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  • 注意看带头结点的双向链表,他的时间效率,不管哪种操作,都是O(1),实际上是利用了空间提高时间

     

    注意看带头结点的双向链表,他的时间效率,不管哪种操作,都是O(1),实际上是利用了空间提高时间

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  • 和单向链表不同的是,双链表除了有一个指向下一节点的指针外,还有一个指向前一节点的指针,这也就意味着,双向链表能够快速找到前驱节点,也能快速找到后驱节点。 和单向链表相比,对于插入或删除指定节点的操作,...

    双向链表的复杂度分析

    我们先看一下双向链表的的概念:

    它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向循环链表。(摘抄自百度百科)

    和单向链表不同的是,双链表除了有一个指向下一节点的指针外,还有一个指向前一节点的指针,这也就意味着,双向链表能够快速找到前驱节点,也能快速找到后驱节点。

    和单向链表相比,对于插入或删除指定节点的操作,因为单向链表需要从头遍历定位到这个节点的前驱节点,所以它的平均复杂度是O(n)。而对于双向链表,因为知道了指定节点,就能马上知道它的前驱节点,所以它的复杂度是O(1)。

    那么,问题来了,既然双链表效率比单链表高,为什么还要保留单链表呢,甚至单链表的应用比双链表还要广泛?

    依我看,主要是因为以下几个方面:

    1、单链表的学习成本要双链表低,而且学习了单链表就能更好的理解双链表

    2、存储效率,每个双链表的节点要比单链表的节点多一个指针,也就意味着更高的内存开销,如果你对于效率和内存开销,更在意的是内存开销,又或者你的程序就没有指定节点插入或删除的操作,那这时候就可以用单链表。

    下面我们来对双链表进一步分析 !

    节点定义

    我们先来双向链表的节点定义:

    public class DoublyNode {
        int val;
        DoublyNode next;
        DoublyNode prev;
    
        DoublyNode(int element) {
            this.val = element;
        }
    }
    

    每个节点包含一个值val、前节点和后节点。(为了方便,这里直接以int作为val的类型)

    所以,它的链式结构大概是长这样的:… <-> A <-> B <-> C <-> …

    操作复杂度分析

    双向链表插入

    1、头插/尾插,O(1)

    头插和尾插的比较容易理解,因为双向链表内部会维护指向头部和尾部的指针的,所以找到头部和尾部的节点,并在前或后插入数据,只需要O(1)的复杂度。

    2、在指定节点前/后插入数据,O(1)

    对于这个操作,我们举个例子来理解一下:

    假设我们有一个双向链表:… <-> A <-> B <-> C <-> …现在我们要往【B】节点后插入【X】节点,即:… <-> A <-> B <-> X <-> C <-> …

    这个插入操作可以分为以下几个步骤:

    1、找到节点 B 的下一个节点,即 C (复杂度O(1),因为节点 B 已经存储了节点 C 的位置)
    2、插入节点 X 将 prev 指针指向节点 B, next 指针指向节点 C (O(1))
    3、修改节点 B 的 next 指针指向 X (O(1))
    4、修改节点 C 的 prev 指针指向 X (O(1))

    相加所得,时间复杂度为 O(1)

    3、找到值等于x的节点,并插入在其前/后插入数据,O(n)

    还是上面那个例子,相对于【在指定节点前/后插入数据】的操作来说,多了一个查找并定位节点 B 的操作,而等值查找操作在双向链表中的平均时间复杂度为 O(n), 故当前操作的时间复杂度也是 O(n)。

    双向链表的删除

    1、头删,O(1)

    2、尾删,O(1)

    3、删除指定节点前/后的数据,O(1)

    4、删除值为x的节点,O(n)

    删除和插入的操作同理,就不再赘述了。

    双向链表的查找

    1、查找值为x的节点,O(n)

    2、查找索引为x的节点,O(n)

    这个很好理解,跟单向链表一样,不管是按值查找还是按索引查找,都需要遍历取得对应值的节点,所以复杂度O(n)

    数组、单链表、双链表的时间复杂度对比表

    下面贴一个数组、单链表、双链表的时间复杂度对比表:

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  • 由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。使用链表...

