Python实现的数据结构与算法之链表详解

本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之链表。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

一、概述

链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接。
根据结构的不同,链表可以分为单向链表、单向循环链表、双向链表、双向循环链表等。其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示:

二、ADT

这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异。单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口:

① SinCycLinkedlist() 创建单向循环链表
② add(item) 向链表中插入数据项
③ remove(item) 删除链表中的数据项
④ search(item) 在链表中查找数据项是否存在
⑤ empty() 判断链表是否为空
⑥ size() 返回链表中数据项的个数

单向循环链表操作的示意图如下:

三、Python实现

Python的内建类型list底层是由C数组实现的,list在功能上更接近C++的vector(因为可以动态调整数组大小)。我们都知道,数组是连续列表,链表是链接列表,二者在概念和结构上完全不同,因此list不能用于实现链表。
在C/C++中,通常采用“指针+结构体”来实现链表;而在Python中,则可以采用“引用+类”来实现链表。在下面的代码中,SinCycLinkedlist类代表单向循环链表,Node类代表链表中的一个节点:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node:
  def __init__(self, initdata):
    self.__data = initdata
    self.__next = None
  def getData(self):
    return self.__data
  def getNext(self):
    return self.__next
  def setData(self, newdata):
    self.__data = newdata
  def setNext(self, newnext):
    self.__next = newnext
class SinCycLinkedlist:
  def __init__(self):
    self.head = Node(None)
    self.head.setNext(self.head)
  def add(self, item):
    temp = Node(item)
    temp.setNext(self.head.getNext())
    self.head.setNext(temp)
  def remove(self, item):
    prev = self.head
    while prev.getNext() != self.head:
      cur = prev.getNext()
      if cur.getData() == item:
        prev.setNext(cur.getNext())
      prev = prev.getNext()
  def search(self, item):
    cur = self.head.getNext()
    while cur != self.head:
      if cur.getData() == item:
        return True
      cur = cur.getNext()
    return False
  def empty(self):
    return self.head.getNext() == self.head
  def size(self):
    count = 0
    cur = self.head.getNext()
    while cur != self.head:
      count += 1
      cur = cur.getNext()
    return count
if __name__ == '__main__':
  s = SinCycLinkedlist()
  print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))
  s.add(19)
  s.add(86)
  print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))
  print('86 is%s in s' % ('' if s.search(86) else ' not',))
  print('4 is%s in s' % ('' if s.search(4) else ' not',))
  print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))
  s.remove(19)
  print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))

运行结果:

$ python sincyclinkedlist.py
s.empty() == True, s.size() == 0
s.empty() == False, s.size() == 2
86 is in s
4 is not in s
s.empty() == False, s.size() == 2
s.empty() == False, s.size() == 1

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python单链表简单实现代码

    本文实例讲述了Python单链表简单实现代码.分享给大家供大家参考,具体如下: 用Python模拟一下单链表,比较简单,初学者可以参考参考 #coding:utf-8 class Node(object): def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class NodeList(object): def __init__(self, node): self.head = node self.head.next = No

  • python单链表实现代码实例

    链表的定义:链表(linked list)是由一组被称为结点的数据元素组成的数据结构,每个结点都包含结点本身的信息和指向下一个结点的地址.由于每个结点都包含了可以链接起来的地址信息,所以用一个变量就能够访问整个结点序列.也就是说,结点包含两部分信息:一部分用于存储数据元素的值,称为信息域:另一部分用于存储下一个数据元素地址的指针,称为指针域.链表中的第一个结点的地址存储在一个单独的结点中,称为头结点或首结点.链表中的最后一个结点没有后继元素,其指针域为空. python单链表实现代码: 复制代码

  • Python单链表的简单实现方法

    本文实例讲述了Python单链表的简单实现方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 通常来说,要定义一个单链表,首先定义链表元素:Element.它包含3个字段: list:标识自己属于哪一个list datum:改元素的value next:下一个节点的位置 具体实现代码如下: class LinkedList(object): class Element(object): def __init__(self,list,datum,next): self._list = list self.

  • Python数据结构之单链表详解

    本文实例为大家分享了Python数据结构之单链表的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # 节点类 class Node(): __slots__=['_item','_next'] # 限定Node实例的属性 def __init__(self,item): self._item = item self._next = None # Node的指针部分默认指向None def getItem(self): return self._item def getNext(self): return s

  • Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现

    Python 中的 list 并不是我们传统(计算机科学)意义上的列表,这也是其 append 操作会比 insert 操作效率高的原因.传统列表--通常也叫作链表(linked list)--通常是由一系列节点(node)来实现的,其每一个节点(尾节点除外)都持有一个指向下一个节点的引用. 其简单实现: class Node: def __init__(value, next=None): self.value = value self.next = next 接下来,我们就可使用链表的结构来

  • python数据结构之链表详解

    数据结构是计算机科学必须掌握的一门学问,之前很多的教材都是用C语言实现链表,因为c有指针,可以很方便的控制内存,很方便就实现链表,其他的语言,则没那么方便,有很多都是用模拟链表,不过这次,我不是用模拟链表来实现,因为python是动态语言,可以直接把对象赋值给新的变量. 好了,在说我用python实现前,先简单说说链表吧.在我们存储一大波数据时,我们很多时候是使用数组,但是当我们执行插入操作的时候就是非常麻烦,看下面的例子,有一堆数据1,2,3,5,6,7我们要在3和5之间插入4,如果用数组,我

