双向链表(带头双向循环链表)巨详解!!!

news2024/11/13 2:20:33

概念

本文讲述的双向链表,全名叫做带头双向循环链表我们学习的链表总共有八种

在前文讲述单链表时所讲到的单链表,其实就叫做不带头单向不循环链表,这里的带头、不带头才是真正的头结点,前文中的头结点其实叫做首元素结点,为了方便理解就叫做头结点,要注意分别

那真正的头结点是什么呢?有什么用呢?

带头链表中头结点其实叫做“哨兵位”,在哨兵位中不存储任何有效元素,在这里就是占个位置,听起来有点占着茅坑不拉屎的意思,其实不然,它在循环链表中具有重要作用,接下来为你缓缓讲述

双向链表的实现

结构体形式

在本文讲述的双向链表中,它由三个部分组成:存储的数据(data)、指向上一结点的指针(prev)、指向下一结点的指针(next

代码为:

typedef struct ListNode
{
	LTDataType data;
	struct ListNode* next;//指向下一个结点地址的指针
	struct ListNode* prev;//指向上一个结点地址的指针

}LTNode;

初始化

双向链表的初始化有两种方法,一种是传参、一种是返回值形式

这里我们使用返回值形式,在初始化中为了实现循环,一开始要将它的next和prev都指向它本身,它存储的数据随便赋一个值这里我是赋值为-1

代码为:

LTNode* LTInit()
{
	LTNode* phead = (LTNode*)malloc(sizeof(LTNode));//申请空间建立结点--哨兵位
	phead->data = -1;
	phead->next = phead->prev = phead;
	
	return phead;
}

 结点的建立

代码为

LTNode* LTBuyNode(LTDataType x)
{
	LTNode* node = (LTNode*)malloc(sizeof(LTNode));
	node->data = x;
	node->next = node->prev = node;
	return node;
}

打印

打印开始是从哨兵位的下一结点,结束条件是再次回到哨兵位

代码为

//打印
LTNode* LTPrint(LTNode* phead)
{
	assert(phead);
	LTNode* pcur = phead->next;//指向哨兵位的下一个结点
	while (pcur != phead)//循环结束条件:当pcur回到哨兵位时
	{
		printf("%d -> ", pcur->data);
		pcur = pcur->next;
	}
	printf("\n");
}

尾插

双向链表的尾部插入需要注意插入位置前后两个结点,本文求的链表是双向带头循环的,尾部插入就需要注意哨兵位和哨兵位前一个结点(也就是尾结点)

画图可得

代码为

//尾插
LTNode* LTPushBack(LTNode* phead, LTDataType x)
{
	assert(phead);
	LTNode* newnode = LTBuyNode(x);
	//phead phead->prev newnode
	newnode->next = phead;
	newnode->prev = phead->prev;

	phead->prev->next = newnode;
	phead->prev = newnode;
}

 头插

头插和尾插思路差不多,不同的就是根据插入位置,要处理的结点也不同,头部插入要注意的就是哨兵位和首元素结点(又是哨兵位的下一结点)

画图可得

代码为

//头插
LTNode* LTPushFront(LTNode* phead, LTDataType x)
{
	assert(phead);
	LTNode* newnode = LTBuyNode(x);
	//phead newnode phead->next
	newnode->next = phead->next;
	newnode->prev = phead;

	phead->next->prev = newnode;
	phead->next = newnode;
}

判空

判定链表是否只有哨兵位

代码为

//判空
bool LTEmpty(LTNode* phead)
{
	assert(phead);
	return phead->next == phead;//当哨兵位的下一结点等于它自身时,链表为空
}

 尾删

尾部的删除要考虑的结点就是哨兵位和尾结点的前一结点

画图可得

代码为

//尾删
void LTPopBack(LTNode* phead)
{
	assert(!LTEmpty(phead));
	//phead del->prev del 
	LTNode* del = phead->prev;
	del->prev->next = phead;
	phead->prev = del->prev;
	free(del);
	del = NULL;
}

 头删

头部的删除就是处理哨兵位和首结点下一结点的关系

画图可得

代码为

//头删
void LTPopFront(LTNode* phead)
{
	assert(!LTEmpty(phead));
	//phead del del->next
	LTNode* del = phead->next;
	del->next->prev = phead;
	phead->next = del->next;
	free(del);
	del = NULL;
}

 找寻

找寻和单链表没什么区别,唯一要考虑的是,是从哨兵位的下一结点开始找寻,循环结束条件为再次回到哨兵位置

代码为

//找寻数据
LTNode* LTFind(LTNode* phead, LTDataType x)
{
	assert(phead);
	LTNode* pcur = phead->next;
	while (pcur != phead)
	{
		if (pcur->data == x)
		{
			return pcur;
		}
		pcur = pcur->next;
	}
	return NULL;
}

在指定位置之后插入数据

在给定位置之后插入数据,首先要将插入位置之后的结点位置保存下来,在进行结点的插入

画图可得

代码为

//在pos位置之后插⼊数据
void LTInsert(LTNode* pos, LTDataType x)
{
	assert(pos);
	LTNode* newnode = LTBuyNode(x);
	LTNode* next = pos->next;
	//pos newnode pos->next(next)
	newnode->next = next;
	newnode->prev = pos;

	next->prev = newnode;
	pos->next = newnode;
}

在指定位置删除数据

这一步也很简单,不需要特意考虑哨兵位的关系,就直接将指定位置前后结点相连,再将指定位置结点删除就行

代码为

void LTErase(LTNode* pos)
{
	assert(pos);
	//pos->prev pos pos->next
	pos->next->prev = pos->prev;
	pos->prev->next = pos->next;
	free(pos);
	pos = NULL;

}

销毁

销毁有两种方式:

一种是以二级指针将链表在销毁函数中彻底实现销毁,但这种方法用到二级指针和其他功能实现函数用到的一级指针不同,这样会导致接口不一致,虽然不是什么大问题,如果别人要使用你的这个双向链表可能会出错,所以不建议使用

代码为

void LTDestroy(LTNode** pphead)//为了保证接口一致性,不使用这种方法
{
	assert(pphead);
	LTNode* pcur = (*pphead)->next;
	while (pcur != *pphead)
	{
		LTNode* next = pcur->next;
		free(pcur);
		pcur = next;
	}
	free(*pphead);
	*pphead = NULL;

}

第二种就是用一级指针,在销毁函数将除哨兵位以外的结点都给销毁,但是哨兵位要在函数外进行手动销毁,这种方式保证了接口的一致性

代码为

//销毁
void LTDestroy(LTNode* phead)
{
	assert(phead);
	LTNode* pcur = phead->next;
	while (pcur != phead)
	{
		LTNode* next = pcur->next;
		free(pcur);
		pcur = next;
	}
	free(phead);
	phead = NULL;
}


链表和顺序表的区别

不同点顺序表链表
存储空间上物理结构为线性,为连续性逻辑结构上为线性,物理结构上不为线性
随机访问

支持(时间复杂度O(1))

可以根据下标进行随机访问

不支持(访问时间复杂度O(n))
任意位置插⼊或者删除元素
可能需要搬移元素,效率低O(N)
只需修改指针指向
插入动态顺序表在空间不足时可以申请空间,但可能会造成空间浪费不需要扩容,可以根据需求来进行空间的申请,不会造成空间浪费
应用场景元素高度存储和频繁访问在任意位置高效插入和删除数据

 根据这两种数据结构的对比,我们可以知道数据结构没有绝对的谁好谁坏,正所谓:存在即合理
不同的数据结构适用于不同的应用场景当中,就让我们继续学习更多的数据结构吧!!!

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