    链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不会按线性的顺序存储数据,而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。

    使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点,链表结构可以充分利用计算机内存空间,实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点,同时链表由于增加了结点的指针域,空间开销比较大。

    链表最明显的好处就是,常规数组排列关联项目的方式可能不同于这些数据项目在记忆体或磁盘上顺序,数据的存取往往要在不同的排列顺序中转换。链表允许插入和移除表上任意位置上的节点,但是不允许随机存取。

    链表和数组的对比:

    download_20191216221040_493.jpg

    常见种链表结构:单向链表

    双向链表

    循环链表

    块状链表

    其它扩展

    单向链表(单链表)-最简单,最常用

    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”。

    每个结点包含了两个域:一个是存储数据元素的数据域(信息域)

    一一个是存储下一个结点地址的指针域

    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,我们把这个记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next。

    danlianbiao_20191216222224_992.jpg

    头结点,尾结点

    头结点:链表的第一个节点,用来记录链表的基地址,方便遍历得到整条链表。

    尾结点:链表的最后一个节点。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。

    时间复杂度:

    链表删除操作情况: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

    插入和删除操作:如果已知相邻结点,这时候进行插入和删除操作,时间复杂度是O(1)。

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    删除结点中“值等于某个给定值”的结点,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)。

    删除给定指针指向的结点,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。因此时间复杂度还是为O(1)

    在指定的节点前插入一个节点,单向链表的时间复杂度是O(n)

    查找操作:因为链表需要一个接着一个往下找(如排队,你想知道排在N位置的人是谁,必须从第一个开始,然后一个一个往下数),所以时间复杂度是O(n)

    循环链表——一种特殊的单链表

    循环链表特点是表中最后一个结点的指针域指向头结点(首节点和末节点被连接在一起),整个链表形成一个环。

    和单链表区别: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。

    循环链表的尾结点指针是指向链表的头结点。

    应用适用于存储有循环特点的数据,比如约瑟夫问题。

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    双向链表-和单链表相比,存相同的数据,需要更多的存储空间

    双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。

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    时间复杂度插入、删除时间复杂度都是O(1), 因为双向链表记录了后继结点和前驱结点的地址

    查找时间复杂度为O(n)

    双向循环链表-将双向表和循环表整合一起试用

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    链表VS数组性能

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    数组简单易用,在实现上使用的是连续的内存空间,可以借助 CPU 的缓存机制,预读数组中的数据,所以访问效率更高。而链表在内存中并不是连续存储,所以对 CPU 缓存不友好,没办法有效预读。CPU在从内存读取数据的时候,会先把读取到的数据加载到CPU的缓存中。而CPU每次从内存读取数据并不是只读取那个特定要访问的地址,而是读取一个数据块(这个大小我不太确定。。)并保存到CPU缓存中,然后下次访问内存数据的时候就会先从CPU缓存开始查找,如果找到就不需要再从内存中取。这样就实现了比内存访问速度更快的机制,也就是CPU缓存存在的意义:为了弥补内存访问速度过慢与CPU执行速度快之间的差异而引入。

    对于数组来说,存储空间是连续的,所以在加载某个下标的时候可以把以后的几个下标元素也加载到CPU缓存这样执行速度会快于存储空间不连续的链表存储。

    数组缺点:大小固定,若存储空间不足,需进行扩容,一旦扩容就要进行数据复制,而这时非常费时的。

    数组优点:由于数组使用的连续的内存空间,可以借助CPU缓存机制,提高数组访问效率

    链表缺点:内存空间消耗更大,因为链表每个结点都需要消耗额外的存储空间去存储指向下一个结点的指针。

    对链表进行频繁的插入和删除操作,会导致频繁的内存申请和释放,容易造成内存碎片,如果是Java语言,还可能会造成频繁的GC(自动垃圾回收器)操作。

    常见用途:

    常用于组织检索较少,而删除、添加、遍历较多的数据。

    参考文章:

    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%93%BE%E8%A1%A8

    https://time.geekbang.org/column/article/41013

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  • 单向链表时间复杂度 在单向链表原理和实现中已经和动态数组相比对比并分析了单向链表时间复杂度: 情况分类 添加 删除 最好 头节点 O(1) O(1) 最差 尾节点 O(n) O(n) 平均 O(n) O(n) 双向链表的...

