内存分布

与数组对比

  • 数组需要一块连续的内存空间来存储，对内存的要求比较高
    • 如果我们申请一个 100MB 大小的数组，当内存中没有连续的、足够大的存储空间时，即便内存的剩余总可用空间大于 100MB，仍然会申请失败

  • 链表并不需要一块连续的内存空间，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用

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    单链表

    功能

  • 单链表中的每一个节点都必须具备两个功能:

    • 一个功能是存储数据，
    • 另外一个功能是记录下一个节点的地址。

如图所示，我们把这个记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next。
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头结点 | 尾节点 | 空地址 null

  • 我们习惯性地把第一个结点叫作头结点
    • 头结点用来记录链表的基地址

  • 把最后一个结点叫作尾结点

    • 指针不是指向下一个结点，而是指向一个空地址 NULL，表示这是链表上最后一个结点

      数据的查找、插入和删除操作

  • 进行数组的插入、删除操作时，为了保持内存数据的连续性，需要做大量的数据搬移，所以时间复杂度是 O(n)。

  • 在链表中插入或者删除一个数据，我们并不需要为了保持内存的连续性而搬移结点，因为链表的存储空间本身就不是连续的。所以，在链表中插入和删除一个数据是非常快速的, 时间复杂度为O(1)

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    弊端

  • 链表随机访问，需要 O(n) 的时间复杂度

    • 链表要想随机访问第 k 个元素，就没有数组那么高效了。因为链表中的数据并非连续存储的，所以无法像数组那样，根据首地址和下标，通过寻址公式就能直接计算出对应的内存地址，而是需要根据指针一个结点一个结点地依次遍历，直到找到相应的结点

      循环链表

  • 循环链表的尾结点指针是指向链表的头结点

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优点

  • 从链尾到链头比较方便。当要处理的数据具有环型结构特点时，就特别适合采用循环链表。比如著名的约瑟夫问题（丢手绢）

    双向链表

  • 每个结点不止有一个后继指针 next 指向后面的结点，还有一个前驱指针 prev 指向前面的结点

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优点

  • 但可以支持双向遍历，这样也带来了双向链表操作的灵活性

  • 从结构上来看，双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点

    • 单链表的平均时间复杂度为O(n)，因为需要从头节点开始找。 而双向链表的时间复杂度为O(1)，因为这个结点中的prev前驱结点指针域存放的是前驱结点的地址，通过这个地址，我们一步就找到了该结点的前驱结点，所以时间复杂度O(1)

      缺点

  • 双向链表需要额外的两个空间来存储后继结点和前驱结点的地址。所以，如果存储同样多的数据，双向链表要比单链表占用更多的内存空间。虽然两个指针比较浪费存储空间

    链表 VS 数组性能大比拼

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    LRU最近最少使用策略

    链表实现

    如何基于链表实现 LRU 缓存淘汰算法？
    思路： 我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。
    实现：

  1. 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部
  2. 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：
    1. 如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部；
    2. 如果此时缓存已满，则链表尾结点删除，将新的数据结点插入链表的头部