数据结构基础学习之线性表
2019-04-05 本文已影响0人
JiaJianHuang
线性表的学习
学习目标
- 线性表的定义
- 线性表的存储方式和表达方式
- 基本实现
- 基本操作实现
- 双向链表插入和删除实现
- 循环单链表和循环双向链表的结构特点
1. 线性表：
- 定义：零个或多个数据元素所构成的有限序列
- 存储方式：顺序存储结构和链式存储结构
- 抽象数据类型描述
public interface IList<E>{
void clear();//线性表清空操作
boolean isEmpty();// 判空
int size(); //长度
E get(int i);//通过下标获取元素
void insert(int i,E t);// 插入元素到特定位置
void remove(int i);// 移除元素
int indexOf(E t);// 查找元素
void display();//打印元素
}
2. 线性表顺序存储结构：
- 定义： 用顺序存储方法存储的线性表简称为顺序表（Sequential List）。
- 节点存储地址的计算：
- 假设每个节点占用c个存储单元
- 其中第一个单元的存储地址则是该结点的存储地址; 并设表中开始结点a1的存储地址（简称为基地址）是LOC（a1）
- 所以结点ai的存储地址LOC（ai）： LOC（ai）= LOC（a1）+（i-1）*c 1≤i≤n
- 顺序表的特点
- 逻辑上相邻的结点其物理位置亦相邻。
- 存储密度高； 存储密度= 数据元素所需的存储空间/该数据元素实际所占空间；需要预先分配"足够应用"的空间，可能会造成存储空间浪费
- 便于随机存储
- 不便于随机插入删除
3. 顺序表基本实现和分析
- 删除操作实现及分析
- 代码实现
public T remove(int i) {
// 首先，先判度下标 i 是否合法
if (i < 0 || i > this.lenght)
throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + i + ", Size: " + this.lenght);
//获取删除的元素
T removeObj = (T) objects[i];
//把下标为i及其后的元素，往前移移一位
for (int j = i; j < this.lenght - 1; j++) {
objects[j] = objects[j + 1];
}
//把最后一个元素置空，帮助垃圾回收
objects[lenght - 1] = null;
//当前线性表长度减一
--lenght;
return removeObj;
}
- 时间复杂度分析
- 在n个元素的顺序表中，删除第i各元素，则0<=i<=n-1
- 假设删除的概率相同，则p = 1/n
- 删除第i个元素后，需要移动 n-i-1个元素
- 平均移动的次数为 (1/n) * (n-i-1)求和
- 所以时间复杂度为：O(n)
- 插入操作及分析
- 代码实现
public void insert(int i, T t) {
// 首先，先判度下标 i 是否合法
if (i < 0 || i > this.lenght)
throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + i + ", Size: " + this.lenght);
//判断是否超出顺序表的容量
if (this.lenght >= this.objects.length)
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException("length = " + this.lenght + " Capacity" + this.initCapacity);
//把下标为i及其后的元素，往后移移一位
for (int j = this.lenght - 1; j >= i; --j) {
objects[j + 1] = objects[j];
}
//插入元素
objects[i] = t;
lenght++;
}
- 时间复杂度分析
- 在长度为 n 的顺序表中，在第i个位置插入一个元素， 0<= i <= n
- 插入元素前需要将第i个元素开始往后移动，需要移动n-i个元素
- 假设插入每个位置的概率相同，则p = 1/(n+1)
- 所以，平均移动次数为 (1/(n+1)) * (n-i) 求和 （0<= i <= n）
- 则，平均时间复杂度为: O(n)
- 查找元素操作及其分析
- 代码实现
public int indexOf(E e) {
//先判断 元素是否为空，可防止空指针的出现
if (t == null) {
//为空则，返回顺序表中空元素的下标
for (int i = 0; i < this.lenght; i++)
if (objects[i] == null)
return i;
} else {
//不为空，则返回与之匹配的元素下标
for (int i = 0; i < this.lenght; i++)
if (t.equals(objects[i]))
return i;
}
return -1;
}
- 时间复复杂度分析
- 假设在n个元素的顺序表中，第i个元素为查找的元素x
- 那么，比较的次数为i+1次，如果没有找到，则需要比较n次
- 假设查找每个元素的概率相同，p= (1/n)
- 所以，平均比较次数为 (1/n)*(i+1)求和 （0<=i<=n-1）
