前言
在上一篇文章中,主要是给大家介绍了单向链表的特点及其原理,但是我们没有通过代码进行练习。今天我会继续通过一篇文章,来给大家讲解双向链表的内容,尤其是会通过代码来进行链表的操作,希望大家重点关注哦。
全文大约【3500】 字,不说废话,只讲可以让你学到技术、明白原理的纯干货!本文带有丰富的案例及配图视频,让你更好地理解和运用文中的技术概念,并可以给你带来具有足够启迪的思考…
一. 双向链表简介
1. 概念
在上一篇文章中,我们在介绍链表的种类时,曾经提到过双向链表。双向链表相比较于单链表,除数据域外,还具前和后两个指向指针。
双向链表中的结构术语可以解释为:
- data:链表每个结点中存储的数据域;
- next:链表每个结点中包含的指向下一个结点地址的指针域;
- prev:链表每个结点中包含的前一个结点地址的指针域。
2. 编码定义
根据上述对双向链表结点的定义,我们给出双向链表结点结构的Java定义实现:
class DNode{
Object data;
Node prev;
Node next;
}
双向链表是一条真实存在的链表,由多个结点组成。在实际的编程中,通常会标记链表的两个特殊结点,分别为:头结点、尾结点。用另外一个变量size表示链表中元素的个数。
- 头结点: 链表中的第一个结点
- 尾结点: 链表中的最后一个元素
因此有如下链表类的定义:
public class DoubleLinkList{
private int size;//大小
private DNode head;//头结点
private DNode last;//尾结点
}
在本篇文章接下来的内容中,我们将利用该DNode、DoubleLinkList
两个定义来实现双向链表的各项操作。
二. 常见操作
因为双向链表是单链表的基础上扩展出来的结构,因此双向链表的很多操作与单链表的操作都是相同的,比如:查找元素、更新元素、插入元素、删除元素。
1. 查找元素
1.1 查找头结点
因为DoubleLinkList中已经记录了头结点head,因此头结点的查找非常简单,如下:
public Object getHead(){
if(head == null){
return null;
}
return head.data;
}
时间复杂度为O(1)。
1.2 查找尾结点
与头结点同理,查找尾结点的时间复杂度同样为O(1),编码如下:
public Object getLast(){
if(last == null){
return null;
}
return last.data;
}
1.3 查找指定位置结点
当需要查找指定位置的结点元素时,双向链表比单链表的实现方式有所不同,原因是: 单链表因为是单向的,因此只能从头结点向后单向查找;但双向链表前后均可查找,因此在进行指定位置查找时,为了提高查找效率,会首先判断要查找的位置处于链表的前半段还是后半段,若前半段则从头结点向后查找,若后半段则从尾结点向前查找,具体编程如下所示:
public Object get(int index){
//排除边界异常
if(index <0 || index>=size){
return null;
}
//要查找的位置位于链表前半段
if(index < (size>>1)){
DNode x = head;
for(int i = 0; i < index; i++){
x = x.next;
}
return x.data;
}else {//要查找的位置位于链表后半段
DNode x = last;
for(int i = size - 1; i >= index; i--){
x = x.prev;
}
return x.data;
}
}
在上述代码中,size >> 1 的写法比较少见,“>>”在计算机编程中代表移位操作。常见的移位操作有两种:
通过实际的编程验证,我们可以知道:执行右移1位操作,变量数据会缩小为原来的1/2。左移相反。同时,我们可以分析出时间复杂度为O(n)。
2. 更新元素
更新元素操作需要两步:
- 找到要更新的元素
- 执行更新操作
根据位置的不同,可以将更新操作分为三种情况:更新头结点,更新尾结点,更新指定位置结点。
2.1 更新头结点
更新头结点代码与查找头结点类似,如下:
public boolean updateHead(Object obj){
if(head == null){
return false;
}
head.data = obj;
return true;
}
更新头结点的时间复杂度为O(1)。
2.2 更新尾结点
public boolean updateLast(Object obj){
if(last == null){
return false;
}
last.data = obj;
}
更新尾结点的时间复杂度同样是O(1)。
2.3 更新指定位置结点
public boolean update(int index, Object obj){
if(index < 0 || index >= size){
return false;
}
if(index < (size>>1)){
DNode x = head;
for(int i = 0; i < index; i++){
x = x.next;
}
x.data = obj;
}else {
DNode x = last;
for(int i = size-1; i >= index; i--){
x = last.prev;
}
x.data = obj;
}
return true;
}public boolean addHead(Object data){
DNode h = head;
DNode newNode = new DNode(null,data,h);
head = newNode;
if(h == null);{
last = newNode;
}else {
h.prev = newNode;
}
size++;
return true;
}
如上代码所示,修改指定结点元素的值采用的算法也是:先判断要操作的位置在前半段还是后半段,然后再进行精准查找,最后执行修改操作。
指定位置修改操作的时间复杂度为O(n)。
3. 插入元素
分析过了查找元素和更新元素操作的具体情况,我们很清晰的便能分析出插入元素操作的具体情况,其实也分为三种具体情景:头结点位置插入,尾结点位置插入,指定位置插入元素。
3.1 头结点位置插入
public boolean addHead(Object data){
DNode h = head;
DNode newNode = new DNode(null,data,h);
head = newNode;
if(h == null);{
last = newNode;
}else {
h.prev = newNode;
}
size++;
return true;
}
根据如上代码,我们可以看到,在头结点位置插入新的元素,只需要将新添加的结点置为head结点,同时处理好新结点和原链表中头结点的指向关系即可。很明显,头结点位置插入的时间复杂度为O(1)。
3.2 尾结点位置插入
尾结点插入与头结点插入原理相同,只需要替换为尾结点以及指针的指向。如下所示:
public boolean addLast(Object data){
DNode l = last;
DNode newNode = new DNode(l,data,null);
last = newNode;
if(last == null){
head = last;
}else {
l.next = newNode;
}
size++;
return true;
}
时间复杂度为O(1)。
3.3 指定位置插入
在进行指定位置插入时,编程代码稍多些,原因是需要以下几步完成:
- 判断插入的位置是否超范围
- 若插入的位置在最后,则执行在尾结点的插入逻辑
- 先根据要插入的位置,查找并获取到对应位置的结点元素
- 然后执行插入逻辑