  • 浅谈Python单向链表的实现

    链表由一系列不必在内存中相连的结构构成,这些对象按线性顺序排序.每个结构含有表元素和指向后继元素的指针.最后一个单元的指针指向NULL.为了方便链表的删除与插入操作,可以为链表添加一个表头. 删除操作可以通过修改一个指针来实现. 插入操作需要执行两次指针调整. 1. 单向链表的实现 1.1 Node实现 每个Node分为两部分.一部分含有链表的元素,可以称为数据域:另一部分为一指针,指向下一个Node. class Node(): __slots__=['_item','_next'] #限定N

  • Python实现的数据结构与算法之链表详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之链表.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接. 根据结构的不同,链表可以分为单向链表.单向循环链表.双向链表.双向循环链表等.其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示: 二.ADT 这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异.单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① SinCycLin

  • Python实现的数据结构与算法之队列详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行. 二.ADT 队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Queue() 创建队列 ② enqueue(item) 向队尾插入项 ③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项 ④ empty() 判断队列是否为空 ⑤ size() 返回队列中项的个数 队

  • Python实现的数据结构与算法之快速排序详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之快速排序.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分).划分元素pivot.right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上:然后分别对left和right两个部分进行 递归排序. 其中

  • Python数据结构与算法之算法分析详解

    目录 0. 学习目标 1. 算法的设计要求 1.1 算法评价的标准 1.2 算法选择的原则 2. 算法效率分析 2.1 大O表示法 2.2 常见算法复杂度 2.3 复杂度对比 3. 算法的存储空间需求分析 4. Python内置数据结构性能分析 4.1 列表性能分析 4.2 字典性能分析 0. 学习目标 我们已经知道算法是具有有限步骤的过程,其最终的目的是为了解决问题,而根据我们的经验,同一个问题的解决方法通常并非唯一.这就产生一个有趣的问题:如何对比用于解决同一问题的不同算法?为了以合理的方式

  • C语言 数据结构与算法之字符串详解

    目录 串的定义 串的比较 串的抽象数据类型 串的初始化 相关定义初始化 定长类初始化 串的堆式顺序存储结构(Heap) 初始化堆字符串 赋值操作 比较两个堆字符串的大小 串的定义 零个或多个字符组成的有限序列 串的比较 串的比较实际上是在比较串中字符的编码 存在某个k < min(n,m),使得ai = bi (i = 1,2,3,4..k) 如果 ak < bk  -->  那么srt1 < srt2 (反之也成立) 除去相等的字符,在第一个不相等的字符位置以Ascii码进行比较

  • Python中八大图像特效算法的示例详解

    目录 0写在前面 1毛玻璃特效 2浮雕特效 3油画特效 4马赛克特效 5素描特效 6怀旧特效 7流年特效 8卡通特效 0 写在前面 图像特效处理是基于图像像素数据特征,将原图像进行一定步骤的计算——例如像素作差.灰度变换.颜色通道融合等,从而达到期望的效果.图像特效处理是日常生活中应用非常广泛的一种计算机视觉应用,出现在各种美图软件中,这些精美滤镜背后的数学原理都是相通的,本文主要介绍八大基本图像特效算法,在这些算法基础上可以进行二次开发,生成更高级的滤镜. 本文采用面向对象设计,定义了一个图像

  • Java数据结构与算法入门实例详解

    第一部分:Java数据结构 要理解Java数据结构,必须能清楚何为数据结构? 数据结构: Data_Structure,它是储存数据的一种结构体,在此结构中储存一些数据,而这些数据之间有一定的关系. 而各数据元素之间的相互关系,又包括三个组成成分,数据的逻辑结构,数据的存储结构和数据运算结构. 而一个数据结构的设计过程分成抽象层.数据结构层和实现层. 数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类:线性数据结构和非线性数据结构. 一.Java数据结构之:线性数据结构 线性数据结构:常见的

  • java数据结构与算法之快速排序详解

    本文实例讲述了java数据结构与算法之快速排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 交换类排序的另一个方法,即快速排序. 快速排序:改变了冒泡排序中一次交换仅能消除一个逆序的局限性,是冒泡排序的一种改进:实现了一次交换可消除多个逆序.通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 步骤: 1.从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(piv

  • java数据结构与算法之插入排序详解

    本文实例讲述了java数据结构与算法之插入排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 复习之余,就将数据结构中关于排序的这块知识点整理了一下,写下来是想与更多的人分享,最关键的是做一备份,为方便以后查阅. 排序 1.概念: 有n个记录的序列{R1,R2,.......,Rn}(此处注意:1,2,n 是下表序列,以下是相同的作用),其相应关键字的序列是{K1,K2,.........,Kn}.通过排序,要求找出当前下标序列1,2,......,n的一种排列p1,p2,........pn,使得相应关键

  • java数据结构与算法之冒泡排序详解

    本文实例讲述了java数据结构与算法之冒泡排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 前面文章讲述的排序算法都是基于插入类的排序,这篇文章开始介绍交换类的排序算法,即:冒泡排序.快速排序(冒泡排序的改进). 交换类的算法:通过交换逆序元素进行排序的方法. 冒泡排序:反复扫描待排序记录序列,在扫描的过程中,顺次比较相邻的两个元素的大小,若逆序就交换位置. 算法实现代码如下: package exp_sort; public class BubbleSort { public static void b

随机推荐