优化存储：顺序表与链表的高效实现

在本文档中，我们探讨了线性表的两种存储表示方法，特别是针对多项式的实现。标题"第二种private:-数据结构线性表部分"暗示了这部分内容着重于私有成员变量的使用和数据结构设计。 首先，线性表是一种数据结构，它由n（至少0个）个具有相同特性的数据元素组成，这些元素之间存在顺序关系。线性表的特点包括元素之间的序偶关系，每个元素除了最后一个外都有一个直接前驱和直接后继。顺序表是线性表的一种存储方式，它将元素连续存储在一段连续的内存空间中，这使得存取数据既可以通过索引进行顺序访问，也可以通过指针实现随机访问。 文档中提到的存储表示涉及两种情况：一种是针对指数连续排列的多项式，例如P101(x) = 3 + 5x^50 - 14x^101，采用的是动态数组（degree和coef数组）来存储各个系数，这种设计对这类特定模式的多项式存储效率较高。然而，对于不连续的指数，如上述例子，这种存储方式就不经济，因为它可能浪费大量的存储空间。 对于不连续的多项式，更高效的方法可能是使用链表（未在文档中具体提及，但通常链表更适合处理动态增长的数据结构，通过节点链接而非连续存储空间）。链表可以灵活地管理不同指数的元素，只需要为每个非零项创建一个节点，从而节省存储空间。 文章中还给出了顺序表的详细实现，包括类型定义（如SeqList结构体，包含数据空间基址和元素个数）、初始化函数（分配存储空间并设置初始长度为0）以及顺序查找操作（遍历列表直到找到目标元素或达到列表末尾）。此外，还提到了查找操作的时间复杂度，若搜索概率相等，线性查找的时间复杂度为O(n)，在最坏情况下可能需要比较所有元素。 总结来说，这部分内容涵盖了线性表的基本概念、顺序表的存储结构与操作，以及针对不同场景下的数据存储优化，强调了存储效率和数据结构选择的重要性。理解这些概念对于编程者在实际项目中选择合适的数据结构，如处理多项式或设计更高效的存储方案时非常关键。