web开发中数据结构线性结构链表是怎样的
这篇文章给大家介绍web开发中数据结构线性结构链表是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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一、前言
我们今天要讲解的 链表 不一样，链表是我们数据结构学习的一个重点，也有可能是一个难点，为什么链表这么重要呢?因为他是最简单的也是 真正的动态数据结构。
二、为什么链表很重要
链表是一个真正的动态数据结构
最简单的动态数据结构
更深入的理解引用(或者指针)
更深入的理解递归
辅助组成其他数据结构
更深入的理解引用(或者指针)：和内存相关，虽然在 java 中大家不用手动的管理内存，但是对 链表 这种数据结构，更加深入的理解，可以帮助大家对引用、指针、甚至计算机系统中和内存管理相关的很多话题，有更加深入的认识。
更深入的理解递归：链表 本来也是有他非常清晰的递归结构的，、由于 链表 这种数据结构是 数据结构，我们可以更加 深入理解递归，对于递归这种深入理解是不可获取的。
链表 本身也是具有功能性：辅助组成其他数据结构(hashMap 、栈和队列)
三、什么是链表
链表 是一种数据结构，在内存中通过 节点记录内存地址 而相互链接形成一条链的储存方式。相比数组而言，链表在内存中不需要连续的区域，只需要每一个节点都能够 记录下一个节点 的 内存地址 ，通过 引用 进行查找，这样的特点也就造就了 链表 增删操作时间消耗很小，而查找遍历时间消耗很大的特点。
我们日常在 Java 中使用的 LinkedList 即为 双向链表。而在链表是由其基本组成单元节点 (Node) 来实现的。我们在日常中见到的链表大部分都是 单链表和双链表
单元节点 (Node)：
class Node{ E e; Node next; }e 就是链表元素
next 指的是当前节点的下一个节点
对于 链表 来说它就像我们的火车一样，每一个节点其实就是一节车厢，我们在车厢中存储真正的数据，而车厢和车厢之间还要进行连接，让我们数据是整合在一起的，用户可以方便的在所有的数据上进行查询或其他操作，那么 数据和数据连接 就是由这个 next 来完成的
当然 链表 不能无穷无尽，如果一个节点的 next 是 Null 了，就说明这个节点是最后一个节点了，这就是 链表
如下图所示(单链表)：
链表的优点：真正的动态，不需要处理固定容量的问题链表的缺点：丧失了随机访问的能力
在数组中：每一个索引，直接从数组中拿出索引对应的元素，这是因为从底层机制上，数组所开辟的空间，在内存里是连续分布的，所以我们可以直接可以去找这个数组的偏移，直接计算出这个数据所存储的内存地址，可以直接使用。
链表：而链表是靠 Next 一层一层连接的，需要借助这个 Next 一点一点的去找我们需要取出来的元素。
四、创建我们自己的链表
4.1 链表基本结构
/** * 底层链表的内部类 * @param*/ public class LinkedList { //设计私有的内部类，对于用户来说不需要知道链表底层实现， // 不需要知道node这个节点，对用户屏蔽编码实现的底层实现 private class Node{ public E e; public Node next;//public 可以在LinkedList随意操作 public Node(E e,Node next){ this.e = e; this.next = next; } public Node(E e){ this(e,null); } public Node(){ this(null,null); } @Override public String toString() { return e.toString(); } } }
内部类Node：设计私有的内部类，对于用户来说不需要知道链表底层实现，不需要知道node这个节点，对用户屏蔽编码实现的底层实现e：元素next：指向Node的一个引用
4.2 添加元素
之前我们讲的是如何在数组中添加元素，我们在数组尾添加元素是非常方便的，因为对于数组来说是顺序排放的，有意思的是对于链表来说，恰恰相反，在链表头添加元素是非常方便的，其实这样非常好理解，对于数组来说我们有 size 这个变量，它直接指向了数组中最后一个元素下一个位置，也就是下一个待添加元素的位置，所以直接添加就非常容易，因为有 size 这个变量，在跟踪数组的尾巴，而对于链表来说我们设立了链表的一个头 head ，而没有变量来跟踪链表的尾巴,所以我们在链表头添加元素是非常方便的，最关键的就是 node.next = head 和 head = node，如下图所示：
4.2.1 链表头添加元素
代码实现：
//在链表头中添加元素e public void addFirst(E e){ //方式一 // Node node = new Node(e); // node.next = head; // head = node; //方式二 head = new Node(e,head); size ++; }4.2.2 链表中间添加元素
我们需要在索引为2的地方添加元素 666，我们只需要找到 元素666要 插入之前的节点(1) ，我们管它叫 prev，然后把 之前节点的(1) next 指向 666，然后在将 666的这个 节点指向之前节点(1) 的 之后的节点(2) ，就完成了整个插入了，其中关键代码就是 node.next=prev.next和prev.next=node;，其中关键：我们要找到添加节点的前一个节点 。
代码实现：
//在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public void add(int index,E e){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Add failed. Illegal index."); if(index == 0) addFirst(e); else{ Node prev = head; for (int i = 0; i < index - 1; i++) {//将prev 放入下一个节点，直到移动到index - 1 prev = prev.next; //方式一 // Node node = new Node(e); // node.next = prev.next; // prev.next = node; //方式二 prev.next = new Node(e,prev.next); size++; } } } //在链表末尾添加新的元素e public void addLast(E e){ add(size,e); }4.2.3 添加操作时间复杂度
4.3 为链表设计虚拟头结点
