Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现

Python数据结构与算法之列表(链表,linkedlist)简单实现

在Python中,列表是一种非常常用的数据类型。除了Python内置的列表,还可以使用链表(linkedlist)来实现列表。链表是一种线性数据结构,由一系列节点组成,每个节点包数据和指向下一个节点的指针。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python实现链表,并演示如何使用链实现列表。

链表的实现

在Python中,我们可以使用类来实现链表。每个节点可以表示为一个类的实例,包含数据和指向下一个节点的指针。链表本身也可以表示为一个类的实例,包含指向链表头部的指针。下面是一个简单的链表现:

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

上述代码中,我们定义了一个Node类表示链表的节点,包含数据和指向下一个节点的指针。我们还定义了一个LinkedList类表示链表本身,包含指向链表头部的指针。

链表的操作

链表支持许多操作,例如添加元素、删除元素、访问元素等。下面是一些常用的链表操作。

添加元素

要向链表中添加元素,我们可以使用append()函数或insert()函数。append()函数用于在链表末尾添加元素,而insert()函数用于在指定位置添加元素。例如:

# 向链表中添加元素
class:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def append(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        last_node = self.head
        while last_node.next is not None:
            last_node = last_node.next
        last_node.next = new_node

    def insert(self, prev_node, data):
        if prev_node is None:
            print("Previous node is not in the list")
            return
        new_node = Node(data)
        new_node.next = prev_node.next
        prev_node.next = new_node

上述代码中,我们定义了LinkedList类的append()函数和insert()函数。append()函数用于在表末尾添加元素,如果链表为空,则将新节点设置为链表头部。insert()函数用于在指定位置添加元素,如果指定的前一个节点不存在,则输出错误信息。

删除元素

要从链表中删除元素,我们可以使用remove()函数或pop()函数。remove()函数用于删除指定的元素,而pop()函数用于删除指定位置的元素。例如:

# 从链表中删除元素
class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def remove(self, key):
        curr_node = self.head
        if curr_node is not None and curr_node.data == key:
            self.head = curr_node.next
            curr_node = None
            return
        prev_node = None
        while curr_node is not None and curr_node.data != key:
            prev_node = curr_node
            curr_node = curr_node.next
        if curr_node is None:
            return
        prev_node.next = curr_node.next
        curr_node = None

    def pop(self, pos=None):
        if self.head is None:
            return
        curr_node = self.head
        if pos == 0:
            self.head = curr_node.next
            curr_node = None
            return
        prev_node = None
        count = 0
        while curr_node is not None and count != pos:
            prev_node = curr_node
            curr_node = curr_node.next
            count += 1
        if curr_node is None:
            return
        prev_node.next = curr_node.next
        curr_node = None

上述代码中,我们定义了LinkedList类的remove()函数和pop()函数。remove()函数用于删除指定的元素,如果指定的元素不存在,则不进行何操作。pop()函数用于删除指定位置的元素,如果指定的位置不存在,则不进行任何操作。

访问元素

要访链表中的元素,我们可以使用get()函数。get()函数用于获取指定位置的元素。例如:

# 访问链表中的元素
class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def get(self, pos):
        curr_node = self.head
        count = 0
        while curr_node is not None and count != pos:
            curr_node = curr_node.next
            count += 1
        if curr_node is None:
            return None
        return curr_node.data

上述代码中,我们定义了LinkedList类的get()函数。get()函数用于获取指定位置的元素,如果指定的位置不存在,则返回None。

示例说明

下面是两个示例,演示了如何使用链表实现列表。

示例1:创建、访问和修改列表

下面是一个示例,演了如何使用链表实现列表的创建、访问和修改:

# 创建、访问和修改列表
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def append(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        last_node = self.head
        while last_node.next is not None:
            last_node = last_node.next
        last_node.next = new_node

    def get(self, pos):
        curr_node = self.head
        count = 0
        while curr_node is not None and count != pos:
            curr_node = curr_node.next
            count += 1
        if curr_node is None:
            return None
        return curr_node.data

    def set(self, pos, data):
        curr_node = self.head
        count = 0
        while curr_node is not None and count != pos:
            curr_node = curr_node.next
            count += 1
        if curr_node is None:
            return
        curr_node.data = data

my_list = LinkedList()
my_list.append(1)
my_list.append(2)
my_list.append(3)

print(my_list.get(0))  # 输出:1
print(my_list.get(2))  # 输出:3

my_list.set(1, 4)
print(my_list.get(1))  # 输出:4

上述代码中,我们首先定义了Node类和LinkedList类,分别表示链表的节点和链表本身。然后,我们创建了一个包含3个元素的链表my_list,并使用get()函数访问了链表中的元素。接着,我们使用set()函数修改了链表中的元素,并使用get()函数验证了修改结果。

示例2:添加元素、删除元素和遍历表

下面是一个示例,演示了如何使用链表实现列表的添加元素、删除元素和遍历:

