顺序表和链表的比较

    顺序表和链表各有短长。在实际应用中究竟选用哪一种存储结构呢?这要根据具体问题的要求和性质来决定。通常有以下几方面的考虑
┌───┬───────────────┬───────────────┐
│      │      
  顺序表          │         链表            │
├─┬─┼───────────────┼───────────────┤
│基│分│静态分配。程序执行之前必须明确│动态分配只要内存空间尚有空闲,

│于│配│规定存储规模。若线性表长度n变 │就不会产生溢出。因此,当线性表

│空│方│化较大,则存储规模难于预先确定│的长度变化较大,难以估计其存储

│间│式│估计过大将造成空间浪费,估计太│规模时,以采用动态链表作为存储

│考│ │小又将使空间溢出机会增多。    │结构为好。                    │

│虑├─┼───────────────┼───────────────┤
│ │存│为1。当线性表的长度变化不大, │<1                            │
│ │储│易于事先确定其大小时,为了节约│                              │
│ │密│存储空间,宜采用顺序表作为存储│                              │
│ │度│结构。                        │                              │
├─┼─┼───────────────┼───────────────┤
│基│存│随机存取结构,对表中任一结点都│顺序存取结构,链表中的结点,需│
│于│取│可在O(1)时间内直接取得      │从头指针起顺着链扫描才能取得。│
│时│方│线性表的操作主要是进行查找,很│                              │
│间│法│少做插入和删除操作时,采用顺序│                              │
│考│ │表做存储结构为宜。            │                              │
│虑├─┼───────────────┼───────────────┤
│ │插│在顺序表中进行插入和删除,平均│在链表中的任何位置上进行插入和│
│ │入│要移动表中近一半的结点,尤其是│删除,都只需要修改指针。对于频│
│ │删│当每个结点的信息量较大时,移动│繁进行插入和删除的线性表,宜采│
│ │除│结点的时间开销就相当可观。    │用链表做存储结构。若表的插入和│
│ │操│                              │删除主要发生在表的首尾两端,则│
│ │作│                              │采用尾指针表示的单循环链表为宜│
└─┴─┴───────────────┴───────────────┘

    存储密度(Storage Density)是指结点数据本身所占的存储量和整个结点结构所占的存储量之比,即

    存储密度=(结点数据本身所占的存储量)/(结点结构所占的存储总量)
顺序表链表在多个方面存在明显差异,以下从不同角度进行比较: - **存储结构**:顺序表底层是数组,其存储空间在物理上一定连续;链表采用链式存储结构,内存空间不连续,每个元素在创建时系统随机分配地址,各结点通过指针连接形成线性结构[^1][^2]。 - **空间利用**:顺序表创建时直接分配固定大小空间,加入元素空间不够时需进行扩容,包括开辟新空间、拷贝元素释放旧空间等操作,成倍扩容可能造成空间浪费;链表创建一个元素就分配一块空间,按需申请,不会出现空间不够的情况,但空间利用率一般比顺序表低,因为每个结点有元素域指针域,只有元素域存放数据[^1]。 - **基本操作**:顺序表支持随机访问,可通过下标访问元素,时间复杂度为O(1);链表不支持随机访问,要遍历链表才能访问元素,时间复杂度为O(N)。顺序表在任意位置进行增删操作时需要搬运元素,效率低,时间复杂度为O(N);链表进行增删操作无需搬运元素,只需修改指针指向[^1][^2]。 - **应用场景**:顺序表适用于元素的高效存储频繁访问的场景;链表适用于任意位置插入删除操作频繁的场景[^2]。 - **CPU缓存利用率**:顺序表的CPU缓存利用率高,链表的CPU缓存利用率低[^2]。 ```python # 以下简单示例展示顺序表(列表)链表(自定义链表类)的基本操作 # 顺序表示例 seq_list = [1, 2, 3, 4] print(seq_list[2]) # 随机访问 # 链表示例 class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def append(self, data): new_node = Node(data) if not self.head: self.head = new_node return last_node = self.head while last_node.next: last_node = last_node.next last_node.next = new_node def display(self): elements = [] current = self.head while current: elements.append(current.data) current = current.next print(elements) linked_list = LinkedList() linked_list.append(1) linked_list.append(2) linked_list.append(3) linked_list.display() ```
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