public boolean add(int index,Object data){
if(index < 0 || index > size){
return false;
}
if(index == size){
addLast(data);
return true;
}else {
//先找到要插入的指定位置的结点
DNode x = index(index);
//执行插入操作
DNode prevNode = x.prev;
DNode newNode = new DNode(prevNode,data,x);
x.prev = newNode;
if(prevNode == null){
head = newNode;
}else {
prevNode.next = newNode;
}
size++;
}
}
//查找index位置上的结点并返回
public DNode index(int index){
if( index < 0 || index >= size){
return null;
}
if( index < (size>>1)){
DNode x = head;
for(int i = 0; i < index; i++){
x = x.next;
}
return x;
}else {
DNode x = last;
for(int i = size-1; i >= index; i--){
x = x.prev;
}
return x;
}
}
根据上述代码,我们可以发现插入指定位置的代码,需要用到查找指定位置的操作,先查找再插入,因此时间复杂度同样为O(n)。
4. 删除元素
有了前面的分析经验,我们可以非常自然的分析出删除操作同样分三种:删除头结点、删除尾结点、删除指定结点。接下来,一起来看看详细的情况:
4.1 删除头结点
public Object removeHead(){
if(head == null){
return null;
}
DNode h = head;
Object data = h.data;
DNode next = h.next;
//将原来头结点的数据域和指针域均赋值为null置空
h.data = null;
h.next = null;
//将当前结点的next作为新的头结点
head = next;
//如果next为null,则说明当前链表只有一个节点,删除该节点,则链表的first、last都为null
if(next == null){
last = null;
}else {
// next要作为新的头节点,则其prev属性为null
next.prev = null;
}
size--;
return data;
}
删除头结点只涉及头结点的逻辑判断和操作,因此删除头结点时间复杂度为O(1)。
4.2 删除尾结点
与删除头结点原理相同,操作尾结点。代码如下:
public Object removeLast(){
DNode l = last;
if(l == null){
return null;
}
Object data = l.data;
DNode prev = l.prev;
//将当前尾节点的属性赋值为null,为了GC清理
l.data = null;
l.prev = null;
// 让当前尾节点的prev作为新的尾节点,赋值给last属性
last = prev;
// 如果prev为null,则说明当前链表只有一个节点,删除该节点,则链表的first、last都为null
if(prev == null){
head = null;
}else {
// prev要作为新的尾节点,则其next属性为null
prev.next = null;
}
size--;
return data;
}
很明显,删除尾结点的时间复杂度为O(1)。
4.3 删除指定结点
删除指定结点的编码实现如下:
public Object remove(int index){
if(index < 0 || index >= size){
return null;
}
//首先通过查找方法,查找到
DNode node = index(index;
//执行删除操作
Object data = node.data;
DNode next = node.next;
DNode prev = node.prev;
// 如果prev是null,则说明删除的是当前头节点,则将next作为新的头节点,赋值给head
if(prev == null){
head = prev;
}else {
// 如果删除的不是当前头节点,则将要删除节点的prev与next连接一起,即将prev的next属性赋值成next
prev.next = next;
// 如果prev不是null,则赋值为null
node.prev = null;
}
// 如果next是null,则说明删除的是当前尾节点,则将prev作为新的尾节点,赋值给last
if(next == null){
last = prev;
}else {
// 如果删除的不是当前尾节点,则将要删除节点的prev与next连接一起,即将next的prev赋值成prev
next.prev = prev;
// 如果next不是null,则赋值为null
node.next = null;
}
//将要删除的结点的data数据域设置为null
node.data = null;
//链表的结点个数-1操作
size--;
return data;
}
如上代码所示,删除指定位置的结点元素也需要先执行index(index)
查找算法,至于index的实现,在前文介绍指定位置插入结点操作时,已经进行了实现,此处直接进行使用。
我们不难分析得到,删除指定位置的结点的时间复杂度是O(n)。
三. 其他操作
作为一种常见的数据结构,除了对自身结点元素的一些操作,还有一些对链表状态的获取,比如链表的长度,链表是否为空等,这里给大家介绍一下双向链表的一些其他操作。
1. 链表的大小(元素结点的个数)
public int size(){
return size;
}
2. 判断链表是否为空
public boolean isEmpty(){
return size == 0;
}
3. 获取链表元素组成的数组
public Object[] toArray(){
Object[] result = new Object[size];
int i = 0;
for(DNode node = head; node != null; node = node.next){
resunt[i++] = node.data;
}
return result;
}
4. 清空链表
public void clear(){
for(DNode node = head; node != null; ){
DNode next = node.next;
node.data = null;
node.next = null;
node.prev = null;
node = next;
}
head = last = null;
size = 0;
}
四. 结语
至此,我们已经连续用两篇文章给大家介绍了链表的相关知识。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-605080.html
在上一篇文章中,我们主要介绍了链表的基础知识和单链表的常规操作, 同时辅以图示来说明各种操作情况。在本篇文章中,主要是从Java编程角度作为切入点,来进一步讲解双向链表的一些操作。 特别是本篇文章中的大量代码实践,需要大家能够理清逻辑关系,希望你可以动手练起来哦。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-605080.html
到了这里,关于关于线性结构中的双向链表如何实现的方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!