Wie implementiere ich eine verknüpfte Liste in Python?

In diesem Artikel werden die verknüpften Listen -Implementierung von Python mithilfe von Knoten- und LinkedList -Klassen beschrieben. Es deckt Insertion, Löschung und Traversal ab und vergleichen verknüpfte Listen mit anderen Datenstrukturen. Das Hauptaugenmerk liegt auf den Vorteilen der verknüpften Listen im dynamischen Szene

Wie implementieren Sie eine verknüpfte Liste in Python?

Durch die Implementierung einer verknüpften Liste in Python wird eine Node erstellt, um jedes Element und eine LinkedList -Klasse darzustellen, um die Liste als Ganzes zu verwalten. Jeder Node enthält die Daten und einen Zeiger auf den nächsten Knoten in der Sequenz. Die LinkedList -Klasse enthält in der Regel Methoden zum Insertion, Löschen, Suchen und Durchqueren.

Hier ist eine grundlegende Implementierung:

 <code class="python">class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def append(self, data): new_node = Node(data) if not self.head: self.head = new_node return current = self.head while current.next: current = current.next current.next = new_node def prepend(self, data): new_node = Node(data) new_node.next = self.head self.head = new_node def delete_node(self, key): current = self.head if current and current.data == key: self.head = current.next current = None return prev = None while current and current.data != key: prev = current current = current.next if current is None: return prev.next = current.next current = None def print_list(self): current = self.head while current: print(current.data, end=" -> ") current = current.next print("None") #Example Usage llist = LinkedList() llist.append(1) llist.append(2) llist.append(3) llist.prepend(0) llist.delete_node(2) llist.print_list() # Output: 0 -> 1 -> 3 -> None</code>

Dieses Beispiel zeigt eine einzeln verknüpfte Liste (jeder Knoten zeigt nur auf den nächsten). Doppelt verknüpfte Listen (Knoten weisen sowohl auf die nächsten als auch auf frühere Knoten) möglich und bieten unterschiedliche Leistungsmerkmale für bestimmte Operationen.

Vor- und Nachteile von verknüpften Listen in Python im Vergleich zu anderen Datenstrukturen

Vorteile:

• Dynamische Größe: Verknüpfte Listen können während der Laufzeit leicht wachsen oder schrumpfen, im Gegensatz zu Arrays, die eine Voranstellung des Speichers erfordern.
• Effiziente Einführung und Löschen: Das Einfügen oder Löschen eines Knotens an einer beliebigen Liste in einer verknüpften Liste erfordert nur die Aktualisierung einiger Zeiger, wodurch es schneller ist als Arrays, in denen Elemente möglicherweise verschoben werden müssen.
• Speichereffizienz (manchmal): Wenn Sie keine zusammenhängende Speicherzuordnung benötigen, können verknüpfte Listen speichereffizienter sein als Arrays, insbesondere wenn Sie sich mit spärlichen Daten befassen.

Nachteile:

• Der Zufallszugriff ist ineffizient: Wenn Sie in einer verknüpften Liste auf ein bestimmtes Element zugreifen, müssen Sie die Liste vom Kopf durchqueren, wodurch sie im Gegensatz zu Arrays zu einer O (N) -Operation wird, die O (1) Zufallszugriff bieten.
• Zusätzlicher Speicheraufwand: Jeder Knoten benötigt zusätzlichen Speicher, um den Zeiger auf den nächsten Knoten zu speichern.
• Komplexere Implementierung: Verbindete Listen sind im Allgemeinen komplexer zu implementieren und zu debuggen als Arrays oder andere einfachere Datenstrukturen.

Im Vergleich zu anderen Datenstrukturen wie Arrays, Python -Listen (dynamische Arrays), Stapeln, Warteschlangen und Bäumen, verknüpfte Listen Excel, wenn häufige Einfügungen und Löschungen an willkürlichen Positionen erforderlich sind. Wenn der Zufallszugriff jedoch entscheidend ist, sind Arrays oder Python -Listen eine viel bessere Wahl.

Wie kann ich in einer Python -verknüpften Listen -Implementierung Knoten effizient suchen und löschen?

Das Durchsuchen und Löschen von Knoten in einer verknüpften Liste beinhaltet von Natur aus durchqueren. Effiziente Suche bedeutet normalerweise, die Anzahl der besuchten Knoten zu minimieren. Für eine einzig verknüpfte Liste ist die Suche inhärent linear, o (n) Zeitkomplexität. Um einen Knoten zu löschen, muss der Knoten gelöscht und dann die Zeiger seines Vorgängers und Nachfolgers aktualisiert.

Die Methode delete_node im vorherigen Code-Beispiel zeigt eine lineare Löschung. Um die Effizienz für die Suche zu verbessern, können Sie einen selbstausgleichenden binären Suchbaum oder eine Hash-Tabelle verwenden, wenn Sie häufig nach bestimmten Knoten suchen müssen. Diese würden jedoch eine erhebliche Umstrukturierung Ihrer Datenspeicherung erfordern.

Was sind einige gemeinsame Anwendungsfälle für verknüpfte Listen in der Python -Programmierung?

Linked Listen finden Sie Anwendungen in Szenarien, in denen dynamisches Einfügen und Löschen wichtiger sind als der Zufallszugriff:

• Implementierung von Stapeln und Warteschlangen: Linked Listen bieten eine einfache Möglichkeit, diese grundlegenden Datenstrukturen zu implementieren.
• Repräsentation von Polynomen: Jeder Knoten kann einen Term in einem Polynom (Koeffizienten und Exponent) darstellen.
• Implementierung von Funktionen und REO -Funktionen: Eine verknüpfte Liste kann den Historie der Änderungen verfolgen und einfache Rückgänge und Wiederholungsvorgänge ermöglichen.
• Music Players: Eine verknüpfte Liste kann eine Wiedergabeliste effizient verwalten, um ein einfaches Einfügen und Löschen von Songs zu ermöglichen.
• Aufrechterhaltung eines Protokolls mit Ereignissen: Jeder Knoten könnte ein Ereignis mit einem Zeitstempel darstellen.
• Diagramme und Netzwerkdatenstrukturen: Linked Listen werden ausgiebig bei der Darstellung der Adjazenzlisten von Knoten in Graphen verwendet.

Im Wesentlichen ist eine verknüpfte Liste ein starker Anwärter, wenn die Kosten für die Verschiebung von Elementen in einem Array (aufgrund häufiger Einfügungen/Löschungen) die Kosten für den sequentiellen Zugriff überwiegen.

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