异或链：药性数据预处理的高效解决方案

本文探讨了"异或链及其在药性数据预处理中的应用"这一主题，发表于2011年12月的《南昌大学学报(理科版)》。异或链作为一种特殊的链式数据结构，相较于传统的双向链表，它具有显著的优势。异或链的特点包括灵活性、易于编辑、高效性和低存储需求。这种数据结构允许在处理药性数据时，通过动态分配存储空间、高效存取前后节点信息以及支持追加、插入和删除等编辑操作，提高药性数据预处理的效率。 异或链与双向链表的对比实验显示，异或链在药性数据预处理中的速度要快于传统双向链表，具体提升了25.7%的性能。这在建立药性判别模型的过程中尤为重要，因为处理大规模药性数据时，高效的预处理能力可以节省时间和资源，提升模型的构建精度和实用性。 链式映像是数据逻辑结构与物理存储之间的关键概念，链表作为其基本形式，包括单链表和双向链表。单链表仅包含一个指向后继节点的指针，而双向链表则包含指向前后节点的两个指针，这使得链表结构更加灵活，适用于多种应用场景，如数据动态管理和顺序存取。 文中提到，尽管链表的动态分配和释放需要额外管理，但它的优点在于能适应数据的动态变化，特别是对于药性数据预处理这类需要频繁增删操作的情况。此外，作者还引用了其他研究，例如对单链表抽象的研究，以及一种检查链表整洁性的方法，这些都进一步强调了链式结构在数据处理中的重要地位。 总结来说，异或链作为一种高效且灵活的数据结构，被成功应用于药性数据预处理中，显著提升了数据处理的效率，并为药物研究领域提供了有力的技术支撑。