基本概念
为什么需要链表？顺序表的构建需要知道数据大小来申请连续的存储空间，而进行扩充时又需要进行数据搬迁，使用起来不灵活。
定义：链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据，而是在每一个节点（数据存储单元）里存放下一个节点的位置信息（即地址）。
单向链表
每个节点两个域，信息域（元素域）和链接域，这个链表指向链表的下个节点，而最后一个节点链接域指向一个空值。
- 元素域elem存储数据；
- 链接域next用来存放下一个节点的位置（python中的标识）；
- 变量p指向链表的头节点（首节点）的位置，从p出发能找到表中的任意节点。
链表失去了顺序表随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大，但对存储空间的使用要相对灵活。
链表与顺序表的各种操作复杂度如下所示：
| 操作 | 链表 | 顺序表 |
|---|---|---|
| 访问元素 | O(n) | O(1) |
| 在头部插入/删除 | O(1) | O(n) |
| 在尾部插入/删除 | O(n) | O(1) |
| 在中间插入/删除 | O(n) | O(n) |
注意虽然表面看起来复杂度都是 O(n)，但是链表和顺序表在插入和删除时进行的是完全不同的操作。链表的主要耗时操作是遍历查找，删除和插入操作本身的复杂度是O(1)。顺序表查找很快，主要耗时的操作是拷贝覆盖。因为除了目标元素在尾部的特殊情况，顺序表进行插入和删除时需要对操作点之后的所有元素进行前后移位操作，只能通过拷贝和覆盖的方法进行
Python实现单链表
# 单链表个人测试
# 插入和删除的逻辑有点复杂，感觉有更优解，看视频了，没有自己写
# 红茶半两酒
# 2025/08/07
# is_empty() 链表是否为空
# length() 链表长度
# travel() 遍历整个链表
# add(item) 链表头部添加元素
# append(item) 链表尾部添加元素
# insert(pos, item) 指定位置添加元素
# remove(item) 删除节点
# search(item) 查找节点是否存在
class Node(object):
def __init__(self, item):
self.item = item
self.next = None
class SingleLinkList(object):
def __init__(self, node=None):
self._head = node
def is_empty(self):
return self._head == None
def length(self):
num = 0
temp = self._head
while temp != None:
temp = temp.next
num += 1
return num
def travel(self):
temp = self._head
while temp != None:
print(temp.item)
temp = temp.next
print('')
def add(self, item):
node = Node(item)
node.next = self._head
self._head = node
def append(self, item):
node = Node(item)
if self.is_empty():
self._head = node
else:
temp = self._head
while temp.next != None:
temp = temp.next
temp.next = node
def insert(self, pop, item):
if pop < 0:
print("位置属性为负，已自动执行尾部插入！")
self.append(item)
return 0
node = Node(item)
temp = self._head
if self.length() < pop:
print("插入节点超出链表长度！！")
elif self.is_empty():
self._head = node
else:
temp = self._head
for i in range(0, pop-1):
temp = temp.next
temp1 = temp.next
temp.next = node
node.next = temp1
def remove(self, item):
temp = self._head
if temp.item == item:
self._head = temp.next
return 1
pre = None
while temp != None:
if temp.item == item:
pre.next = temp.next
break
pre = temp
temp = temp.next
def search(self, item):
temp = self._head
while temp != None:
if temp.item == item:
return True
temp = temp.next
return False