间复杂度相对比较低，但空间复杂度相对比较高的算法或者数据结构；当然如果内存空间不足，那就反向考虑，时间换空间的设计思路。

比较经典的例子就是缓存，事先将数据加载在内存中，尽管会比较耗费内存空间，但查找速度就大大提高了。

总结一下，对于执行较慢的程序，可以采用空间换时间的思路优化；而消耗过多内存的程序，可以通过时间换空间的思路来优化。

双向链表还可以和循环链表结合--双向循环链表，如下图所示：

链表 vs 数组性能大比拼

和数组进行对比，两者在插入、删除、随机访问操作的时间复杂度是正好相反的，如下表所示：

时间复杂度	数组	链表
插入&删除	O(n)	O(1)
随机访问	O(1)	O(n)

当然，并不能仅仅通过时间复杂度来对比数组和链表，实际应用需要考虑更多的因素。

数组的优缺点：

• 优点：简单易用，采用连续的内存空间，可以借助 CPU 的缓冲机制，预读数组中的数据， 访问效率更高；
• 缺点：大小固定，一经声明就需要占用整块连续内存空间，占用空间过大和过小都有各自的问题。

而链表的优缺点其实刚好相反：

• 优点：没有限制大小，天然支持动态扩容；
• 缺点：占用的内存并不是连续存储，对 CPU 缓存不友好，无法有效预读，访问效率不高。

链表技巧

1. 理解指针或引用的含义

实际上，对于指针或者引用的理解，只需要记住这句话：

2. 警惕指针丢失和内存泄露

对于链表，最重要的是确保指针指向正确的结点，一旦写错，就会导致丢失指针，那么这种情况一般是怎么发生的呢，下面给出一个单链表插入操作的例子，如下图所示：

上述例子是希望在结点 a 和 b 之间插入新的结点 x，假设当前指针 p 指向结点 a，如果采用下面的代码，那么就会发生指针丢失和内存泄露。

p->next = x; // 将 p 的 next 指针指向 x 结点；x->next = p->next; // 将 x 的结点的 next 指针指向 b 结点；

这段代码是这样执行的：

1. 首先指针 p->next 会指向结点 x；
2. 接着，x->next 执行 p->next，也就是说 x->next 指向结点 x，也就是结点 x 自己构成一个闭环了，那么后续结点都无法访问了。

正确的代码，其实是将上述代码交换执行顺序，即先让 x->next 指向 p->next，也就是结点 b，然后再将 x 赋值给 p->next。

所以，插入结点，需要注意操作的顺序；而删除结点，对于没有内存管理的编程语言，需要手动释放内存空间。

3. 利用哨兵简化实现难度

正常的单链表的插入操作，代码实现如下所示，

new_node->next = p->nextp->next = new_node

但如果是在链表首部插入新的结点，则必须单独处理：

if head == null: head = new_node

同理对于删除结点操作，代码如下所示，也就是对链表最后一个结点需要特殊处理。

if head->next == null: head = nullp->next = p->next->next

那么是否有办法可以不用单独处理呢，这里就可以采用哨兵，即引入哨兵结点，在任何时候，不管链表是否为空，head 指针都会一直指向这个哨兵结点。这种带有哨兵结点的链表叫做带头链表，没有带的则是不带头链表。如下所示：

4. 重点留意边界条件处理

通常在边界或者异常情况下，最容易产生 Bug。对于链表，也不例外，在写代码过程和写完后，都需要检查代码添加是否考虑全面，以及代码在边界条件下能否正常运行。

通常用于检查链表代码是否正确的边界条件有这几个：

• 如果链表为空，是否能正常工作？
• 如果链表只有一个结点，是否可以正常工作？
• 如果链表包含两个结点，是否可以正常工作？
• 代码逻辑在处理头结点和尾结点的时候，是否可以正常工作？

当然，边界条件并不局限上述这些，不同场景，还有特点的边界条件。

5. 举例画图，辅助思考

对于复杂的链表操作，比如单链表反转，可以采用举例法和画图法进行辅助。

比如，对于链表插入的操作，如下图给出不同情况下，插入前后的链表变化：

通过举例和画图，会非常直观形象的了解应该如何用代码实现相应的操作。

6. 多写多练，没有捷径

最重要的还是多写多练，不断总结错误。

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参考：

• 极客时间的数据结构与算法之美课程

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