上面我们介绍了链表的添加操作，那么我们在添加的时候遇到了一个问题，就是在链表任意一个地方的时候，添加一个元素，在链表头添加一个元素，和在链表其他地方添加元素，逻辑上会有差别，为什么在链表头添加元素会比较特殊呢，因为我们在链表添加元素的过程，要找到待添加的 之前的一个节点，但是由于对于链表头没有之前的一个节点，不过我们可以自己创建一个头结点，这个头节点就是 虚拟头结点，这个节点对于用户来说是不存在， 用户也不会感知到这个节点的存在，我们是屏蔽了这个节点的存在，如下图所示：
代码实现：
private Node dummyHead; int size; public LinkedList(){ dummyHead = new Node(null,null); size = 0; } //获取链表中的元素个数 public int getSize(){ return size; } //返回链表是否为空 public boolean isEmpty(){ return size == 0; } //在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public void add(int index,E e){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Add failed. Illegal index."); Node prev = dummyHead; for (int i = 0; i < index; i++) prev = prev.next; prev.next = new Node(e,prev.next); size ++; } //在链表头中添加元素e public void addFirst(E e){ add(0,e); } //在链表末尾添加新的元素e public void addLast(E e){ add(size,e); }4.4 链表元素 get、set、是否存在操作
//在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public E get(int index){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Get failed. Illegal index."); Node cur = dummyHead.next; for (int i = 0; i < index; i++) cur = cur.next; return cur.e; } //获得链表的第一个元素 public E getFirst(){ return get(0); } //获取链表的最后一个元素 public E getLast(){ return get(size - 1); } //在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public void set(int index,E e){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Set failed. Illegal index."); Node cur = dummyHead.next; for (int i = 0; i < index; i++) cur = cur.next; cur.e = e; } //查找链表中是否有元素e public boolean contains(E e){ Node cur = dummyHead.next; while (cur != null){ if(cur.e.equals(e)) return true; cur = cur.next; } return false; }4.5.1 修改和查找操作时间复杂度
4.5 删除链表元素
加入我们想要删除索引为 (2) 位置的元素，我们需要找到 待删除节点之前的一个位置，也就是(1) ，我们用 prev 表示，找到这个节点之后，那么 (2) 就是我们需要删除的索引了 我们叫 delNode，如下图所示：
代码实现：
//从链表中删除Index(0-based)位置的元素，返回删除的元素 public E remove(int index){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Remove failed. Illegal index."); Node prev = dummyHead; for (int i = 0; i < index; i++) prev = prev.next; Node retNode = prev.next; prev.next = retNode.next; retNode.next = null; size --; return retNode.e; } //从链表中删除第一个位置的元素 public E removeFirst(){ return remove(0); } //从链表中删除最后一个位置的元素 public E removeLast(){ return remove(size - 1); }4.5.1 删除操作时间复杂度
4.6 完整代码
/** * 底层链表的内部类 * @param*/ public class LinkedList { private class Node{ public E e; public Node next;//public 可以在LinkedList随意操作 public Node(E e,Node next){ this.e = e; this.next = next; } public Node(E e){ this(e,null); } public Node(){ this(null,null); } @Override public String toString() { return e.toString(); } } private Node dummyHead; int size; public LinkedList(){ dummyHead = new Node(null,null); size = 0; } //获取链表中的元素个数 public int getSize(){ return size; } //返回链表是否为空 public boolean isEmpty(){ return size == 0; } //在链表头中添加元素e public void addFirst(E e){ //方式一 // Node node = new Node(e); // node.next = head; // head = node; //方式二 add(0,e); } //在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public void add(int index,E e){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Add failed. Illegal index."); Node prev = dummyHead; for (int i = 0; i < index; i++) prev = prev.next; prev.next = new Node(e,prev.next); size ++; } //在链表末尾添加新的元素e public void addLast(E e){ add(size,e); } //在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public E get(int index){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Get failed. Illegal index."); Node cur = dummyHead.next; for (int i = 0; i < index; i++) cur = cur.next; return cur.e; } //获得链表的第一个元素 public E getFirst(){ return get(0); } //获取链表的最后一个元素 public E getLast(){ return get(size - 1); } //在链表的index(0-based)位置添加新的元素e public void set(int index,E e){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Set failed. Illegal index."); Node cur = dummyHead.next; for (int i = 0; i < index; i++) cur = cur.next; cur.e = e; } //查找链表中是否有元素e public boolean contains(E e){ Node cur = dummyHead.next; while (cur != null){ if(cur.e.equals(e)) return true; cur = cur.next; } return false; } //从链表中删除Index(0-based)位置的元素，返回删除的元素 public E remove(int index){ if(index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Remove failed. Illegal index."); Node prev = dummyHead; for (int i = 0; i < index; i++) prev = prev.next; Node retNode = prev.next; prev.next = retNode.next; retNode.next = null; size --; return retNode.e; } //从链表中删除第一个位置的元素 public E removeFirst(){ return remove(0); } //从链表中删除最后一个位置的元素 public E removeLast(){ return remove(size - 1); } @Override public String toString() { StringBuilder res = new StringBuilder(); for (Node cur = dummyHead.next;cur != null; cur= cur.next) res.append(cur + "->"); res.append("Null"); return res.toString(); } }
4.2.7 结果测试：
public static void main(String[] args) { LinkedList linkedList = new LinkedList<>(); //添加元素 0-4 for (int i = 0; i < 5 ; i++) { linkedList.addFirst(i); System.out.println(linkedList); } //添加第二个元素添加 666 linkedList.add(2,666); System.out.println(linkedList); //删除第二个元素 666 linkedList.remove(2); System.out.println(linkedList); //删除第一个元素 linkedList.removeFirst(); System.out.println(linkedList); //删除最后一个元素 linkedList.removeLast(); System.out.println(linkedList); } 打印结果：
0->Null 1->0->Null 2->1->0->Null 3->2->1->0->Null 4->3->2->1->0->Null 4->3->666->2->1->0->Null 4->3->2->1->0->Null 3->2->1->0->Null 3->2->1->Null
四、链表时间复杂度分析
对于增加和删除来说，如果是对链表头进行操作，那么就是 O(1) 级别的复杂度，对于查询来说，也是一样
五、链表应用
5.1 使用栈实现链表
5.1.1 接口类：
/** * @program: Data-Structures * @ClassName Stack * @description: * @author: lyy * @create: 2019-11-20 21:51 * @Version 1.0 **/ public interface Stack{ int getSize(); boolean isEmpty(); void push(E e); E pop(); E peek(); }
5.1.2 实现类：
import com.lyy.datasty.Mystack.Stack; //链表栈实现 public class LinkedListStackimplements Stack { private LinkedList1 list; public LinkedListStack(){ list = new LinkedList1<>(); } @Override public int getSize() { return list.getSize(); } @Override public boolean isEmpty() { return list.isEmpty(); } @Override public void push(E e) { list.addFirst(e); } @Override public E pop() { return list.removeFirst(); } @Override public E peek() { return list.getFirst(); } @Override public String toString() { StringBuilder res = new StringBuilder(); res.append("Stack：top "); res.append(list); return res.toString(); } }
