码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

数据结构--线性表的链式存储结构

时间:2019-01-17 10:55:37      阅读:236      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:virt   ado   cto   throw   顺序   ...   sizeof   type   强制   

一 线性表的链式存储结构

A.链式存储的定义
为了表示每个数据元素与直接后继元素之间的逻辑关系;数据元素除了存储本身的信息外,还需要存储其直接后继的信息
图示
技术分享图片
B链式存储逻辑结构
基于链式存储结构的线性表中,每个结点都包含数据域指针域
1.数据域:存储数据元素本身
2.指针域:存储相邻结点的地址
图示
技术分享图片
C链表中的基本概念
1.头结点--链表中的辅助结点,包含指向第一个数据元素的指针(方便插入和删除)
2.数据结点--链表中代表数据元素的结点,表现形式为:(数据元素,地址)
3.尾节点--链表中的最后一个数据结点,包含的地址信息为空
代码表示为

struct Node:public Object
{
    T value;
    Node* next;//指向后继节点的指针
};

单链表的内部结构
技术分享图片
头结点在单链表中的意义是:辅助数据元素的定位,方便插入个删除操作;因此,头结点不存储实际的数据元素
D插入与删除的实现
a.插入数据元素
1.从头结点开始,通过一个current指针定位到目标位置
2.从堆空间申请新得Node结点
3.执行操作
图示
技术分享图片
b.删除操作
1.从头结点开始,通过current指针定位到目标位置
2.使用toDel指针指向需要删除得结点
3.执行操作
图示
技术分享图片

二 链式存储结构线性表的实现

技术分享图片
A.抽象类List的代码如下

#include "Object.h"

namespace MyLib
{
//List抽象类
    template <typename T>
    class List:public Object
    {
    protected:
        List(const List&);
        List& operator=(const List&);//避免赋值操作
    public:
        List(){}
        virtual bool insert(const T&e)=0;//链表的插入
        virtual bool insert(int i,const T&e)=0;//重载版本
        virtual bool remove(int i)=0;//链表的删除
        virtual bool set(int i,const T&e)=0;//
        virtual int find(const T&e)const=0;
        virtual bool get(int i,T&e)const=0;
        virtual int length()const=0;
        virtual void clear()=0;
    };
}

B.LinkList设计要点
1.类模板,通过头结点访问后继结点
2.定义内部结点类型,用于描述数据域和指针域
3.实现线性表的关键操作(增,删,查,等)
LinkList的定义,代码如下

template<typename T>
class LinkList:public List<T>
{
    protected:
        struct Node:public Object
        {
            T value;
            Node* next;
        };
        Node m_header;
        int m_length;
    public:
        LinkList();
        .......
};

LinkList的实现

template<typename T>
class LinkList:public List<T>
{
    protected:
        struct Node:public Object
        {
            T value;
            Node* next;
        };
        mutable Node m_header;
        int m_length;
    public:
        LinkList()
        {
            m_header.next=NULL;
            m_length=0;
        }
        bool insert(const T& e)
        {
            return insert(m_length,e);
        }

        bool insert(int i,const T& e)
        {
            bool ret=((0<=i)&&(i<=m_length));

            if(ret)
            {
                Node* node=new Node();

                if(node!=NULL)
                {
                    Node* current=&m_header;

                    for(int p=0;p<i;p++)
                    {
                        current=current->next;
                    }
                    node->value=e;
                    node->next=current->next;
                    current->next=node;

                    m_length++;
                }
                else
                {
                    THROW_EXCEPTION(NoEoughMemoryException,"No ...");
                }
            }
            return ret;
        }

        bool remove(int i)
        {
                bool ret=((0<=i)&&(i<=m_length));

                if(ret)
                {
                    Node* current=&m_header;

                    for(int p=0;p<i;p++)
                    {
                        current=current->next;
                    }

                    Node* toDel=current->next;
                    current->next=toDel->next;
                    delete toDel;
                    m_length--;
                }
                return  ret;
        }

    bool set(int i,const T&e)
    {
        bool ret=((0<=i)&&(i<=m_length));

                if(ret)
                {
                    Node* current=&m_header;

                    for(int p=0;p<i;p++)
                    {
                        current=current->next;
                    }

                    current->next->value=e;
                }
                return  ret;
    }

       int find(const T&e) const
        {
            int ret=-1;
            int i=0;

