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C#數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法揭秘四 雙向鏈表

2020-01-24 03:39:53
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供稿:網(wǎng)友

首先,明白什么是雙向鏈表。所謂雙向鏈表是如果希望找直接前驅(qū)結(jié)點(diǎn)和直接后繼結(jié)點(diǎn)的時(shí)間復(fù)雜度都是 O(1),那么,需要在結(jié)點(diǎn)中設(shè)兩個(gè)引用域,一個(gè)保存直接前驅(qū)結(jié)點(diǎn)的地址,叫 prev,一個(gè)直接后繼結(jié)點(diǎn)的地址,叫 next,這樣的鏈表就是雙向鏈表(Doubly Linked List)。雙向鏈表的結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)示意圖如圖所示。

雙向鏈表結(jié)點(diǎn)的定義與單鏈表的結(jié)點(diǎn)的定義很相似, ,只是雙向鏈表多了一個(gè)字段 prev。其實(shí),雙向鏈表更像是一根鏈條一樣,你連我,我連你,不清楚,請(qǐng)看圖。

雙向鏈表結(jié)點(diǎn)類(lèi)的實(shí)現(xiàn)如下所示

//一個(gè)鏈條的類(lèi)

public class DbNode<T>
{

//當(dāng)前的數(shù)據(jù)所在
private T data; //數(shù)據(jù)域記錄的數(shù)據(jù)的 
private DbNode<T> prev; //前驅(qū)引用域 前驅(qū) 引用位置 
private DbNode<T> next; //后繼引用域 后來(lái)鏈條的位置

//構(gòu)造器 這是不是初始化 
public DbNode(T val, DbNode<T> p)
{
data = val;
next = p;
}

//構(gòu)造器 這是不是初始化
public DbNode(DbNode<T> p)
{
next = p;
}

//構(gòu)造器  吧這個(gè)鏈子相應(yīng)值 傳遞給他
public DbNode(T val)
{
data = val;
next = null;
}

//構(gòu)造器  構(gòu)造一個(gè)空的鏈子
public DbNode()
{
data = default(T);
next = null;
}

//數(shù)據(jù)域?qū)傩?
public T Data
{
get
{
return data;
}
set
{
data = value;
}
}

//前驅(qū)引用域?qū)傩?
public DbNode<T> Prev
{
get
{
return prev;
}
set
{
prev = value;
}
}

//后繼引用域?qū)傩?
public DbNode<T> Next
{
get
{
return next;
}
set
{
next = value;
}
}
}

說(shuō)了這么多雙向鏈表接點(diǎn)的類(lèi)的屬性,我們要看一看他的相關(guān)的操作。這里只做一些畫(huà)龍點(diǎn)睛地方的描述

插入操作:設(shè) p是指向雙向鏈表中的某一結(jié)點(diǎn),即 p存儲(chǔ)的是該結(jié)點(diǎn)的地址,現(xiàn)要將一個(gè)結(jié)點(diǎn) s 插入到結(jié)點(diǎn) p 的后面,插入的源代碼如下所示:操作如下: 

➀ p.Next.Prev = s;
➁ s.Prev = p;
➂ s.Next = p.Next;
➃ p.Next = s;

插入過(guò)程如圖所示(以 p 的直接后繼結(jié)點(diǎn)存在為例) 。

注意:引用域值的操作的順序不是唯一的,但也不是任意的,操作➂必須放到操作➃的前面完成,否則 p 直接后繼結(jié)點(diǎn)的就找不到了。這一點(diǎn)需要讀者把每個(gè)操作的含義搞清楚。此算法時(shí)間操作消耗在查找上,其時(shí)間的復(fù)雜度是O(n).

下面,看他的刪除操作,以在結(jié)點(diǎn)之后刪除為例來(lái)說(shuō)明在雙向鏈表中刪除結(jié)點(diǎn)的情況。 設(shè) p是指向雙向鏈表中的某一結(jié)點(diǎn),即 p存儲(chǔ)的是該結(jié)點(diǎn)的地址,現(xiàn)要將一個(gè)結(jié)點(diǎn) s插入到結(jié)點(diǎn) p的后面 。偽代碼如下:操作如下:

➀ p.Next = P.Next.Next;
➁ p.Next.Prev = p.Prev;

刪除過(guò)程如圖所示(以 p的直接后繼結(jié)點(diǎn)存在為例)

相應(yīng)的算法的時(shí)間復(fù)雜度也是消耗到結(jié)點(diǎn)的查找上,其復(fù)雜度應(yīng)該是O(n)

查找操作與單鏈表的極其的類(lèi)似,也是從頭開(kāi)始遍歷。相應(yīng)偽代碼如圖所示:

current.next=p.next.next

current.prev=p.next.prev;

相應(yīng)的偽代碼如下圖所示:

該算法的時(shí)間復(fù)雜度,是一個(gè)個(gè)的遍歷的過(guò)程中,顧時(shí)間復(fù)雜度是O(n)

獲取當(dāng)前的雙向鏈表長(zhǎng)度與 查找類(lèi)似,不做過(guò)多的贅述,這里,我們把雙向鏈表基本概念和操作基本介紹完了,下面介紹一個(gè)重要的鏈表――環(huán)形鏈表。