- 时间复杂度为：O(n)
4. 链表的概念
- 定义：
- 链接方式存储的线性表简称为链表（Linked List）。
- 存储结构定义：
- 用一组任意的存储单元来存放线性表的结点
- 链表中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同
- 每个结点由：数据域（存放数据信息）和指针域（存放直接后继节点地址）两部分组成
- 注意：
- 链式存储是最常用的存储方式之一
- 它不仅可用来表示线性表，而且可用来表示各种非线性的数据结构
- 链表的结点结构
2.9 节点类的结构图.png
- data域--存放结点值的数据域
- next域--存放结点的直接后继的地址（位置）的指针域（链域）
- 注意：
- 链表通过每个结点的链域将线性表的n个结点按其逻辑顺序链接在一起的。
- 每个结点只有一个链域的链表称为单链表（Single Linked List）。
- 单链表的表示
2.7 单链表存储示意图.png
- 头节点和头指针的区别
1. 链表中的第一个节点的储存位置叫做头指针
2. 链表中的第一个节点前预设的一个节点叫做头节点
3. 头指针是链表必要元素
4. 头节点不一定是链表的必要元素
2.8 带头结点单链表存储示意图.png
5. 链表的实现及分析
- 结点类
public class LNode<T> {
//数据域
public T data;
//指针域
public LNode<T> next;
//...略
}
- 查找操作
- 代码实现
//按序号查找
public T get(int i) {
//获取第一个节点元素
LNode node = head.next;
//计数器
int pos = 0;
//遍历节点，直到节点为空 或者 指向第 i 个节点退出循环
while (node != null && pos < i) {
node = node.next; //指向后继节点
++pos;//计数器加一
}
//判断是否找到节点
if (node == null || pos > i)
throw new RuntimeException("第 " + i + " 个元素不存在！");
return (T) node.data;
}
//按元素值查找
public int indexOf(T t) {
//获取第一个节点元素
LNode node = head.next;
//计数器
int pos = 0;
//判断查询的值是否为空
if (t == null) {
//遍历节点，直到节点为空 或者 节点的数据域为空，退出循环
while (node != null) {
if (node.data == null) {
return pos;
}
node = node.next; //指向后继节点
++pos;//计数器加一
}
} else {
//遍历节点，直到节点为空 或者 指向值为 t的 节点退出循环
while (node != null) {
if (t.equals(node.data)) {
return pos;
}
node = node.next; //指向后继节点
++pos;//计数器加一
}
}
return -1;
}
- 时间复杂度：每次查找都是表头开始遍历查找，所以时间复杂度为：O(n)
- 插入操作
2.10 单链表插入操作.png
- 代码实现
//带头结点链表插入操作
public void insert(int i, T t) {
LNode p = head;
int pos = -1;
//1. 找到第 (i-1)个节点(位置 i 的前驱节点)
while (p.next != null && pos < i - 1) {
p = p.next;
pos++;
}
//判断插入位置的合法性
if (p == null || pos > i - 1)
throw new RuntimeException("插入节点的位置不合法！");
//2. 创建一个新的节点
LNode newNode = new LNode(t);
//3.1 新节点的后继指针指向 原先第 i个节点
newNode.next = p.next;
//3.2 第（i-1）节点 p 的后继指针指向新节点
p.next = newNode;
}
//不带头结点
public void insert(int i, T t) {
LNode p = head;
int pos = 0;
while (p.next != null && pos < i - 1) {
p = p.next;
pos++;
}
//判断插入位置的合法性
if (p == null || pos > i)
throw new RuntimeException("插入节点的位置不合法！");
//2. 创建一个新的节点
LNode newNode = new LNode(t);
if(i==0){
//插入表头时
newNode.next = head;
head = newNode;
}else{
newNode.next = p.next;
p.next = newNode;
}
}
- 时间复杂度：在第i个元素插入结点，需要找到第(i-1)个结点，时间复杂度：O(n)
- 删除操作
2.12单链表删除操作.png
- 代码实现
public T remove(int i) {
LNode p = head;
int pos = -1;
//找到待删除节点的前驱节点