            Node* node=m_header.next;

            while(node)
            {
                if(node->value==e)
                {
                    ret=i;
                    break;
                }
                else
                {
                    node=node->next;
                    i++;
                }
            }
            return ret;
        }

       virtual T get(int i)const
        {
            T ret;

            if(get(i,ret))
            {
                return ret;
            }
            else
            {
                THROW_EXCEPTION(indexOutOfBoundsException,"...");
            }

            return ret;
        }

    bool get(int i,T&e)const
    {
        bool ret=((0<=i)&&(i<=m_length));

                if(ret)
                {
                    Node* current=&m_header;

                    for(int p=0;p<i;p++)
                    {
                        current=current->next;
                    }
                    e=current->next->value;
                }
                return  ret;
    }

    int length()const
    {
        return m_length;
    }

    void clear()
    {
        while(m_header.next)
        {
            Node* toDel=m_header.next;
            m_header.next=toDel->next;
            delete toDel;
        }
        m_length=0;
    }

    ~LinkList()
    {
        clear();
    }

在编译器的实现结果如图所示
技术分享图片
技术分享图片

三.顺序表与单链表的对比分析

效率的深度分析:
a.插入和删除
1.顺序表:涉及大量数据对象的复制操作
2.单链表:只涉及指针操作,效率与数据对象无关
b.数据访问
1.顺序表:随机访问,可直接定位数据对象
2.单链表:顺序访问,必须从头访问数据对象,无法直接定位
工程开发中的选择:
顺序表:
1.数据元素的类型相对简单,不涉及拷贝
2.数据元素相对稳定,访问操作远多于插入和删除操作
单链表:
1.数据元素的类型相对复杂,复制操作相对耗时
2.数据元素不稳定,需要经常插入和删除,访问操作较少
总结:
1.线性表中元素的查找依赖于相等比较操作符
2.顺序表适用于访问需求量较大的场合(随机访问)
3.单链表适用于数据元素频繁插入删除的场合(顺序访问)
4.当数据类型相对简单时,顺序表和单链表的效率不相上下

四.单链表的遍历与优化

a.代码的优化
技术分享图片

在单链表的实现中有代码的重复

        mutable struct:public Object//没有类型名的结构
        {
            char reserved[sizeof(T)];
            Node* next;
        }  m_header;//头节点  辅助定位元素

        Node* position(int i) const//程序优化
        {
            Node* ret=reinterpret_cast<Node*(&m_header);//reinterpret_cast强制类型转换

            for(int p=0;p<i;p++)
            {
                ret=ret->next;
            }

            return ret;
        }

       Node* create()
        {
            return new Node();
        }

        void destroy(Node* pn)
        {
            delete pn;
        }

插入部分的修改如图所示
技术分享图片

b.单链表的遍历设计思路
当前实现的单链表类不能以线性的时间复杂度完成单链表的遍历,所以需要重新设计一种思路

1.在单链表的内部定义一个游标(Node* m_current)
2.遍历开始前将游标指向位置为0的数据元素
3.获取游标指向的数据元素
4.通过结点中的next指针移动游标
技术分享图片

c.遍历函数原型设计
bool move(int i,int step=1);//step每次结点的移动
bool end();
T current();
bool next();
代码实现如下

/*遍历函数的实现*/
        virtual bool move(int i,int step=1)
        {
            bool ret= (0<=i)&&(i<m_length)&&(step>0);

            if(ret)
            {
                m_current=position(i)->next;
                m_step=step;
            }

            return ret;
        }

        virtual bool end()
        {
            return (m_current==NULL);
        }

        virtual T current()
        {
            if(!end())
            {
                return m_current->value;
            }
            else
            {
                THROW_EXCEPTION(InvalidOperationException,"...");
            }
        }

        virtual bool next()
        {
            int i=0;

            while((i<m_step)&& (!end()))
            {
                m_current=m_current->next;
                i++;
            }
            return (i==m_step);
        }

最终的实现如下图所示
技术分享图片
技术分享图片
小结:
1.单链表的遍历需要在线性时间内完成
2.在单链表内部定义游标变量,通过游标遍历提高效率
3.遍历相关的成员函数是相互依赖,相互配合的关系
4.封装结点的申请和删除操作更有利于增强扩展性

数据结构--线性表的链式存储结构

标签:virt   ado   cto   throw   顺序   ...   sizeof   type   强制   

原文地址:http://blog.51cto.com/13475106/2343655

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!