数据结构基础：线性表的链式表示与实现

"数据结构线性表的表示与实现，包括链表和顺序存储" 线性表是一种基本的数据结构，它是由n（n>=0）个相同类型的数据元素构成的有限序列。当n=0时，我们称之为空表。线性表中的每个元素都有一个唯一的序号，表示其在表中的位置，同时每个元素最多只有一个直接前驱和一个直接后继。这使得线性表具有清晰的前后关系。 在逻辑结构上，线性表可以表示为 (a1, a2, ..., ai-1, ai, ai+1, ..., an)，其中ai是第i个元素。线性表的运算通常包括插入、删除、查找等操作，这些操作都应保持线性顺序。 线性表的存储方式有两种主要形式：顺序存储和链式存储。 1. **顺序存储**：在顺序存储中，线性表的元素在内存中是连续存放的，可以通过下标快速访问元素。例如，数组就是一种典型的顺序存储结构。对于插入和删除操作，可能需要移动大量元素，因此在某些情况下效率较低。 2. **链式存储**：链式存储不强求元素在内存中的物理位置连续，而是通过指针链接各个元素。每个元素（节点）包含数据域和指针域，指针域指向下一个元素。这种结构在插入和删除操作时较为灵活，因为只需要改变指针即可，但访问元素的速度相对顺序存储慢，因为需要遍历指针。 在本章中，将详细探讨线性表的逻辑结构、顺序表示和实现、链式表示和实现，以及它们在实际问题中的应用。例如，链表可以用于实现栈和队列，这些都是线性结构的变体。栈是后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等；队列则是先进先出（FIFO）的结构，适用于任务调度、打印队列等场景。 此外，数据结构的评估不仅仅是时间效率，还包括空间效率。时间复杂度描述的是算法在最坏情况下的运行时间，而空间复杂度则关注算法执行时所需的额外存储空间。例如，虽然O(n)的时间复杂度优于O(2^n)，但在空间效率方面，两者可能没有直接可比性。同时，算法的实现语言、描述方式以及所用计算机都会影响其实际运行效率。 学习数据结构，尤其是线性表，是理解其他复杂数据结构的基础，如树、图等。因此，掌握线性表的逻辑结构、存储方式及其操作，对于深入学习数据结构和算法至关重要。