数据结构与算法-顺序表

链表基础知识(一、单链表、头插、尾插、头删、尾删、查找、删除、插入、求表长,合并链表) 顺序表的问题及思考问题:1.中间/头部的插入删除,时间复杂度为O(N)2.增容需要申请新空间,拷贝数据,释放旧空间。会有不小的消耗。3.增容一般是呈2倍的增长,势必会有一定的空间浪费。例如当前容量为100,满了以后增容到200,我们再继续插入了5个数据,后面没有数据插入了,那么就浪费了95个数据空间。思考:如何解决以上问题呢?下面给出了链表的结构来看看。 阅读详情

Python中的顺序表

Python中的list和tuple两种类型采用了顺序表的实现技术,具有前面讨论的顺序表的所有性质。

tuple是不可变类型,即不变的顺序表,因此不支持改变其内部状态的任何操作,而其他方面,则与list的性质类似。

list的基本实现技术

Python标准类型list就是一种元素个数可变的线性表,可以加入和删除元素,并在各种操作中维持已有元素的顺序(即保序),而且还具有以下行为特征:

  • 基于下标(位置)的高效元素访问和更新,时间复杂度应该是O(1);

    为满足该特征,应该采用顺序表技术,表中元素保存在一块连续的存储区中。

  • 允许任意加入元素,而且在不断加入元素的过程中,表对象的标识(函数id得到的值)不变。

    为满足该特征,就必须能更换元素存储区,并且为保证更换存储区时list对象的标识id不变,只能采用分离式实现技术。

在Python的官方实现中,list就是一种采用分离式技术实现的动态顺序表。这就是为什么用list.append(x) (或 list.insert(len(list), x),即尾部插入)比在指定位置插入元素效率高的原因。

在Python的官方实现中,list实现采用了如下的策略:在建立空表(或者很小的表)时,系统分配一块能容纳8个元素的存储区;在执行插入操作(insert或append)时,如果元素存储区满就换一块4倍大的存储区。但如果此时的表已经很大(目前的阀值为50000),则改变策略,采用加一倍的方法。引入这种改变策略的方式,是为了避免出现过多空闲的存储位置。

 

补充:python中的list其实就是我们其他编程语言的数组,他的特点是顺序存储,能根据数组下标直接访问数组里的某个元素,所以访问速度很快,时间复杂度是O(1),但是其插入和删除需要进行数据搬移,所以比较耗时插入和删除的时间复杂度是O(n)。

 

数据结构中顺序表的相关查找算法 今天给大家带来的是相关数据结构的查找算法,相信读过前几篇相关数据结构构建的读者应该能体会到两种常用数据结构的相关基础知识。 查找算法的基础就需要数据结构的支撑,很显然,我们需要掌握的是顺序表和动态链表的查找方法,下面我会一一解答。 这一篇我们就细谈第一种.顺序表的查找算法,很简单,就是对数组下标的运算,由此衍生出来的查找算法有三种: 分别是 简单顺序查找,有序表的二分查找以及索引顺序表的查找 阅读详情

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