数据结构:LinkedList与链表

LinkedList与链表(数据结构)

文章目录

  • LinkedList与链表(数据结构)
    • :japanese_goblin:前言:
    • 一、链表的概念及结构
    • 二、单链表SingleList的模拟实现
    • 三、双向链表LinkedList的模拟实现
    • 四、LinkedList的使用
      • 1. LinkedList的构造
      • 2. LinkedList 的其他常用方法介绍
      • 3. LinkedList 的遍历
    • 五、ArrayList(顺序表)和LinkedList(双链表)的区别

前言:

由于ArrayList其底层是一段连续空间,在进行插入或者删除元素时,需要将后序元素整体往前或者往后
搬移,其时间复杂度为O(n),效率比较低。因此:java集合中又引入了LinkedList,即链表结构。

一、链表的概念及结构

链表是一种物理存储结构上非连续存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的引用链接次序实现的 。

数据结构:LinkedList与链表_第1张图片

注意:

  1. head.next存放的是下一个节点的地址。
  2. 从图中可以看出,链式结构在逻辑上是连续的,但是在物理上不一定连续。
  3. 节点一般都是从堆上申请出来的。

实际中链表的结构非常多样,以下情况组合起来就有8种链表结构:

  1. 单向or双向

    数据结构:LinkedList与链表_第2张图片

  2. 带头or不带头

    数据结构:LinkedList与链表_第3张图片

  3. 循环or非循环

    数据结构:LinkedList与链表_第4张图片

ℹ️ 虽然有这么多的链表的结构,但是我们重点掌握两种:

  • 无头单向非循环链表(单链表) :结构简单,一般不会单独用来存数据。实际中更多是作为其他数据结构的子结构。

    数据结构:LinkedList与链表_第5张图片

  • 无头双向非循环链表 (LinkedList) :在Java的集合框架库中LinkedList底层实现就是无头双向循环链表

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3Bj0U81E-1681813509420)(C:\Users\28779\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230416185028084.png)]

二、单链表SingleList的模拟实现

数据结构:LinkedList与链表_第6张图片

模拟实现的SingleList单链表有如下几个功能

  1. 头插法

数据结构:LinkedList与链表_第7张图片

  1. 尾插法

数据结构:LinkedList与链表_第8张图片

  1. 在任意位置插入,第一个数据节点为0号下标

数据结构:LinkedList与链表_第9张图片

  1. 删除第一次出现关键字为key的节点

数据结构:LinkedList与链表_第10张图片

  1. 删除所有值为key的节点

数据结构:LinkedList与链表_第11张图片

  1. 查找是否包含关键字key是否在单链表当中
  2. 得到单链表的长度
  3. 清空链表

废话不多说,直接上代码:

package demo1;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 28779
 * Date: 2023-04-09
 * Time: 10:05
 */
public class MySingleList {
    public class ListNode {
        public int val;
        public ListNode next;

        public ListNode(int val) {
            this.val = val;
        }
    }

    public ListNode head;

    public void createList() {
        ListNode node1 = new ListNode(12);
        ListNode node2 = new ListNode(12);
        ListNode node3 = new ListNode(12);
        ListNode node4 = new ListNode(45);
        ListNode node5 = new ListNode(56);

        node1.next = node2;
        node2.next = node3;
        node3.next = node4;
        node4.next = node5;

        this.head = node1;
    }

    public void showList() {
        ListNode cur = head;
        while(cur != null) {
            System.out.print(cur.val + " ");
            cur = cur.next;
        }
    }

    //得到单链表的长度
    public int size() {
        ListNode cur = head;
        int count = 0;
        while(cur != null) {
            count++;
            cur = cur.next;
        }
        return count;
    }

    //查找是否包含关键字key是否在单链表当中
    public boolean contains(int key) {
        ListNode cur = head;
        while(cur != null){
            if(cur.val == key) {
                return true;
            }
            cur = cur.next;
        }
        return false;
    }

    //头插法
    public void addFirst(int data){
        ListNode node = new ListNode(data);
        node.next = head;
        head = node;
    }

    //尾插法
    public void addLast(int data){
        ListNode node = new ListNode(data);
        if(head == null){
            head = node;
            return;
        }
        ListNode cur = head;
        while(cur.next != null){
            cur = cur.next;
        }
        cur.next = node;

    }

    //任意位置插入,第一个数据节点为0号下标
    public void addIndex(int index,int data) {
        ListNode node = new ListNode(data);
        int len = size();
        if(index < 0 || index > len) {
            throw new IndexOutOfBounds("任意位置插入数据的时候,index位置不合法" + index);
        }
        if(index == 0) {
            addFirst(data);
            return;
        }
        if(index == len) {
            addLast(data);
            return;
        }

        ListNode cur = head;
        for (int i = 0; i < index - 1; i++) {
            cur = cur.next;
        }
        node.next = cur.next;
        cur.next = node;
    }

    //删除第一次出现关键字为key的节点
    public void remove(int key) {
        if(head == null) {
            return;
        }
        if(head.val == key) {
            head = head.next;
            return;
        }

