05、链表_链式表带怎么拆「建议收藏」

1. 常见链表结构

i. 单链表

概念

链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起，把内存块称为链表的“结点”。为了将所有的结点串起来，每个链表的结点除了存储数据之外，还需要记录链上的下一个结点的地址。如图所示，把记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next。

头结点：第一个结点，用来记录链表的基地址。可以用于遍历整条链表

尾结点：最后一个节点，指针不是指向下一个结点，而是指向一个空地址 NULL，表示这是链表上最后一个结点。

常见操作及分析

插入、删除操作

只需要考虑相邻结点的指针改变，所以对应的时间复杂度是 O(1)。

查找操作

因为链表中的数据并非连续存储的，所以无法像数组那样，根据首地址和下标，通过寻址公式就能直接计算出对应的内存地址，而是需要根据指针一个结点一个结点地依次遍历，直到找到相应的结点。时间复杂度为 O(n)。

ii. 双向链表

概念

支持两个方向的链表，每个结点不止有一个后继指针 next 指向后面的结点，还有一个前驱指针 prev 指向前面的结点。

优点

双向链表需要额外的两个空间来存储后继结点和前驱结点的地址。所以，如果存储同样多的数据，双向链表要比单链表占用更多的内存空间。虽然两个指针比较浪费存储空间，但可以支持双向遍历，这样也带来了双向链表操作的灵活性。

iii. 循环链表

概念

循环链表是一种特殊的单链表。它跟单链表唯一的区别就在尾结点。单链表的尾结点指针指向空地址，表示这就是最后的结点了。而循环链表的尾结点指针是指向链表的头结点。从循环链表图中，可以看出来，它像一个环一样首尾相连，所以叫作“循环”链表。

优点

和单链表相比，循环链表的优点是从链尾到链头比较方便。当要处理的数据具有环型结构特点时，就特别适合采用循环链表。比如著名的约瑟夫问题。尽管用单链表也可以实现，但是用循环链表实现的话，代码就会简洁很多。

应用场景

从结构上来看，双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表简单、高效。

链表中删除操作的两个场景

删除结点中“值等于某个给定值”的结点。
删除给定指针指向的结点。

对于第一种情况，不管是单链表还是双向链表，为了查找到值等于给定值的结点，都需要从头结点开始一个一个依次遍历对比，直到找到值等于给定值的结点，然后再通过我前面讲的指针操作将其删除。

尽管单纯的删除操作时间复杂度是 O(1)，但遍历查找的时间是主要的耗时点，对应的时间复杂度为 O(n)。根据时间复杂度分析中的加法法则，删除值等于给定值的结点对应的链表操作的总时间复杂度为 O(n)。

对于第二种情况，已经找到了要删除的结点，但是删除某个结点 q 需要知道其前驱结点，而单链表并不支持直接获取前驱结点，所以，为了找到前驱结点，我们还是要从头结点开始遍历链表，直到 p->next=q，说明 p 是 q 的前驱结点。

但是对于双向链表来说，这种情况就比较有优势了。因为双向链表中的结点已经保存了前驱结点的指针，不需要像单链表那样遍历。所以，针对第二种情况，单链表删除操作需要 O(n) 的时间复杂度，而双向链表只需要在 O(1) 的时间复杂度内就搞定了！

同理，对于插入结点操作，双向链表比单链表有很大的优势。双向链表可以在 O(1) 时间复杂度搞定，而单向链表需要 O(n) 的时间复杂度。

有序链表查询

双向链表的按值查询的效率也要比单链表高一些。因为，我们可以记录上次查找的位置 p，每次查询时，根据要查找的值与 p 的大小关系，决定是往前还是往后查找，所以平均只需要查找一半的数据。

iV. 双向循环链表

Ⅴ. 重点知识点

用空间换时间的设计思想

当内存空间充足时，如果我们更加追求代码的执行速度，我们就可以选择空间复杂度相对较高、但时间复杂度相对很低的算法或者数据结构。

当内存空间紧缺时，而消耗过多内存的程序，可以通过消耗更多的时间（时间换空间）来降低内存的消耗。比如代码跑在手机或者单片机上，这个时候，就要反过来用时间换空间的设计思路。

