C++编程:动态内存与链表操作详解

需积分: 0 1 下载量 143 浏览量 更新于2024-08-19 收藏 213KB PPT 举报
"清华C++语言程序设计课程的第09章主要讲解了链表这一数据结构,包括自引用结构、内存动态分配和释放、单向链表和双向链表的定义与操作。课程旨在帮助学习者理解如何灵活地使用链表来解决编程中的问题,避免静态数组的局限性,并掌握动态内存管理技术。" 链表是一种非常重要的数据结构,它允许数据元素在内存中不连续存放。与传统的数组不同,链表不需要预先定义固定的大小,而是根据需要动态地分配和释放内存,这使得链表在处理不确定大小的数据集合时具有很大的灵活性。 首先,自引用结构是链表的基础,即链表中的每个节点(结构体)都包含一个指向下一个节点的指针。这种设计使得节点可以互相链接,形成一个线性的序列。在C++中,可以通过定义结构体来实现链表节点,例如: ```cpp struct node { int data; node* next; }; ``` 这里的`next`成员就是一个指针,用于链接下一个`node`结构。 内存的动态分配和释放是链表操作的核心。在C++中,可以使用`malloc`函数或者`new`运算符来动态分配内存创建新的节点,例如: ```cpp node* newNode = (node*)malloc(sizeof(node)); // 或者 node* newNode = new node; ``` 而在不再需要节点时,需要使用`free`或`delete`来释放内存,防止内存泄漏。 单向链表只包含一个指向下一个节点的指针,如图所示,链表的末尾由一个指向空(NULL)的指针标记。建立单向链表通常从一个空链表开始,然后不断添加新的节点至链尾。以下是一个简单的示例,演示如何创建一个包含n个整数的单向链表: ```cpp node* createList(int n) { node* temp, *tail = NULL, *head = NULL; int num; //... 读取n个整数并创建新节点,将新节点添加到链尾 return head; } ``` 在单向链表的基础上,双向链表增加了反向指针,使得每个节点不仅知道下一个节点,还知道前一个节点,从而支持双向遍历。双向链表的定义和操作相对复杂,但提供了更多的灵活性,例如,从中间位置插入和删除节点更为便捷。 理解和掌握链表的概念及其操作对于深入学习C++以及计算机科学至关重要,因为它涉及到数据结构、内存管理和算法设计等多个方面,这些技能在实际的软件开发中经常被用到。通过本章节的学习,学生能够运用链表解决实际问题,提高编程能力。

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