单向链表

单向链表也叫单链表，是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域（元素域）和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。

• 表元素域elem用来存放具体的数据。
• 链接域next用来存放下一个节点的位置（python中的标识）
• 变量p指向链表的头节点（首节点）的位置，从p出发能找到表中的任意节点。

节点实现

class SingleNode(object):    """单链表的结点"""    def __init__(self,item):        # _item存放数据元素        self.item = item        # _next是下一个节点的标识        self.next = None 

单链表的操作

• is_empty() 链表是否为空
• length() 链表长度
• travel() 遍历整个链表
• add(item) 链表头部添加元素
• append(item) 链表尾部添加元素
• insert(pos, item) 指定位置添加元素
• remove(item) 删除节点
• search(item) 查找节点是否存在

单链表的实现

class SingleLinkList(object):    """单链表"""    def __init__(self):        self._head = None    def is_empty(self):        """判断链表是否为空"""        return self._head == None    def length(self):        """链表长度"""        # cur初始时指向头节点        cur = self._head        count = 0        # 尾节点指向None，当未到达尾部时        while cur != None:            count += 1            # 将cur后移一个节点            cur = cur.next        return count    def travel(self):        """遍历链表"""        cur = self._head        while cur != None:            print(cur.item,end=',')            cur = cur.next        print() 

头部添加元素

    def add(self, item):        """头部添加元素"""        # 先创建一个保存item值的节点        node = SingleNode(item)        # 将新节点的链接域next指向头节点，即_head指向的位置        node.next = self._head        # 将链表的头_head指向新节点        self._head = node 

尾部添加元素

def append(self, item):    """尾部添加元素"""    node = SingleNode(item)    # 先判断链表是否为空，若是空链表，则将_head指向新节点    if self.is_empty():        self._head = node    # 若不为空，则找到尾部，将尾节点的next指向新节点    else:        cur = self._head        while cur.next != None:            cur = cur.next        cur.next = node

指定位置添加元素

def insert(self, pos, item):        """指定位置添加元素"""        # 若指定位置pos为第一个元素之前，则执行头部插入        if pos <= 0:            self.add(item)        # 若指定位置超过链表尾部，则执行尾部插入        elif pos > (self.length()-1):            self.append(item)        # 找到指定位置        else:            node = SingleNode(item)            count = 0            # pre用来指向指定位置pos的前一个位置pos-1，初始从头节点开始移动到指定位置            pre = self._head            while count < (pos-1):                count += 1                pre = pre.next            # 先将新节点node的next指向插入位置的节点            node.next = pre.next            # 将插入位置的前一个节点的next指向新节点            pre.next = node def insert(self,pos,item):        node = SingleNode(item)        # 若指定位置pos为第一个元素之前，则执行头部插入       if pos <= 0: node.next = self.head self.head = node return              cur = self.head count = 1        #若指定位置pos大于链表的长度，找到尾部加入，否则在pos前加入           while count < pos and count < self.length():             cur = cur.next count += 1             node.next = cur.next        cur.next = node

删除节点

    def remove(self,item):        """删除节点"""        cur = self._head        pre = None        while cur != None:            # 找到了指定元素            if cur.item == item:                # 如果第一个就是删除的节点                if not pre:                    # 将头指针指向头节点的后一个节点                    self._head = cur.next                else:                    # 将删除位置前一个节点的next指向删除位置的后一个节点                    pre.next = cur.next                break            else:                # 继续按链表后移节点                pre = cur                cur = cur.nextdef remove(self,item):        cur = self.head        if cur == None:            print('链表为空！')            return False               # 如果第一个就是删除的节点        if cur.item == item:                        self.head = cur.next                       return True               #找到要删除节点的前一个节点cur，cur.next指向删除的下一个节点               while cur != None:                      if cur.next.item == item:                               cur.next = cur.next.next                               print('-------remove------')                               return True                       cur = cur.next

链表与顺序表的对比

链表失去了顺序表随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大，但对存储空间的使用要相对灵活。

链表与顺序表的各种操作复杂度如下所示：

操作链表顺序表顺序表O(n)O(1)在头部插入/删除O(1)O(n)在尾部插入/删除O(n)O(1)在中间插入/删除O(n)O(n)注意虽然表面看起来复杂度都是 O(n)，但是链表和顺序表在插入和删除时进行的是完全不同的操作。链表的主要耗时操作是遍历查找，删除和插入操作本身的复杂度是O(1)。顺序表查找很快，主要耗时的操作是拷贝覆盖。因为除了目标元素在尾部的特殊情况，顺序表进行插入和删除时需要对操作点之后的所有元素进行前后移位操作，只能通过拷贝和覆盖的方法进行。