    单向链表的时间复杂度

    单向链表原理和实现中已经和动态数组相比对比并分析了单向链表的时间复杂度:

    情况分类添加删除
    最好 头节点O(1)O(1)
    最差 尾节点O(n)O(n)
    平均O(n)O(n)

    双向链表的时间复杂度

    查找节点

    因为对节点的添加和删除操作需要查找对于index的节点,首先分析以下查找节点的代码:

    - (JKRLinkedListNode *)nodeWithIndex:(NSInteger)index {
        [self rangeCheckForExceptAdd:index];
        // _size >> 1 相当于 floor(_size / 2),位运算可以大大节省计算时间
        if (index < (_size >> 1)) { // 当index位于链表的前半,从头节点向后查找
            JKRLinkedListNode *node = _first;
            for (NSUInteger i = 0; i < index; i++) {
                node = node.next;
            }
            return node;
        } else { // 当index位于链表的后半,从尾节点向前查找
            JKRLinkedListNode *node = _last;
            for (NSUInteger i = _size - 1; i > index; i--) {
                node = node.prev;
            }
            return node;
        }
    }
    复制代码

    当index == 0 或 index == _size - 1时,即查找头节点和尾节点时,直接就可以一次查找就拿到需要的节点。越靠近头节点或尾节点,查找需要遍历的次数越小,最坏的情况就是查找中间的节点,需要 n / 2 次查找。

    添加和删除

    - (void)insertObject:(id)anObject atIndex:(NSUInteger)index {
        [self rangeCheckForAdd:index];
        
        if (index == _size) { // index == size 相当于 插入到表尾 或者 空链表添加第一个节点
            JKRLinkedListNode *oldLast = _last;
            JKRLinkedListNode *node = [[JKRLinkedListNode alloc] initWithPrev:_last object:anObject next:nil];
            _last = node;
            // 还可以用 !oldLast 、 !_first 判断
            if (_size == 0) { // 空链表添加第一个节点
                _first = _last;
            } else { // 添加到表尾
                oldLast.next = _last;
            }
        } else { // 插入到表的非空节点的位置上
            JKRLinkedListNode *next = [self nodeWithIndex:index];
            JKRLinkedListNode *prev = next.prev;
            JKRLinkedListNode *node = [[JKRLinkedListNode alloc] initWithPrev:prev object:anObject next:next];
            next.prev = node;
            // 还可以用 !prev 、 next == _first 判断
            if (index == 0) { // 插入到表头
                _first = node;
            } else { // 插入到表中间
                prev.next = node;
            }
        }
        _size++;
    }
    复制代码

    由于添加的所有情况对节点prev和next操作都是相同的,区别就是通过index查找节点,这取决于上面查找节点的复杂度。因此可以推出结论,双向链表删除头节点、尾节点都是O(1),越靠近头节点或尾节点操作时间越快,越靠近链表中间越慢。平均复杂度为O(n),而删除同添加。

    双向链表时间复杂度

    情况分类添加删除
    最好 头节点O(1)O(1)
    最好 尾节点O(1)O(1)
    平均O(n)O(n)

    单向链表和双向链表时间复杂度对比

    由上面的结论可以知道,单向链表和双向链表在操作头节点、链表的前半部分、链表的中间节点时都是一样的。而双向链表在操作尾节点、链表后半部分是大大优于单向链表的。

    下面是一段对比测试,分别对比了单向链表和双向链表在对头节点、尾节点、前半部分节点、后半部分节点、中间节点这五种情况下的对比:

    void compareSingleLinkedListAndLinkedList() {
        NSUInteger testCount = 50000;
        
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRSingleLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:0];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeFirstObject];
            }
            NSLog(@"单向链表操作头节点");
        }];
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:0];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeFirstObject];
            }
            NSLog(@"双向链表操作头节点");
        }];
        
        
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRSingleLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array addObject:[NSNumber numberWithInteger:i]];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeLastObject];
            }
            NSLog(@"单向链表操作尾节点");
        }];
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array addObject:[NSNumber numberWithInteger:i]];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeLastObject];
            }
            NSLog(@"双向链表操作尾节点");
        }];
        
