无序列表的实现:链表


1这样的随机方式保存,这就需要为每个元素配置额外的信息,指明它下一个元素的位置(图2),这样每个元素的相对位置,就通过一个元素到另一个元素的链接实现了。



python数据元素的无序序列 python中无序序列_python数据元素的无序序列



图1 元素不固定物理位置

python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_02

图2通过明确链接维持相对关系

2个元素的位置,依次类推。链表的外部引用通常就指向它的头部。类似地,最后一个元素,也要表明他“下面没有了”。

节点类

Node)是实现链表的基本模块,每个节点至少包括两个重要部分。首先,包含节点自身的数据,称为“数据域”。其次,包括对下一个节点的“引用”。下面代码是Node类的代码。为了构造节点,需要初始化节点的数据,如图3,为节点赋值并返回一个节点对象。不过图4才是一般节点的图示方式。节点类也包括访问和修改数据域及指针域的的方法。

Listing 1



classNode:



def__init__(self,initdata):
self.data= initdata
self.next=None
defgetData(self):
returnself.data
defgetNext(self):
returnself.next
defsetData(self,newdata):
self.data= newdata
defsetNext(self,newnext):
self.next= newnext



用上述类创建一个节点对象



>>> temp= Node(93)



>>> temp.getData()



93



None在节点类和链表中都非常重要。对None的引用代表没有下一个节点,象构造函数中,就是创建一个节点,把并它的“引用”赋值为None。因为有时把最后一个节点称为“接地点”,我们干脆用电气上的接地符号代表None。初始化一个“引用”时,先赋值为None,是个不错的主意。



python数据元素的无序序列 python中无序序列_链表_03


图3节点对象包括数据域和对下一个节点的引用



python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_04


图4节点的典型表示法

无序列表类

head)的引用。

Listing 2



classUnorderedList:



def__init__(self):
self.head=None



创建列表的时候进行初始化,这里没有数据项,赋值语句



>>> mylist= UnorderedList()



5所示。我们已经讨论过节点类的特殊引用None,这里用来表示head没有引用任何节点。最后,前面给出的链表例子如图6所示,head指向第一个节点,第一个节点包括第一个数据项。同样,第一个节点包括对下一个节点的引用。特别重要的是,链表类不包括任何节点对象,相反,它只包括对列表第一个元素的引用。




python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_05


5 空列表



python数据元素的无序序列 python中无序序列_python数据元素的无序序列_06

6 整数链表

下面代码段中的isEmpty方法,用来检查head引用是否是None,方法中的返回值表达式self.head==None,只有当链表中没有节点时为真。既然一个新建链表是空,构造函数和“isEmpty“函数一定保持一致,这也显示了用None来代表“结束”的优势。在python语言中,None能够和任意的引用作比较,如果两个变量引用了同一对象,他们就是相等的。今后还会经常用到这种方法。

Listing 3


defisEmpty(self):


returnself.head==None

这样的话,怎样把新的数据项加入列表呢?需要实现一个新add方法。但在此之前,需要处理一个重要问题:链表把新数据项放在什么位置?既然列表是无序的,新数据项的位置与原有元素关系不大,新数据项可放在任意位置,这样的话,我们可以把新项放在最容易处理的位置。

head,所有其他节点都要通过引用逐个访问,这说明,最容易的处理的地方就是在head位置,或开始的位置。换个说法,新数据项总是列表的第一个项,原有数据项都通过引用依次排在它的后面。

图6显示了通过 add方法几次形成的链表。


>>> mylist.add(31)


>>> mylist.add(77)


>>> mylist.add(17)


>>> mylist.add(93)


>>> mylist.add(26)


>>> mylist.add(54)


31是第一个加入的数据,最终它是链表里最后一个。同样,54是最后加入的,它成为链表的第一个节点的数据

Add方法在代码4中实现。每个数据项都在节点对象内部。第2行创建一个新节点,并把数据保存在它的数据域内。然后需要把这个节点与现有结构连接起来,图7表明了两个步骤。第一步,把新节点的引用改成对原来第一个节点的引用。这样列表里其他节点就与新节点建立了链接,只要把修改head为对新节点的引用。第4行的赋值语句设置列表的head。

上面两个步骤的顺序特别重要,如果3和4反序会怎么样?如果先修改了head的引用,就象图8所示,因为head是对列表节点的唯一外部引用入口,一旦失去,所有原来的节点将从内存中消失。

Listing 4

代码4


defadd(self,item):


temp = Node(item)
temp.setNext(self.head)
self.head= temp


python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_07


7 两步增加新节点


python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_08


8两步顺序倒置的结果

size, search,和 remove,都基于链表的一种技术,即遍历实现的。遍历指系统地访问每个节点的过程。为此,我们从第一个节点的外部引用开始,每访问过一个节点,通过引用移动到下一个节点实现遍历。

为了实现size方法,我们也要遍历链表,这个过程中用一个变量记录我们经过的节点。代码5显示了计数器代码。外部引用叫做current,第二行中初始化为链表的head。开始时因为没有经历过任何节点,所以计数器变量为0,第4-6行实现了遍历。只要current引用没有看到None,就把current指向下一个节点(第6行)。

最后,迭代结束后,count得以返回。图9显示了处理过程。

Listing 5


defsize(self):


current =self.head
count =0
while current !=None:
count = count +1
current = current.getNext()
return count


python数据元素的无序序列 python中无序序列_python数据元素的无序序列_09


图9 从头到尾的遍历

在无序列表中查找一个值 也要使用遍历技术,当访问每个节点的时候,都要比较它的数据是否与要查找的数据相符。这样,可能不用遍历全部的节点就能找到,如果找到了就不必继续找下去。事实上,如果我们真到了列表的尾部,就说明没找到。