5.1.3 运行结果：
public static void main(String[] args) { LinkedListStack stack = new LinkedListStack<>(); for (int i = 0; i < 5; i++) { stack.push(i); System.out.println(stack); } stack.pop(); System.out.println(stack); } 5.1.4 结果打印：
Stack：top 0->Null Stack：top 1->0->Null Stack：top 2->1->0->Null Stack：top 3->2->1->0->Null Stack：top 4->3->2->1->0->Null Stack：top 3->2->1->0->Null
5.2 使用链表实现队列
5.2.1 接口类
/** * @program: Data-Structures * @ClassName Queue * @description: * @author: lyy * @create: 2019-11-21 21:54 * @Version 1.0 **/ public interface Queue{ int getSize(); boolean isEmpty(); void enqueue(E e); E dequeue(); E getFront(); }
5.2.2 实现类
public class LinkedListQueueimplements Queue { //设计私有的内部类，对于用户来说不需要知道链表底层实现， // 不需要知道node这个节点，对用户屏蔽编码实现的底层实现 private class Node{ public E e; public Node next;//public 可以在LinkedList随意操作 public Node(E e, Node next){ this.e = e; this.next = next; } public Node(E e){ this(e,null); } public Node(){ this(null,null); } @Override public String toString() { return e.toString(); } } private Node head,tail; private int size; public LinkedListQueue(){ head = null; tail = null; size = 0; } @Override public int getSize() { return size; } @Override public boolean isEmpty() { return size == 0; } @Override public void enqueue(E e) { if(tail == null){ tail = new Node(e); head = tail; }else{ tail.next = new Node(e); tail = tail.next; } size ++; } @Override public E dequeue() { if(isEmpty()) throw new IllegalArgumentException("Cannot dequeue from an empty queue."); Node retNode = head; head = head.next; retNode.next = null; if(head == null) tail = null; size --; return retNode.e; } @Override public E getFront() { if(isEmpty()) throw new IllegalArgumentException("queue is empty."); return head.e; } @Override public String toString() { StringBuilder res = new StringBuilder(); res.append("Queue：front "); Node cur = head; while (cur != null) { res.append(cur + "->"); cur = cur.next; } res.append("Null tail"); return res.toString(); } }
5.2.2 测试类
public static void main(String[] args) { LinkedListQueue queue = new LinkedListQueue<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { queue.enqueue(i); System.out.println(queue); if(i % 3 ==2){ queue.dequeue(); System.out.println(queue); } } } 打印结果：
Queue：front 0->Null tail Queue：front 0->1->Null tail Queue：front 0->1->2->Null tail Queue：front 1->2->Null tail Queue：front 1->2->3->Null tail Queue：front 1->2->3->4->Null tail Queue：front 1->2->3->4->5->Null tail Queue：front 2->3->4->5->Null tail Queue：front 2->3->4->5->6->Null tail Queue：front 2->3->4->5->6->7->Null tail Queue：front 2->3->4->5->6->7->8->Null tail Queue：front 3->4->5->6->7->8->Null tail Queue：front 3->4->5->6->7->8->9->Null tail
六、更多链表结构
6.1 双链表
代码：
class Node{ E e; Node next,prev; }6.1 循环列表
代码：
class Node{ E e; Node next,prev; }在java中，LinkedList 底层使用的就是 循环链表，也就是循环双向链表。
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文章题目：web开发中数据结构线性结构链表是怎样的
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