        
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRSingleLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:array.count >> 2];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeObjectAtIndex:array.count >> 2];
            }
            NSLog(@"单向链表操作 index = 总节点数*0.25 节点");
        }];
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:array.count >> 2];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeObjectAtIndex:array.count >> 2];
            }
            NSLog(@"双向链表操作 index = 总节点数*0.25 节点");
        }];
        
        
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRSingleLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:array.count * 0.75];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeObjectAtIndex:array.count * 0.75];
            }
            NSLog(@"单向链表操作 index = 总节点数*0.75 节点");
        }];
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:array.count * 0.75];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeObjectAtIndex:array.count * 0.75];
            }
            NSLog(@"双向链表操作 index = 总节点数*0.75 节点");
        }];
        
        
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRSingleLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:array.count >> 1];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeObjectAtIndex:array.count >> 1];
            }
            NSLog(@"单向链表操作中间节点");
        }];
        [JKRTimeTool teskCodeWithBlock:^{
            JKRBaseList *array = [JKRLinkedList new];
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array insertObject:[NSNumber numberWithInteger:i] atIndex:array.count >> 1];
            }
            for (NSUInteger i = 0; i < testCount; i++) {
                [array removeObjectAtIndex:array.count >> 1];
            }
            NSLog(@"双向链表操作中间节点");
        }];
    }
    复制代码

    打印结果:

    单向链表操作头节点
    耗时: 0.020 s
    双向链表操作头节点
    耗时: 0.038 s
    
    单向链表操作尾节点
    耗时: 49.085 s
    双向链表操作尾节点
    耗时: 0.033 s
    
    单向链表操作 index = 总节点数*0.25 节点
    耗时: 12.144 s
    双向链表操作 ndex = 总节点数*0.25 节点
    耗时: 12.215 s
    
    单向链表操作 index = 总节点数*0.75 节点
    耗时: 35.735 s
    双向链表操作 index = 总节点数*0.75 节点
    耗时: 18.488 s
    
    单向链表操作中间节点
    耗时: 23.856 s
    双向链表操作中间节点
    耗时: 36.420 s
    复制代码

    上面的打印可以看到,单向链表在操作头节点、尾节点、中间节点、前半部分节点时,部分情况是优于双向链表,这也是由于单向链表对节点操作次数少于双向链表,因为它不用操作节点指向前一个节点的指针。但是当操作后半部分节点、尾节点时,单向链表的效率就会大大低于双向链表。

    所以,当只需要对数据的头部或者前半部分进行操作时,单向链表和双向链表时间复杂度一致,并且单向链表更加精简高效。但是如果需要对数据的头部、尾部都要进行操作时,双向链表大大优于单向链表。

    展开全文
  • 双向链表为何时间复杂度为O(1)?

    千次阅读 2019-09-25 05:59:57
    双向链表相比于单向链表,所谓的O(1)是指删除、插入操作。 单向链表要删除某一节点时,必须要先通过... 双链表(双向链表)知道要删除某一节点p时,获取其前驱节点q的方式为 q = p->prior,不必再进行遍历。故...
  • 反转链表,最简单的就是使用栈了,放进栈里然后拿出来,但这样的操作使用的空间复杂度是O(N)..其实可以做到空间复杂度是O(1)的。public class C08_RevolveLinked1 { // 单向链表 public static class Node { int...
  • 优点:构建简单,能在O(1)的时间里根据数组下标来查询某个元素。 缺点:构建时需要分配一段连续的空间,查询某个元素时需要遍历整个数组,耗费O(n)的时间。删除和添加元素同样需要耗费O(n)的时间。 ...
  • 双向循环链表C++实现