2. 链表代码练习技巧

i. 警惕指针丢失

指针在使用的过程中可能存在丢失的场景，用单链表插入操作进一步分析。

如图所示，在结点 a 和相邻的结点 b 之间插入结点 x，假设当前指针 p 指向结点 a。如果将代码实现变成下面这个样子，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；

p->next 指针在完成第一步操作之后，已经不再指向结点 b 了，而是指向结点 x。第 2 行代码相当于将 x 赋值给 x->next，自己指向自己。因此，整个链表也就断成了两半，从结点 b 往后的所有结点都无法访问到了。

综上所述，插入结点时，一定要注意操作的顺序，要先将结点 x 的 next 指针指向结点 b，再把结点 a 的 next 指针指向结点 x，这样才不会丢失指针。对于以上代码，对调顺序即可完成插入操作。

ii. 利用哨兵简化实现难度

插入操作

如果在结点 p 后面插入一个新的结点，只需要下面两行代码就可以搞定。

new_node->next = p->next;
p->next = new_node;

但是，当要向一个空链表中插入第一个结点，刚刚的逻辑就不能用了。需要进行下面这样的特殊处理，其中 head 表示链表的头结点。所以，从这段代码可以发现，对于单链表的插入操作，第一个结点和其他结点的插入逻辑是不一样的。

if (head == null) {
  head = new_node;
}

删除操作

如果要删除结点 p 的后继结点，我们只需要一行代码就可以搞定。

p->next = p->next->next;

但是，如果要删除链表中的最后一个结点，前面的删除代码就无法实现了。跟插入类似，也需要对于这种情况特殊处理。写成代码是这样子的：

if (head->next == null) {
   head = null;
}

从以上两个操作分析，可以看出，针对链表的插入、删除操作，需要对插入第一个结点和删除最后一个结点的情况进行特殊处理。这样代码实现起来就会很繁琐，不简洁，而且也容易因为考虑不全而出错。

哨兵出场

概念：哨兵，解决的是国家之间的边界问题。同理，这里说的哨兵也是解决“边界问题”的，不直接参与业务逻辑。

还记得如何表示一个空链表吗？head=null 表示链表中没有结点了。其中 head 表示头结点指针，指向链表中的第一个结点。

如果引入哨兵结点，在任何时候，不管链表是不是空，head 指针都会一直指向这个哨兵结点。也把这种有哨兵结点的链表叫带头链表。相反，没有哨兵结点的链表就叫作不带头链表。

哨兵结点是不存储数据的。因为哨兵结点一直存在，所以插入第一个结点和插入其他结点，删除最后一个结点和删除其他结点，都可以统一为相同的代码实现逻辑了。

举个小栗子：

代码一

// 在数组a中，查找key，返回key所在的位置
// 其中，n表示数组a的长度
int find(char* a, int n, char key) {
  // 边界条件处理，如果a为空，或者n<=0，说明数组中没有数据，就不用while循环比较了
  if(a == null || n <= 0) {
    return -1;
  }
  
  int i = 0;
  // 这里有两个比较操作：i<n和a[i]==key.
  while (i < n) {
    if (a[i] == key) {
      return i;
    }
    ++i;
  }
  
  return -1;
}

代码二

// 在数组a中，查找key，返回key所在的位置
// 其中，n表示数组a的长度
// 我举2个例子，你可以拿例子走一下代码
// a = {4, 2, 3, 5, 9, 6}  n=6 key = 7
// a = {4, 2, 3, 5, 9, 6}  n=6 key = 6
int find(char* a, int n, char key) {
  if(a == null || n <= 0) {
    return -1;
  }
  
  // 这里因为要将a[n-1]的值替换成key，所以要特殊处理这个值
  if (a[n-1] == key) {
    return n-1;
  }
  
  // 把a[n-1]的值临时保存在变量tmp中，以便之后恢复。tmp=6。
  // 之所以这样做的目的是：希望find()代码不要改变a数组中的内容
  char tmp = a[n-1];
  // 把key的值放到a[n-1]中，此时a = {4, 2, 3, 5, 9, 7}
  a[n-1] = key;
  
  int i = 0;
  // while 循环比起代码一，少了i<n这个比较操作
  while (a[i] != key) {
    ++i;
  }
  
  // 恢复a[n-1]原来的值,此时a= {4, 2, 3, 5, 9, 6}
  a[n-1] = tmp;
  
  if (i == n-1) {
    // 如果i == n-1说明，在0...n-2之间都没有key，所以返回-1
    return -1;
  } else {
    // 否则，返回i，就是等于key值的元素的下标
    return i;
  }
}