        ListNode prev = searchPrev(key);      //找前驱节点
        if(prev == null) {
            System.out.println("没有这个数据!!");
            return;
        }

        ListNode del = prev.next;

        prev.next = del.next;
    }
    private ListNode searchPrev(int key) {
        ListNode prev = head;
        while (prev.next != null) {
            if(prev.next.val == key) {
                return prev;
            }
            else {
                prev = prev.next;
            }
        }
        return null;
    }

    //删除所有值为key的节点
    public void removeAllKey(int key){  //利用快慢指针
        if(head == null) {
            return;
        }
        ListNode cur = head.next;
        ListNode prev = head;
        while(cur != null){
            if(cur.val == key) {
                prev.next = cur.next;
                cur = cur.next;
            }																	
            else {
                prev = cur;
                cur = cur.next;
            }
        }
        if(head.val == key){
            head = head.next;
        }
    }

    //清空链表
    public void clear(){
        //this.head = null;
        while (head != null){
            ListNode headNext = head.next;
            head.next = null;
            head = headNext;
        }
    }
}

以下是测试+异常代码:

package demo1;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 28779
 * Date: 2023-04-09
 * Time: 10:05
 */
public class Test {                                        //测试代码
    public static void main(String[] args) {
        MySingleList mySingleList = new MySingleList();
        mySingleList.createList();
        mySingleList.showList();
        System.out.println();
        System.out.println("单链表长度为:" + mySingleList.size());
        System.out.println("是否有某元素:" + mySingleList.contains(13));
        mySingleList.addFirst(10);         //头插法
        mySingleList.showList();
        System.out.println();
        mySingleList.addLast(100);         //尾插法
        mySingleList.showList();
        System.out.println();
        try {
            mySingleList.addIndex(2, 1000);     //在下标为index的位置上添加一个数data
        }catch (IndexOutOfBounds indexOutOfBounds){
            indexOutOfBounds.printStackTrace();
        }
        //mySingleList.addIndex(111, 1000);
        mySingleList.showList();
        System.out.println();
        mySingleList.remove(100);    //移除key单个关键字
        mySingleList.showList();
        System.out.println();
        mySingleList.removeAllKey(12);    //移除所有的key关键字
        mySingleList.showList();
        System.out.println();
        mySingleList.clear();             //清空链表
        mySingleList.showList();
    }
}

package demo1;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 28779
 * Date: 2023-04-09
 * Time: 10:50
 */
public class IndexOutOfBounds extends RuntimeException {  //异常代码
    public IndexOutOfBounds() {
    }

    public IndexOutOfBounds(String message) {
        super(message);
    }
}

三、双向链表LinkedList的模拟实现

数据结构:LinkedList与链表_第12张图片

模拟实现的LinkedList双向链表功能与单链表功能一样(各个功能的实现均与单链表的相似,这里就不再赘述)

1.头插法

2.尾插法

3.任意位置插入,第一个数据节点为0号下标

4.查找是否包含关键字key是否在单链表当中

5.删除第一次出现关键字为key的节点

6.删除所有值为key的节点

7.得到单链表的长度

废话不多说,直接上代码:

package imitate_LinkedList;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 28779
 * Date: 2023-04-14
 * Time: 15:36
 */
public class MyLinkedList {
    static class ListNode {
        public int val;
        public ListNode prev;
        public ListNode next;

        public ListNode(int val) {
            this.val = val;
        }
    }

    public ListNode head;
    public ListNode last;

    //得到双向列表的长度
    public int size(){
        int len = 0;
        ListNode cur = head;
        while(cur != null){
            cur = cur.next;
            len++;
        }
        return len;
    }

    public void display(){
        ListNode cur = head;
        while(cur != null){
            System.out.print(cur.val + " ");
            cur = cur.next;
        }
        System.out.println();
    }

    //查找双链表是否存在某个节点
    public boolean contains(int key){
        ListNode cur = head;
        while(cur != null){
            if(cur.val == key){
                return true;
            }
            cur = cur.next;
        }
        return false;
    }

    //头插法
    public void addFirst(int data) {
        ListNode node = new ListNode(data);

        if(head == null){
            head = node;
            last = node;
            return;
        }
        head.prev = node;
        node.next = head;
        head = node;
    }


    //尾插法
    public void addLast(int data) {
        ListNode node = new ListNode(data);
        if(head == null){
            addFirst(data);
            return;
        }
        last.next = node;
        node.prev = last;
        last = node;
    }

    //在某个下标为index的节点处新增一个节点
    public void addIndex(int index, int data){
        if(index < 0 || index > size()){
            throw new IndexOutOfBounds("双向列表index不合法!!");
        }
        if(index == size()) {
            addLast(data);
            return;
        }

        if(index == 0){
            addFirst(data);
            return;
        }

        ListNode cur = head;

        while(index != 0) {
            index -- ;
            cur = cur.next;
        }

        ListNode node = new ListNode(data);

        node.prev  = cur.prev;
        node.next = cur;
        cur.prev.next = node;
        cur.prev = node;
    }

    //删除第一次出现关键字为key的节点
    public void remove(int key) {
        ListNode cur = head;

