List底层数据结构
时间: 2024-05-25 10:07:49 浏览: 16
List是一种线性表数据结构,它的底层数据结构可以用数组或链表来实现。当使用数组实现时,可以通过索引直接访问元素,但在插入和删除操作时需要移动其他元素,导致时间复杂度为O(n);而使用链表实现时,插入和删除元素只需要改变指针的指向,时间复杂度为O(1),但是访问元素时需要遍历整个链表,导致时间复杂度为O(n)。不同的语言和实现方式也会有不同的底层数据结构实现。例如,Python中的列表就是通过动态数组实现的。
相关问题
list底层数据结构
在Redis 3.2版本之前,list底层数据结构使用了两种实现方式:压缩列表(zipList)和双向链表(LinkedList)。
压缩列表是一种紧凑的数据结构,可以同时存储多个元素,并根据需要动态地调整大小。它使用连续的内存空间存储元素,可以有效地节省内存。每个元素都有一个长度字段来记录其字节长度,以及一个编码字段来表示元素的类型。前一个元素的长度也通过prevlen字段记录。
双向链表是由节点组成的数据结构,每个节点包含一个指向前一个节点和后一个节点的指针,以及存储元素的内容。双向链表可以在任意位置插入或删除元素,具有灵活性和高效性。但是它占用更多的内存空间。
因此,在Redis中,list的底层数据结构根据需要可以使用压缩列表或双向链表来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Redis底层数据结构之List](https://blog.csdn.net/gongsenlin341/article/details/110527676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [List底层结构](https://blog.csdn.net/weixin_38204723/article/details/122543621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
deque的底层数据结构
deque(双端队列)的底层数据结构通常是循环数组(circular array)或双向链表(doubly linked list)。
在使用循环数组作为底层数据结构时,deque由一个固定大小的数组实现,该数组可以在两端进行插入和删除操作。当元素数量达到数组的边界时,可以通过循环移动指针的方式重新利用数组空间。这种方式可以提供高效的随机访问和快速头尾插入/删除操作。
另一种底层数据结构是双向链表,每个节点包含一个元素和指向前一个和后一个节点的指针。这种方式可以提供快速的头尾插入/删除操作,但在随机访问时效率较低。
具体选择哪种底层数据结构取决于实际需求和使用场景。在C++ STL中,std::deque使用了类似循环数组的结构,而Python中的collections.deque则使用了双向链表作为底层数据结构。
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