    2016-12-11 10:13:18
    数据结构课程设计实现双向循环链表,我这有详细的课程设计说明书以及答辩ppt,有需要的可以留言哈 ,仅供参考 嘿嘿
  • 用单向循环链表解决约瑟夫问题算法优劣性分析用单向循环链表解决约瑟夫问题算法优劣性分析摘要: 首先由简单问题引入约瑟夫问题,然后用单向...时间复杂度中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2011)01...
  • 若是不清楚链表的结构,该篇文章不适合观看,这里只做文字说明,没有链表结构的图示
  • 迭代器从第i个元素开始如果您创建一个直接从LinkedList的第i个索引处开始的Iterator,您需要知道这...这是一个双向链表的例证(Javas LinkedList也是双重链接): 因此,如果您从第i个元素开始创建一个Iterator,它将从头...
  • 算法思路: 我们一直双链表是递增有序,可以很快联想到“二分法”,只需要找到第一个节点元素和最后 一个节点元素即可,两者相加和给出的X比较,如果大于目标值,则最大元素前移,小于目标值则最小 元素后移,等于...
  • 1.单向链表要删除某一节点时,必须要先通过遍历的方式找到前驱节点(开发中大致分为两种删除方式:1.通过待删除节点序号2....3.单、双链表的插入操作,若给定前驱节点,则时间复杂度均为O(1)。否则只能按序或
  • 上一篇我们用链表简单的实现了LRU的算法思维以及算法,我们最后分析的时间复杂度为0(n),n为链表中的长度,我们用的是单链表,单链表实现的,所有删除需要查找到对应的节点,利用哨兵的思维,监控查找的前一个节点。...
  • 最近在面试过程中总被问到链表的问题,因此这里把自己实现的链表操作上传给大家共享!包括单链表,双链表,循环单链表,循环双链表的(可重复)插入和(可重复)删除的完整实现,由c及Code::Blacks实现.
  • 在实现队列的链表结构中,时间复杂度最优的是: 仅设置头指针的单循环链表 仅设置尾指针的单循环链表 仅设置头指针的双向链表 仅设置尾指针的双向链表 答案 2 前提:队列中的结点从队尾插入,从队头删除;队列中的结点...
  • 总结:以空间换取时间
  • 该方法是将节点插入在当前循环双链表的表尾上,为此增加一个尾指针r ,并始终指向当前链表的尾节点,最后让r->next 指向头结点。头结点的prior 指向尾节点。 注意:这里头结点,尾节点 要相互指向 才是循环双链表 ...
  • 循环链表(循环单链表和双链表

    千次阅读 2021-02-04 13:52:36
    循环链表前言一、循环单链表的初始化二、判断是否为空或表尾结点三、循环双链表的初始化四、循环双链表的插入与删除 前言 对于循环单链表而言,在进行插入和删除时,可以让指针指向尾部,对于表头(通过尾部找到头部...
  • 循环链表(2)

    2020-04-18 14:26:12
    循环链表中,如果我们要找最后一个元素,时间复杂度为o(n),因为我们需要从第一个开始一个接一个的找。 那怎样再次简化,将时间复杂度降低呢 我们可以设置一个尾指针(作用类似于头指针)指向尾结点,尾结点的指针...
  • 循环链表 循环链表(Circular Linked List)是另一种形式的链式存储结构。其特点是表中最后一个结点的指针域指向头结点,整个链表形成一个环。 循环单链表的操作和单链表基本一致,差别仅在于:当链表遍历时,...
  • 用C++和Java实现带头节点的双向循环链表,要继承linearList类,并实现它的所有功能,另外,必须实现双向迭代器。 实现带头节点的双向循环链表,要具有以下的功能: 判断表是否为空,如果为空则返回true,不空返回...
  • 数据结构,在一个双向链表中删除一个元素的时间复杂度怎么计算?
  • 单链表、双链表循环链表

    千次阅读 2019-09-20 20:39:18
    这学期的数据结构课有讲到链表,所以再来温故一下,毕竟温故知新嘛。 链表与数组的区别 ...数组利用下标定位元素,时间复杂度为O(1),链表在最坏情况下是O(n);即在随机性查找上数组比链表更...
  • C语言之链表:单向链表循环链表,双向链表 提起链式存储结构,其与数组是两个非常基础的数据结构,每当提到链式存储结构时,一般情况下我们都会将其与数组放到一块儿来比较。 对于数组与链表,从结构上来看,数组...
  • #include "stdafx.h" #include&lt;stdio.h&gt; #include&lt;malloc.h&...typedef struct lnode //定义链表结点的数据结构 { int data; struct lnode *next; }Lnode; ty...
  • 单链表、循环链表、双向循环链表总结

    千次阅读 多人点赞 2019-11-23 18:56:31
    链表介绍 不带头结点的单向链表 带头结点的单向链表 循环链表 双向循环链表
  • 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向循环链表...

空空如也

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循环双链表时间复杂度