class Node: def init(self, value): self.value = value self.prev = None self.next = None class DoublyLinkedList: def init(self): self.head = Node(None) def is_empty(self): return self.head.next == None def insert(self, value): new_node = Node(value) current_node = self.head while current_node.next != None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node def get_length(self): count = 0 current_node = self.head while current_node.next != None: count += 1 current_node = current_node.next return count def insert_at(self, value, position): if position < 1 or position > self.get_length() + 1: print('Invalid position') return new_node = Node(value) current_node = self.head for i in range(position - 1): current_node = current_node.next new_node.prev = current_node new_node.next = current_node.next current_node.next.prev = new_node current_node.next = new_node def append(self, value): new_node = Node(value) current_node = self.head while current_node.next != None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node def remove(self, value): current_node = self.head.next while current_node != None: if current_node.value == value: current_node.prev.next = current_node.next if current_node.next != None: current_node.next.prev = current_node.prev return current_node = current_node.next print('Value not found') def find(self, value): current_node = self.head.next while current_node != None: if current_node.value == value: return current_node current_node = current_node.next print('Value not found') def traverse_prev(self): current_node = self.head.next while current_node != None: print(current_node.value) current_node = current_node.prev def traverse_next(self): current_node = self.head.next while current_node != None: print(current_node.value) current_node = current_node.next #测试 dll = DoublyLinkedList() # (1)初始化一个双链表DLL。 print(dll.is_empty()) # (2)判断DLL是否为空。 dll.insert(14) #(3)将值为14、94、84、56、11的结点依次链入DLL中。 dll.insert(94) dll.insert(84) dll.insert(56) dll.insert(11) print(dll.get_length()) # (4)获取DLL的长度。 dll.insert_at(6, 3) # (5)将值为6的结点插至DLL中第3个位置。 dll.append(23) # (6)在DLL末端插入值为23的结点。 dll.remove(14) # (7)删除DLL中第1个位置的结点。 print(dll.find(94).value) # (8)查找DLL中值为94的结点。 dll.traverse_prev() # (9)按prev域依次遍历DLL中所有结点。 dll.traverse_next() # (10)按next域依次遍历DLL中所有结点。

这是一个双向链表的Python代码，包含了节点类和双向链表类。

节点类包含了值、前驱和后继三个属性；

双向链表类有头部节点，以及判断链表是否为空、插入元素、获取链表长度、在指定位置插入元素、在末尾添加元素、删除元素、查找元素、正向遍历和反向遍历等方法。

相关问题

class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.next = None class CircularLinkedList: def __init__(self): self.head = None def add(self, value): node = Node(value) if not self.head: self.head = node node.next = node else: curr = self.head while curr.next != self.head: curr = curr.next curr.next = node node.next = self.head def remove(self, node): if not self.head: return if self.head == node: if self.head.next == self.head: self.head = None else: curr = self.head while curr.next != self.head: curr = curr.next curr.next = self.head.next self.head = self.head.next else: prev = self.head curr = self.head.next while curr != self.head: if curr == node: prev.next = curr.next break prev = curr curr = curr.next def josephus(n, m): lst = CircularLinkedList() for i in range(1, n + 1): lst.add(i) count = 1 curr = lst.head while lst.head and lst.head.next != lst.head: if count == m: print(curr.value, end=' ') next_node = curr.next lst.remove(curr) curr = next_node count = 1 else: curr = curr.next count += 1 for node in lst.head, lst.head.next: print(node.value, end=' ')

这段代码实现了约瑟夫问题（Josephus Problem），其中 CircularLinkedList 是一个循环链表，add() 方法用于向链表中添加元素，remove() 方法用于删除指定的节点，josephus() 方法则用于解决约瑟夫问题，并返回最后留下的元素。

具体来说，假设有 n 个人围成一圈，从第一个人开始报数，报到 m 的人出圈，接着从出圈的下一个人开始重新报数，再次报到 m 的人出圈，直到剩下最后一个人为止。该问题的解法就是遍历循环链表，每次找到报数为 m 的节点，将其从链表中删除，直到链表中只剩下一个或者两个节点。最后输出剩下节点的值即可。

b. Write a linked list implementation of self-adjusting lists. byc

自适应链表是一种数据结构，它能够自动调整其内部节点的数量以优化存储效率，特别是在插入和删除操作频繁的情况下。传统的链表需要预先分配一定数量的节点，而自适应链表则动态地管理节点，当内存空间不足时添加新节点，当内存充足且连续时合并节点以减少空闲空间。

下面是一个简单的自适应链表（Adaptive Array List）的Python实现概述：

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

class AdaptiveList:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.tail = None
        self.size = 0
        self.capacity = 16  # 初始容量

    def append(self, value):
        if not self.head:
            self.head = self.tail = Node(value)
        else:
            new_node = Node(value)
            self.tail.next = new_node
            new_node.prev = self.tail
            self.tail = new_node
            self.size += 1
            if self.size > self.capacity * 2:  # 当大小超过两倍容量时扩容
                self.resize(2 * self.capacity)

    def resize(self, new_capacity):
        old_head = self.head
        self.head = self.tail = Node(None)  # 创建新的头和尾
        self.tail.next = old_head
        old_head.prev = self.tail
        for _ in range(self.size):
            current = old_head
            old_head = old_head.next
            self.append(current.value)  # 将所有元素移动到新链表

# 使用示例
alist = AdaptiveList()
alist.append(1)
alist.append(2)
...

在这个实现中，`append`方法会检查是否需要扩容。如果链表已满，就创建一个新的更大的链表，然后将原有链表的所有节点复制到新链表。这样，我们可以在保持高效的同时避免浪费内存。