优化链表结构提升查询效率的方式

# 2.1 链表的存储结构和访问方式

链表是一种线性数据结构，由一组节点组成，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。链表的存储结构主要分为两种：

- **顺序存储：** 节点在内存中连续存储，每个节点占用一个固定大小的内存空间。这种存储结构访问速度快，但插入和删除操作需要移动大量数据。
- **链式存储：** 节点在内存中分散存储，每个节点只包含数据元素和指向下一个节点的指针。这种存储结构插入和删除操作高效，但访问速度较慢，需要遍历链表找到目标节点。

链表的访问方式主要有两种：

- **顺序访问：** 从链表头节点开始，逐个遍历节点，直到找到目标节点。这种访问方式适用于需要遍历整个链表的情况。
- **随机访问：** 通过指针直接访问特定节点。这种访问方式适用于需要快速访问特定节点的情况，但需要额外的指针信息。

# 2. 链表优化理论基础

### 2.1 链表的存储结构和访问方式

链表是一种非连续的线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。链表的存储结构主要有两种：单链表和双链表。

**单链表**：每个节点只包含一个指向下一个节点的指针，存储结构如下图所示：

graph LR
A[数据1] --> B[数据2] --> C[数据3]

**双链表**：每个节点包含两个指针，分别指向下一个节点和上一个节点，存储结构如下图所示：

graph LR
A[数据1] --> B[数据2] --> C[数据3]
C[数据3] <-- B[数据2] <-- A[数据1]

链表的访问方式主要有顺序访问和随机访问。顺序访问是指从链表头节点开始，依次访问每个节点，直到找到目标节点或遍历完整个链表。随机访问是指通过指针直接访问特定位置的节点，这种访问方式需要维护一个指向目标节点的指针。

### 2.2 链表的复杂度分析

链表的复杂度主要取决于访问方式和操作类型。

**顺序访问**：

* 插入操作：O(n)，需要遍历链表找到插入位置
* 删除操作：O(n)，需要遍历链表找到待删除节点
* 查找操作：O(n)，需要遍历链表找到目标节点

**随机访问**：

* 插入操作：O(1)，直接通过指针访问目标位置
* 删除操作：O(1)，直接通过指针访问目标位置
* 查找操作：O(1)，直接通过指针访问目标位置

**代码块：链表复杂度分析示例**

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

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

    def insert_at_head(self, data):
        new_node = Node(data)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node

    def insert_at_tail(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
        else:
            current = self.head
            while current.next is not None:
                current = current.next
            current.next = new_node

    def delete_node(self, data):
        if self.head is None:
            return
        if self.head.data == data:
            self.head = self.head.next
        else:
            current = self.head
            while current.next is not None:
                if current.next.data == data:
                    current.next = current.next.next
                    break
                current = current.next

    def find_node(self, data):
        current = self.head
        while current is not None:
            if current.data == data:
                return current
            current = current.next
        return None

**逻辑分析：**

* `insert_at_head`：顺序访问，复杂度 O(1)
* `insert_at_tail`：顺序访问，复杂度 O(n)
* `delete_node`：顺序访问，复杂度 O(n)
* `find_node`：顺序访问，复杂度 O(n)

**参数说明：**

* `data`：节点数据元素
* `self`：链表对象本身

# 3.1 链表节点的内存优化

### 3.1.1 节点内存分配策略

**1. 内存池分配**

内存池是一种预先分配的内存区域，用于存储特定大小的对象。当需要分配一个新节点时，从内存池中分配一个空闲块，避免了频繁的系统内存分配和释放操作，提高了分配效率。

**代码块：**

// 创建一个内存池
MemoryPool<Node> pool(sizeof(Node));

// 从内存池中分配一个节点
No