# 添加元素、删除元素和遍历链表
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def append(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        last_node = self.head
        while last_node.next is not None:
            last_node = last_node.next
        last_node.next = new_node

    def remove(self, key):
        curr_node = self.head
        if curr_node is not None and curr_node.data == key:
            self.head = curr_node.next
            curr_node = None
            return
        prev_node = None
        while curr_node is not None and curr_node.data != key:
            prev_node = curr_node
            curr_node = curr_node.next
        if curr_node is None:
            return
        prev_node.next = curr_node.next
        curr_node = None

    def traverse(self):
        curr_node = self.head
        while curr_node is not None:
            print(curr_node.data)
            curr_node = curr_node.next

my_list = LinkedList()
my_list.append(1)
my_list.append(2)
my_list.append(3)

my_list.traverse()  # 输出:1 2 3

my_list.remove(2)

my_list.traverse()  # 输出:1 3

上述代码中,我们首先定义了Node类和LinkedList类,分别表示链表的和链表本身。然后,我们创建了一个包含3个元素的链表my_list,并使用traverse()函数遍历了链表中的元素。接着,我们使用remove()函数删除了链表中的元素,并使用traverse()函数验证了删除结果。

总之,链表是一种常重要的数据结构,可以用于实现列表等数据类型。我们可以使用类来实现链表,使用append()函数和insert()函数向链表中添加元素,使用remove()函数和pop()函数从链表中删除元素,使用get()函数访问链表中的元素,使用traverse()函数遍历链表中的元素。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月13日
下一篇 2023年5月13日

相关文章

  • python替换字符串中的子串图文步骤

    下面是详细讲解 Python 替换字符串中的子串的攻略: 1. 需求背景 有时候我们需要对一个字符串中的某些特定字符串进行替换,这时候就需要使用字符串的替换功能。Python 中有多种方式可以实现字符串的替换。 2. 方法一:字符串 replace() 方法 2.1 概述 Python 内置的 replace() 方法可以用于替换字符串中的指定子串。 2.2…

    python 2023年6月5日
    00
  • python重写方法和重写特殊构造方法

    Python重写方法和重写特殊构造方法 在Python中,我们可以通过重写方法和特殊构造方法来改变类的行为。本文将详细介绍如何重写方法和特殊构造方法,并提供两个示例说明。 重写方法 重写方法是指在子类中重新定义父类中已有的方法。这样做可以改变方法的行为,使其适应子类的需求。在Python中,我们可以通过在子类中定义与父类同名的方法来重写方法。 下面是一个示例…

    python 2023年5月13日
    00
  • python实现windows下文件备份脚本

    下面我将详细讲解 “Python实现Windows下文件备份脚本”的攻略。 1. 需求分析和方案设计 我们需要实现一个Python脚本,可以在Windows系统下,将指定目录中的文件进行备份。根据需求分析,我们需要实现以下功能: 备份时间的设定:用户可以指定备份时间,只有到了指定的时间才进行备份。 忽略一些特定的目录或者文件。 当存在同名文件时,根据用户的设…

    python 2023年6月3日
    00
  • 浅谈Python中的全局锁(GIL)问题

    浅谈Python中的全局锁(GIL)问题 什么是GIL GIL 全称 Global Interpreter Lock,意为全局解释器锁。在 Python 中,一次只能执行一个线程,所以为了保证线程安全,引入了 GIL 的概念。GIL 是 Python 解释器中自带的机制,用来保证同一时刻只有一个线程在执行 Python 代码。当一个线程开始执行 Python…

    python 2023年5月19日
    00
  • python使用pymongo操作mongo的完整步骤

    下面是Python使用pymongo操作MongoDB的完整步骤: 安装pymongo 在使用pymongo之前,需要先安装pymongo库。可通过pip进行安装: pip install pymongo 连接MongoDB 使用pymongo之前,需要先连接到MongoDB。可以使用pymongo.MongoClient类来连接MongoDB数据库。连接M…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python UnboundLocalError和NameError错误根源案例解析

    下面我来详细讲解一下“Python UnboundLocalError和NameError错误根源案例解析”的完整攻略。 1. UnboundLocalError错误 1.1 错误描述 当尝试在一个函数内部对一个局部变量进行赋值时,在函数定义之前没有声明该局部变量,就会引发UnboundLocalError错误。 1.2 错误示例 def my_functi…

    python 2023年5月13日
    00
  • python 如何实现跳过异常继续执行

    在Python中,我们可以使用try-except语句来处理异常。当程序遇到异常时,try-except语句可以捕获异常并执行相应的操作。有时候,我们希望在遇到异常时跳过异常并继续执行程序。以下是实现跳过异常继续执行的完整攻略: 1. 使用try-except语句 在Python中,我们可以使用try-except语句来处理异常。当程序遇到异常时,try-e…

    python 2023年5月13日
    00
  • 利用Python实现模拟登录知乎

    利用Python实现模拟登录知乎攻略 在本攻略中,我们将介绍如何使用Python实现模拟登录知乎,并提供两个示例。 步骤1:获取登录页面的HTML代码 在使用Python实现模拟登录知乎之前,我们需要获取登录页面的HTML代码。我们可以使用Python的requests库获取登录页面的HTML代码,并使用Python的BeautifulSoup库解析HTML…

    python 2023年5月15日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部