顺序表和链表由于存储结构上的差异,导致它们具有不同的特点,适用于不同的场景。本节就来分析它们的特点,让读者明白 " 在什么样的场景中使用哪种存储结构" 更能有效解决问题。
通过系统地学习顺序表和链表我们知道,虽然它们同属于线性表,但数据的存储结构有本质的不同:
基于不同的存储结构,顺序表和链表有以下几种不同。
顺序表存储数据实行的是 "一次开辟,永久使用",即存储数据之前先开辟好足够的存储空间,空间一旦开辟后期无法改变大小(使用动态数组的情况除外)。
而链表则不同,链表存储数据时一次只开辟存储一个节点的物理空间,如果后期需要还可以再申请。
因此,若只从开辟空间方式的角度去考虑,当存储数据的个数无法提前确定,又或是物理空间使用紧张以致无法一次性申请到足够大小的空间时,使用链表更有助于问题的解决。
从空间利用率的角度上看,顺序表的空间利用率显然要比链表高。
这是因为,链表在存储数据时,每次只申请一个节点的空间,且空间的位置是随机的,如图 2 所示:
这种申请存储空间的方式会产生很多空间碎片,一定程序上造成了空间浪费。不仅如此,由于链表中每个数据元素都必须携带至少一个指针,因此,链表对所申请空间的利用率也没有顺序表高。
空间碎片,指的是某些容量很小(1KB 甚至更小)以致无法得到有效利用的物理空间。
解决不同类型的问题,顺序表和链表对应的时间复杂度也不同。
根据顺序表和链表在存储结构上的差异,问题类型主要分为以下 2 类:
1. 问题中主要涉及元素的插入、删除和移动操作极少而遍历较多;
2. 问题中主要涉及元素的插入、删除和移动而访问元素的需求很少;
第 1 类问题适合使用顺序表。这是因为,顺序表中存储的元素可以使用数组下标直接访问,无需遍历整个表,因此使用顺序表访问元素的时间复杂度为O(1),链表访问元素的时间复杂度为O(n).
第 2 类问题则适合使用链表。链表中数据元素之间的逻辑关系靠的是节点之间的指针,当需要在链表中某处插入或删除节点时,只需改变相应节点的指针指向即可,无需大量移动元素,因此链表中插入、删除或移动数据所耗费的时间复杂度为O(1);而顺序表中,插入、删除和移动数据可能会牵涉到大量元素的整体移动,因此时间复杂度至少为O(n).
综上所述,不同类型的场景,选择合适的存储结构会使解决问题效率成倍数地提高。