对比两段代码，在字符串 a 很长的时候，比如几万、几十万，你觉得哪段代码运行得更快点呢？答案是代码二，因为两段代码中执行次数最多就是 while 循环那一部分。第二段代码中，通过一个哨兵 a[n-1] = key，成功省掉了一个比较语句 i < n，不要小看这一条语句，当累积执行万次、几十万次时，累积的时间就很明显了。

当然，这只是为了举例说明哨兵的作用，写代码的时候千万不要写第二段那样的代码，因为可读性太差了。大部分情况下，并不需要如此追求极致的性能。

iii. 重点留意边界条件处理

软件开发中，代码在一些边界或者异常情况下，最容易产生 Bug。链表代码也不例外。要实现没有 Bug 的链表代码，一定要在编写的过程中以及编写完成之后，检查边界条件是否考虑全面，以及代码在边界条件下是否能正确运行。

经常用来检查链表代码是否正确的边界条件有这样几个：

如果链表为空时，代码是否能正常工作？
如果链表只包含一个结点时，代码是否能正常工作？
如果链表只包含两个结点时，代码是否能正常工作？
代码逻辑在处理头结点和尾结点的时候，是否能正常工作？

当写完链表代码之后，除了看写的代码在正常的情况下能否工作，还要看在上面列举的几个边界条件下，代码仍然能否正确工作。如果这些边界条件下都没有问题，那基本上可以认为没有问题了。

当然，边界条件不止列举的那些。针对不同的场景，可能还有特定的边界条件，这个需要你自己去思考，不过套路都是一样的。

实际上，不光光是写链表代码，你在写任何代码时，也千万不要只是实现业务正常情况下的功能就好了，一定要多想想，你的代码在运行的时候，可能会遇到哪些边界情况或者异常情况。遇到了应该如何应对，这样写出来的代码才够健壮！

iV. 举例画图，辅助思考

对于稍微复杂的链表操作，比如前面提到的单链表反转，指针一会儿指这，一会儿指那，一会儿就被绕晕了。总感觉脑容量不够，想不清楚。所以这个时候就要使用大招了，举例法和画图法。

可以找一个具体的例子，把它画在纸上，释放一些脑容量，留更多的给逻辑思考，这样就会感觉到思路清晰很多。比如往单链表中插入一个数据这样一个操作，我一般都是把各种情况都举一个例子，画出插入前和插入后的链表变化，如图所示：

看图写代码，是不是就简单多啦？而且，当写完代码之后，也可以举几个例子，画在纸上，照着代码走一遍，很容易就能发现代码中的 Bug。

V. 多写多练

熟练掌握以下常见链表操作：

单链表反转
链表中环的检测
两个有序的链表合并
删除链表倒数第 n 个结点
求链表的中间结点

3. 应用场景

i. 经典的链表应用场景：LRU 缓存淘汰算法

缓存

一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的 CPU 缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。
缓存实际上就是利用了空间换时间的设计思想。如果我们把数据存储在硬盘上，会比较节省内存，但每次查找数据都要询问一次硬盘，会比较慢。但如果我们通过缓存技术，事先将数据加载在内存中，虽然会比较耗费内存空间，但是每次数据查询的速度就大大提高了。

常见淘汰策略

先进先出策略 FIFO（First In，First Out）
最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）
最近最少使用策略 LRU（Least Recently Used）

如何用链表来实现 LRU 缓存淘汰策略？

维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。

如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。
如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：

如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部。
如果此时缓存已满，则链表尾结点删除，将新的数据结点插入链表的头部。

时间复杂度：因为不管缓存有没有满，都需要遍历一遍链表，所以这种基于链表的实现思路，缓存访问的时间复杂度为 O(n)。

今天的文章05、链表_链式表带怎么拆「建议收藏」分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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