记（java数据结构与算法之顺序表与链表深入分析）

根据http://blog.youkuaiyun.com/javazejian/article/details/52953190  来写的

分清一个概念

什么是ADT抽象数据类型(ADT,Abstract Data Type),

常用的ADT包含链表、栈、队列、优先队列、二叉树、散列表、图等，

存取任何一个元素的时间复杂度为O(1)的数据结构称之为随机存取结构

 //他的代码这点是 做了一个 <span style="font-family: 'microsoft yahei';">boolean done=false;  标记， 这样就方便清楚全部与data相同的元素了 </span>

@Override
public boolean removeAll(T data) {
    boolean done=false;
    if (this.length!=0 && data!=null)
    {
        int i=0;
        while (i<this.length)
            //找出数据相同的选项
            if (data.equals(this.table[i]))
            {
                this.remove(i);//根据下标删除
                done = true;
            }
            else
                i++;//继续查找
    }
    return done;  
}

顺序表

• 优点

  • 使用数组作为内部容器简单且易用

  • 在访问元素方面效率高

  • 数组具有内存空间局部性的特点，由于本身定义为连续的内存块，所以任何元素与其相邻的元素在物理地址上也是相邻的。

• 缺点

  • 内部数组大小是静态的，在使用前必须指定大小，如果遇到容量不足时，需动态拓展内部数组的大小，会造成额外的时间和空间开销

  • 在内部创建数组时提供的是一块连续的空间块，当规模较大时可能会无法分配数组所需要的内存空间

  • 顺序表的插入和删除是基于位置的操作，如果需要在数组中的指定位置插入或者删除元素，可能需要移动内部数组中的其他元素，这样会造成较大的时间开销，时间复杂度为O(n）

链表

由于单链表并不是随机存取结构，即使单链表在访问第一个结点时花费的时间为常数时间，但是如果需要访问第i(0<i<n)个结点，需要从头结点head开始遍历部分链表，进行i次的p=p.next操作，这点从上述的图文分析我们也可以看出，这种情况类似于前面计算顺序表需要平均移动元素的总数，因此链表也需要平均进行 n2 次的p=p.next操作，也就是说get(i)和set(i,x)的时间复杂度都为O(n)。 
  由于链表在插入和删除结点方面十分高效的，因此链表比较适合那些插入删除频繁的场景使用，单纯从插入操作来看，我们假设front指向的是单链表中的一个结点，此时插入front的后继结点所消耗的时间为常数时间O(1),但如果此时需要在front的前面插入一个结点或者删除结点自己时，由于front并没有前驱指针，单凭front根本无法知道前驱结点，所以必须从链表的表头遍历至front的前一个结点再执行插入或者删除操作，而这个查询操作所消耗的时间为O(n),因此在已知front结点需要插入前驱结点或者删除结点自己时，消耗的时间为O(n)。当然这种情况并不是无法解决的，后面我们要分析到的双链表就可以很好解决这个问题，双链表是每个结点都同时拥有前后继结点的链表，这样的话上面的问题就迎刃而解了。上述是从已知单链表中front结点的情况下讨论的单链表的插入删除效率。 
  我们可能会有个疑问，从前面单链表的插入删除的代码实现上来说，我们并不知道front结点的，每次插入和删除结点，都需要从表头开始遍历至要插入或者删除结点的前一个结点，而这个过程所花费的时间和访问结点所花费的时间是一样的，即O(n)， 
也就是说从实现上来说确实单链表的插入删除操作花费时间也是O(n)，而顺序表插入和删除的时间也是O(n)，那为什么说单链表的插入和删除的效率高呢？这里我们要明白的是链表的插入和删除之所以是O(N)，是因为查询插入点所消耗的，找到插入点后插入操作消耗时间只为O(1)，而顺序表查找插入点的时间为O(1)，但要把后面的元素全部后移一位，消耗时间为O(n)。问题是大部分情况下查找所需时间比移动短多了，还有就是链表不需要连续空间也不需要扩容操作，因此即使时间复杂度都是O(n)，所以相对来说链表更适合插入删除操作。