动态顺序表与链表:线性表详解与实现

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本节内容主要讲解顺序表和链表这两种常见的线性表数据结构。首先,让我们理解什么是线性表。线性表是一个具有n个具有相同特性的数据元素的有限序列,它在逻辑上表现为线性结构,但物理存储可能不连续,常见的线性表类型包括顺序表、链表、栈和队列,以及字符串。 顺序表 是线性表的一种具体实现,它利用一段连续的物理地址存储数据元素。顺序表通常分为静态和动态两种: 1. 静态顺序表:使用固定长度的数组存储,如`typedef struct SeqList { SLDataType array[N]; size_t size; } SeqList;` 这种方式适合数据量已知且不会频繁变化的情况,但可能会浪费空间,因为数组大小一旦确定,无法扩展。 2. 动态顺序表:通过动态分配内存来存储,如`typedef struct SeqList { SLDataType* array; size_t size; size_t capacity; } SeqList;` 这种设计更为灵活,可以根据需要动态调整数组大小。动态顺序表提供了诸如初始化、销毁、打印和检查容量等功能,如`void SeqListInit(SeqList* psl, size_t capacity);`、`void SeqListDestory(SeqList* psl);`等,确保了存储空间的高效利用。 链表 另一种常见的线性表,与顺序表不同,链表中的元素不是顺序存储在连续的内存位置,而是通过指针链接起来。链表的优势在于插入和删除操作效率高,特别是对于大规模数据或频繁的插入/删除操作,但访问元素的速度相对较慢,因为需要从头开始遍历查找。 顺序表和链表的主要区别在于存储方式和操作效率。顺序表的优点是随机访问速度快,适合数据访问频率较高的场景;缺点是插入和删除操作需要移动大量元素,效率较低。链表则适合于频繁的插入和删除,但访问速度较慢。在实际应用中,选择哪种数据结构取决于具体的需求和性能要求。 总结来说,本节教程详细介绍了顺序表的静态和动态实现,以及链表的基本概念和它们之间的区别。学习这些内容有助于理解和使用这些数据结构在程序设计中的实际应用。对于数据结构的学习者而言,理解并熟练掌握顺序表和链表是构建复杂数据结构和算法的基础。

对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

2023-06-12 上传