首先,還是老樣子,看看環(huán)形鏈表的定義。有些應(yīng)用不需要鏈表中有明顯的頭尾結(jié)點(diǎn)。在這種情況下,可能需要方便地從最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)訪問(wèn)到第一個(gè)結(jié)點(diǎn)。此時(shí),最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)的引用域不是空引用,而是保存的第一個(gè)結(jié)點(diǎn)的地址(如果該鏈表帶結(jié)點(diǎn),則保存的是頭結(jié)點(diǎn)的地址) ,也就是頭引用的值。我們把這樣的鏈表結(jié)構(gòu)稱之為環(huán)形鏈表。他就像小朋友手拉手做游戲。如圖所示。

用鏈表如圖所示:

這里基本添加,刪除,操作的操作與單鏈表簡(jiǎn)直是一模一樣,這里就沒(méi)有必要寫(xiě)這些東西。我們主要看他們一些簡(jiǎn)單應(yīng)用。

應(yīng)用舉例一 已知單鏈表 H,寫(xiě)一算法將其倒置,即實(shí)現(xiàn)如圖所示的操作,其中(a)為倒置前,(b)為倒置后。

算法思路:由于單鏈表的存儲(chǔ)空間不是連續(xù)的,所以,它的倒置不能像順表那樣,把第 i 個(gè)結(jié)點(diǎn)與第 n-i 個(gè)結(jié)點(diǎn)交換(i 的取值范圍是 1 到 n/2,n 為單鏈表的長(zhǎng)度) 。其解決辦法是依次取單鏈表中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)插入到新鏈表中去。并且,為了節(jié)省內(nèi)存資源,把原鏈表的頭結(jié)點(diǎn)作為新鏈表的頭結(jié)點(diǎn)。存儲(chǔ)整數(shù)的單鏈表的倒置的算法實(shí)現(xiàn)如下:

public void ReversLinkList(LinkList<int> H)
{
Node<int> p = H.Next;
Node<int> q = new Node<int>();
H.Next = null;

while (p != null)
{
q = p;
p = p.Next;
q.Next = H.Next;
H.Next = q;
}
}
該算法要對(duì)鏈表中的結(jié)點(diǎn)順序掃描一遍才完成了倒置,所以時(shí)間復(fù)雜度為O(n),但比同樣長(zhǎng)度的順序表多花一倍的時(shí)間,因?yàn)轫樞虮碇恍枰獟呙枰话氲臄?shù)據(jù)元素。這個(gè)是不是你已經(jīng)頭腦糊了嗎?如果糊了把,請(qǐng)看我的圖例的解釋。

舉例2,約瑟夫環(huán)問(wèn)題,題目如下:

已知n個(gè)人(以編號(hào)1,2,3...n分別表示)圍坐在一張圓桌周?chē)木幪?hào)為k的人開(kāi)始報(bào)數(shù),數(shù)到m的那個(gè)人出列;他的下一個(gè)人又從1開(kāi)始報(bào)數(shù),數(shù)到m的那個(gè)人又出列;依此規(guī)律重復(fù)下去,直到圓桌周?chē)娜巳砍隽小G笞詈蟪隽械娜讼鄳?yīng)的編號(hào)。

  void JOSEPHUS(int n,int k,int m) //n為總?cè)藬?shù),k為第一個(gè)開(kāi)始報(bào)數(shù)的人,m為出列者喊到的數(shù)

  {

  /* p為當(dāng)前結(jié)點(diǎn) r為輔助結(jié)點(diǎn),指向p的前驅(qū)結(jié)點(diǎn) list為頭節(jié)點(diǎn)*/

  LinkList p,r,list; /*建立循環(huán)鏈表*/

  for(int i=0;i<n;i++)

  {

  p=(LinkList)LNode;

  p.data=i;

  if(list==NULL)

  list=p;

  else

  r.link=p;

  r=p;

  }

  p.link=list; /*使鏈表循環(huán)起來(lái)*/

  p=list; /*使p指向頭節(jié)點(diǎn)*/

  /*把當(dāng)前指針移動(dòng)到第一個(gè)報(bào)數(shù)的人*/

  for(i=0;i<k;i++)

  {

  r=p;

  p=p.link;

  }

  /*循環(huán)地刪除隊(duì)列結(jié)點(diǎn)*/

  while(p.link!=p)

  {

  for(i=0;i<m-1;i++) 

  {

  r=p;

  p=p.link;

  }

  r.link=p.link;

  console.writeline("被刪除的元素:{0} ",p.data);

  free(p);

  p=r.node.;

  } 

  console.writeLine("/n最后被刪除的元素是:{0}",P.data);

    具體的算法,如圖所示:

 

      這個(gè)算法的時(shí)間的復(fù)雜度是O(n2)
  

  }

還和大家分享的一個(gè)例子,就是我做做一個(gè)類(lèi)似與網(wǎng)易郵箱的產(chǎn)品時(shí)候,幾千萬(wàn)甚至數(shù)以億級(jí)的大數(shù)量登錄的時(shí)候,發(fā)現(xiàn)用戶登錄的時(shí)候真他媽的慢,你猜我開(kāi)始是怎么做的,就是直接查數(shù)據(jù)庫(kù),這當(dāng)然是不行的。這怎么辦了, 最后,我在一個(gè)高人的指教下,發(fā)現(xiàn)登錄的時(shí)候速度飛快,怎么搞的。我把所有的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)讀入到內(nèi)存中,然后把數(shù)據(jù)用鏈表把他們串起來(lái),到我查詢某個(gè)用戶時(shí)候,只比較用戶的 字節(jié)數(shù)。

這就是我眼中的鏈表結(jié)構(gòu)。

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