        //头结点为要删除的节点
        if(head.val == key) {
            head = head.next;
            //判断是否只有一个头节点
            if(head != null) {
                head.prev = null;
                return;
            }
        }

        //要删除的节点在中间
        while(cur.next != null) {
            if(cur.val == key) {
                cur.prev.next = cur.next;
                cur.next.prev = cur.prev;
                return;
            }
            cur = cur.next;
        }

        //尾节点为要删除的节点
        if(cur.val == key) {
            cur.prev.next = null;
            last = last.prev;
        }
    }

    //删除所有值为key的节点
    public void removeAllKey(int key) {
        ListNode cur = head;

        while(cur != null) {
            if(cur.val == key) {
                //判断是否为头结点
                if(cur == head) {
                    head = head.next;
                    if(head != null) {
                        head.prev = null;
                    }else {
                        last = null;
                    }
                } else {
                    cur.prev.next = cur.next;
                    //判断是否为尾节点
                    if(cur.next != null) {
                        cur.next.prev = cur.prev;
                    } else {
                        last = last.prev;
                    }
                }
                cur = cur.next;
            } else {
                cur = cur.next;
            }
        }
    }

    public void clear(){
        ListNode cur = head;

        while(cur != null) {
            ListNode curNext = cur.next;
            cur.next = null;
            cur.prev = null;
            cur = curNext;
        }
        head = null;
        last = null;
    }
}

以下是测试+异常代码:

package imitate_LinkedList;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 28779
 * Date: 2023-04-14
 * Time: 15:44
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        MyLinkedList myLinkedList = new MyLinkedList();
        myLinkedList.addFirst(12);
        myLinkedList.addFirst(12);
        myLinkedList.addFirst(34);
        myLinkedList.addFirst(56);

        myLinkedList.display();

        myLinkedList.addLast(10);
        myLinkedList.display();

        myLinkedList.addIndex(5,100);
        myLinkedList.display();

        //移除第一次出现的关键字key
        myLinkedList.remove(12);
        myLinkedList.display();

        //移除全部key
        myLinkedList.removeAllKey(12);
        myLinkedList.display();

        //清空双链表的内容
        myLinkedList.clear();
        myLinkedList.display();
    }
}

package imitate_LinkedList;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 28779
 * Date: 2023-04-14
 * Time: 17:29
 */
public class IndexOutOfBounds extends RuntimeException{
    public IndexOutOfBounds() {

    }

    public IndexOutOfBounds(String message) {
        super(message);
    }
}

四、LinkedList的使用

1. LinkedList的构造

方法 解释
LinkedList() 无参构造
public LinkedList(Collection c) 使用其他集合容器中元素构造List
public static void main(String[] args) {
// 构造一个空的LinkedList
List<Integer> list1 = new LinkedList<>();
    
List<String> list2 = new java.util.ArrayList<>();
list2.add("JavaSE");
list2.add("JavaWeb");
list2.add("JavaEE");
// 使用ArrayList构造LinkedList
List<String> list3 = new LinkedList<>(list2);
}

2. LinkedList 的其他常用方法介绍

方法 解释
boolean add(E e) 尾插 e
void add(int index, E element) 将 e 插入到 index 位置
boolean addAll(Collection c) 尾插 c 中的元素
E remove(int index) 删除 index 位置元素
boolean remove(Object o) 删除遇到的第一个 o
E get(int index) 获取下标 index 位置元素
E set(int index, E element) 将下标 index 位置元素设置为 element
void clear() 清空
boolean contains(Object o) 判断 o 是否在线性表中
int indexOf(Object o) 返回第一个 o 所在下标
int lastIndexOf(Object o) 返回最后一个 o 的下标
List subList(int fromIndex, int toIndex) 截取部分 list

3. LinkedList 的遍历

LinkedList可以使用三方方式遍历:for循环+下标、foreach、使用 正序/逆序 迭代器。

public static void main(String[] args) {
    LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
    list.add(1); // add(elem): 表示尾插
    list.add(2);
    list.add(3);
    
 	// 使用下标+for遍历
    for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    	System.out.print(list.get(i) + " ");
    } 
    
  	// foreach遍历
    for (int e:list) {
		System.out.print(e + " ");
    }
	System.out.println();
    
	// 使用迭代器遍历---正向遍历
	ListIterator<Integer> it = list.listIterator();
	while(it.hasNext()){
		System.out.print(it.next()+ " ");
	}
	System.out.println();
    
	// 使用反向迭代器---反向遍历
	ListIterator<Integer> rit = list.listIterator(list.size());
	while (rit.hasPrevious()){
		System.out.print(rit.previous() +" ");
	}
	System.out.println();
}

五、ArrayList(顺序表)和LinkedList(双链表)的区别

不同点 ArrayList(单链) LinkedList(双链)
存储空间上 物理上一定连续 逻辑上连续,但物理上不一定连续
随机访问 支持O(1) 不支持:O(N)
头插 需要搬移元素,效率低O(N) 只需修改引用的指向,时间复杂度为O(1)
插入 空间不够时需要扩容 没有容量的概念
应用场景 元素高效率查询 任意位置插入和删除频繁

数据结构:LinkedList与链表_第13张图片

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