while (p.next != null && pos < i - 1) {
p = p.next;
++pos;
}
if (pos > i - 1 || p == null)
throw new RuntimeException("删除节点的位置不合法！");
//待删除节点
LNode remove = p.next;
//3. 第 （i-1) 节点的指针指向 (i+1)节点
p.next = remove.next;
return (T) remove.data;
}
- 时间复杂度：O(n)
- 单链表的创建
- 示意图
2.13头部插入法示意图.png
- 头插入法
public void insertAtHead(T t) {
//构建新插入的节点
LNode newNode = new LNode(t);
//新节点的后继指针指向头结点的头指针
newNode.next = head.next;
//头指针指向新节点
head.next = newNode;
}
2.14 尾部插入法示意图.png
- 尾插法
public void insertTail(T t) {
//获取到最后的节点
LNode tail = this.head;
while (tail.next != null) {
tail = tail.next;
}
//构造新的节点
LNode newNode = new LNode(t);
//新节点指针指向 尾节点指针
newNode.next = tail.next;
//尾节点指针指向新节点
tail.next = newNode;
}
6. 循环链表
2.18带头结点的循环链表存储示意图.png
- 实现循环链表的方式
- 使用头指针的方式
- 使用尾指针的方式
- 使用头尾指针的方法
7. 双向链表
2.20带头结点的双向链表.png
- 结点类
public class DuLNode<E> {
public E data;//数据域
public DuLNode<E> prior;//前驱指针
public DuLNode<E> next;//后驱指针
public DuLNode() {
this(null);
}
public DuLNode(E data) {
this.data = data;
this.prior = null;
this.next = null;
}
}
-
插入操作
2.22双向链表插入.png
public void insert(int i, E t) {
//先判断索引是否合法
if (i < 0 || i > length)
throw new RuntimeException("插入元素的位置不合法！ i=" + i);
DuLNode<E> p = head;
//下标
int index = -1;
//找到第i个元素
while (p.next != null && index < i) {
index++;
p = p.next;
}
//创建一个新的结点
DuLNode<E> newNode = new DuLNode<>(t);
if (i == 0 || i == length) {
newNode.prior = p;
p.next = newNode;
} else {
//1. 第i个结点p的前驱结点的后继指向新结点
p.prior.next = newNode;
//2. 新结点的前驱指向第(i-1)个结点
newNode.prior = p.prior;
//3. 新结点的后驱指向第i个结点p
newNode.next = p;
//4. 第i个结点p的前驱指向新结点
p.prior = newNode;
}
//长度加一
length++;
}
-
删除操作
2.23双向链表删除.png
public E remove(int i) {
//先判断索引是否合法
if (i < 0 || i > length - 1)
throw new RuntimeException("删除元素不存在！ i=" + i);
DuLNode<E> p = head;
//下标
int index = -1;
//找到第i个元素
while (p.next != null && index < i) {
index++;
p = p.next;
}
DuLNode<E> remove = p;
//1. 第（i-1）个结点的后驱指向 第 （i+1）个结点
p.prior.next = p.next;
//2. 第 （i+1）个结点的前驱指向 第（i-1）个结点
p.next.prior = p.prior;
//长度减一
length--;
return remove.data;
}
8. 链表与顺序表的比较
- 基于空间考虑
- 分配方式
- 顺序表：静态分配。
- 链表：动态分配。
- 难以估计其存储规模时，以采用动态链表作为存储结构为好。
- 存储密度
- 顺序表：=1
- 链表：<1
- 为了节约存储空间，宜采用顺序表作为存储结构。
- 存储密度=（结点数据本身所占的存储量）/（结点结构所占的存储总量）
- 分配方式
- 基于时间考虑
- 存取方法
- 顺序表： 随机存储结构，时间复杂度O(1);
- 链表：顺序存取结构，时间复杂度O(n)
- 操作主要是进行查找，很少做插入和删除操作时，采用顺序表做存储结构为宜
- 插入删除操作
- 在顺序表中进行插入和删除，平均要移动表中近一半的结点，尤其是当每个结点的信息量较大时，移动结点的时间开销就相当可观。
- 在链表中的任何位置上进行插入和删除，都只需要修改指针。
- 存取方法
