数据结构与算法之美【总结笔记】 -- 链表

链表与数组是想对的一种数据结构

链表的特点为：内存不连续，每个节点存有下一节点的地址（双向链表还需要存储前一节点的地址），以头结点的地址作为链表的基地址，尾节点指向空地址。

延伸：尾节点指向头结点，形成循环链表。每个节点存储前一结点的地址，形成双向链表。每个节点存储前一结点的地址，尾结点指向头结点，形成循环双向链表。

因为每个节点都需要额外的空间存储下一节点的地址，所有链表所占的空间更大，但由于节点间通过存储地址连接，所有链表中节点的地址不连续，不需要一整块内存来服务。同时，由于是指针连接，链表的插入和删除操作不需要对其他数据进行转移，时间复杂度为O(1），但是弊端在于，不是连续内存，所以不支持寻址公式进行随机访问，只能从头结点以此遍历来寻找目标节点，时间复杂度为O（n）。

 

双向链表与单链表比较

问题为“删除定指针指向的节点”，如果是单链表，只能从头结点依次遍历寻找到该节点后再进行操作；如果是双向连败，则可以直接获取前节点和后节点，直接进行删除操作。

对于有序链表进行查询，可以记录下上一次查询的位置P，下一次查询是与P所在节点比较，来确定是往前找还是往后找。

双向链表在某些功能上比单链表要更好用，但是其占的内存也更多，典型以空间换时间。

 

链表与数组的比拼

可能大多数人第一反应是，删除和插入所需时间不同，但是，抛开实际应用做对比就是耍流氓，确实链表的插入和删除很快，都是O（1），但是，实际应用是，如果给你一个链表，和一个节点，让你在某节点之后插入此节点，在执行插入之前，还要先执行查询操作啊，查到目标位置之后，在进行插入，而这个查询的操作，时间复杂度就是O（n），所以，在普通情况下，数组和链表的插入和删除操作，时间复杂度都是O（n）。

正确的比较方式和选择要求应该着眼于他们的另一大不同点，内存。

数组的内存要求是，在声明的时候就先去申请一块指定大小的内存，如果剩余内存不够大则会申请失败报错，然后当数据存满了的时候，需要重新申请内存，然后进行数据转移。有点为，内存连续，便于cup的缓存，可以随机访问，操作简单。

链表的内存要求是，在声明时并不会申请太多内存，增加节点的时候，也只会增加该节点占用的内存，而且内存可以不连续，只要有空就可以，并且链表会自动扩容。但是他的缺点也很明显，需要多余的内存来存储指针，内存消耗翻倍，如果出现频繁的插入删除操作则会引起频繁的内存申请和释放，容易产生内存碎片。

 

ps：

链表的反转

1.声明一个新链表，循环目标链表存入新链表中

时间复杂度为O（n），空间复杂度为O（n）

2.将头结点作为基准，将其后面的第一个节点转成头结点，以此进行

时间复杂度为O（n），空间复杂度为O（1）

public LinkedListNew replace(LinkedListNew linkedListNew){
        LinkedNode firstNode = linkedListNew.first;
        while (firstNode.getNextNode() != null){
            LinkedNode toolNode = firstNode.getNextNode();
            firstNode.setNextNode(toolNode.getNextNode());
            toolNode.setNextNode(linkedListNew.first);
            linkedListNew.first = toolNode;
        }
        return linkedListNew;
    }

3.将尾结点前的第一个节点转移成尾结点，依次进行

时间复杂度为O（n），空间复杂度为O（1）