List6显示了查找方法的实现。象在size方法中一样,遍历从head开始(2行),另用了一个found变量记录是否已经找到。因为开始的状态是没找到,found初始化为False。第4行使用了两个条件决定是否要继续遍历,1后面还有节点2、还没找到。行5行检查当前节点的数值是否符合,如果是,found值为True,遍历结束。

 

Listing 6


defsearch(self,item):


current =self.head
found =False
while current !=Noneandnot found:
if current.getData()== item:
found =True
else:
current = current.getNext()
return found


试着查找一下17


>>> mylist.search(17)


True


17在列表中,遍历过程只需到含17的节点,在这点上,found被置True,while的条件不成立,退出循环,返回found值。如图10所示


python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_10



图10 查找17


Remove方法需要两个步骤。首先,需要遍历列表找到要删除的数据,一旦找到,再删除。第一步和查找很象,遍历列表,找到这个数据——因为假定数据是存在的,一定在到达None之前找到——这表明要用found的布尔值来标志


found变成True,current就是对包含要删除的数据的节点的引用。一种可能的方式是用一种标志代替原来的数值,表明这个数值不存在。但这样一来,链表的节点数量和实际的数量对不上,所以不如直接删除这个节点。

next指向待删除节点后面那个节点就可以了。不幸的是,找到current以后,我们没办法再回到它前面,来不及改了。

current和以前一样,标志当前正在遍历的,新的引用,我们叫它previous,跟在current后面遍历,这样current找到要删除节点时,previous正好停在current前面节点上。

Listing7显示了remove方法的全部代码。2-3行为两个引用分配初值。注意,current开始于head,previous是要跟在current后面的,所以previous的初值是None,因为head前面没有节点(图11)。Found仍是叠代的控制变量。

在6-7行检查是否找到了要删除的节点,如果是,found为True。如果不是,previous和current各自向前一步到下一个节点。再次注意,这个前移的步骤非常关键,previous必须先移动到当前current的位置,current才能向前走。这个过程时常称为“尺蠖”,因为这瞬间previous和current指向同一对象,就象尺蠖弓腰。图12显示了previous和current在查找17的过程中的运动。

(尺蠖,又名“弓腰虫”,行动时一屈一伸像个拱桥——译者)

Listing 7


defremove(self,item):


current =self.head
previous =None
found =False
whilenot found:
if current.getData()== item:
found =True
else:
previous = current
current = current.getNext()
if previous ==None:
self.head= current.getNext()
else:
previous.setNext(current.getNext())


python数据元素的无序序列 python中无序序列_python数据元素的无序序列_11



11 previous和current的初始化


python数据元素的无序序列 python中无序序列_数据结构_12

12 previou和current的运动历程


一旦查找过程结束,开始删除过程。图13显示了要修改的链接。不过有一种特殊情况要处理,如果要删除的数据就在第一个节点上,current就是第一个节点,这里previous仍然是None,我们前面说过,prevous所在节点是要修改它的next引用。但在这种特殊情况下,要修改的不是previous的next,而是列表的head。(图14)


python数据元素的无序序列 python中无序序列_链表_13



13 删除中间某节点



python数据元素的无序序列 python中无序序列_python_14



14 移除第一个节点



12行让我们检查是否上面所说的特殊情况。如果previous还没有前移,它就仍然是None,但这时found是True,在这种情况下(13行),head被修改为指向current的下个节点,效果上就是删除了第一个节点。不过,如果previous不是None,那么要删除的节点就是在中间某处。这种情况下,previous所在节点的next要做修改,15行使用了setNext方法完成删除。要注意的是,在两种情况下,修改引用都指向了current.getNext()。



class Node:
    def __init__(self, initdata):
        self.data = initdata
        self.next = None
 
    def getData(self):
        return self.data
 
    def getNext(self):
        return self.next
 
    def setData(self, newdata):
        self.data = newdata
 
    def setNext(self, newnext):
        self.next = newnext
 
 
classUnorderedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
 
    def isEmpty(self):
        return self.head == None
 
    def add(self, item):
        temp = Node(item)
        temp.setNext(self.head)
        self.head = temp
 
    def size(self):
        current = self.head
        count = 0
        while current != None:
            count = count + 1
            current = current.getNext()
 
        return count
 
    def search(self, item):
        current = self.head
        found = False
        while current != None and not found:
            if current.getData() == item:
                found = True
            else:
                current = current.getNext()
 
        return found
 
    def remove(self, item):
        current = self.head
        previous = None
        found = False
        while not found:
            if current.getData() == item:
                found = True
            else:
                previous = current
                current = current.getNext()
 
        if previous == None:
            self.head = current.getNext()
        else:
            previous.setNext(current.getNext())
 
 
mylist =UnorderedList()
 
mylist.add(31)
mylist.add(77)
mylist.add(17)
mylist.add(93)
mylist.add(26)
mylist.add(54)
 
print(mylist.size())
print(mylist.search(93))
print(mylist.search(100))
 
mylist.add(100)
print(mylist.search(100))
print(mylist.size())
 
mylist.remove(54)
print(mylist.size())
mylist.remove(93)
print(mylist.size())
mylist.remove(31)
print(mylist.size())
print(mylist.search(93))





其他方法,append,insert,index和pop留为练习。练习要注意,每个方法都要考虑是否适用于第一个元素或其他情况。另外,insert,index和pop需要链表的索引名,我们约定索引名是整数,从0开始。