数组和链表分别比较适合用于什么场景

本文对比了数组与链表这两种基本的数据结构。介绍了数组和链表的存储方式、优缺点及适用场景,帮助读者理解两者之间的区别。

1  数组和链表简介

  在计算机中要对给定的数据集进行若干处理,首要任务是把数据集的一部分(当数据量非常大时,可能只能一部分一部分地读取数据到内存中来处理)或全部存储到内存中,然后再对内存中的数据进行各种处理。

  例如,对于数据集 S{1,2,3,4,5,6},要求 S 中元素的和,首先要把数据存储到内存中,然后再将内存中的 数据相加。当内存空间中有足够大的连续空间时,可以把数据连续的存放在内存中,各种编程语言中的数组一般都是按这种 方式存储的(也可能有例外),如图 1(b);当内存中只有一些离散的可用空间时,想连续存储数据就非常困难了, 这时能想到的一种解决方式是移动内存中的数据,把离散的空间聚集成连续的一块大空间,如图 1(c)所示,这样做 当然也可以,但是这种情况因为可能要移动别人的数据,所以会存在一些困难,移动的过程中也有可能会把一些别人 的重要数据给丢失。另外一种,不影响别人的数据存储方式是把数据集中的数据分开离散地存储到这些不连续空间中, 如图(d)。这时为了能把数据集中的所有数据联系起来,需要在前一块数据的存储空间中记录下一块数据的地址,这样只要知道第一块内存空间的地址就能环环相扣地把数据集整体联系在一起了。C/C++中用指针实现的链表就是这种 存储形式。


  由上可知,内存中的存储形式可以分为连续存储和离散存储两种。因此,数据的物理存储结构就有连续存储和离散存储两种,它们对应了我们通常所说的数组和链表

数组和链表的区别

  数组是将元素在内存中连续存储的;

            优点:因为数据是连续存储的,内存地址连续,所以在查找数据的时候效 率比较高;

            缺点:在存储之前,我们需要申请一块连续的内存空间,并且在编译的时候就必须确定好它的空间的大小。在运行的时候空间的大小是无法随着你的需要进行增加和减少而改变的,当数据两比较大的时候,有可能会出现越界的情况,数据比较小的时候,又有可能会浪费掉内存空间。在改变数据个数时,增加、插入、删除数据效率比较低链表是动态申请内存空间,不需要像数组需要提前申请好内存的大小,

        链表只需在用的时候申请就可以,根据需要来动态申请或者删除内存空间,对于数据增加和删除以及插入比数组灵活。还有就是链表中数据在内存中可以在任意的位置,通过应用来关联数据(就是通过存在元素的指针来联系)。     

链表和数组使用场景

  数组应用场景:数据比较少;经常做的运算是按序号访问数据元素;数组更容易实现,任何高级语言都支持;构建的线性表较稳定

  链表应用场景:对线性表的长度或者规模难以估计;频繁做插入删除操作;构建动态性比较强的线性表


    本文来自Java程序员面试宝典。

数组用于需要频繁随机访问元素的场景,在处理大量连续数据时具有明显优势。例如在多媒体处理中,处理图像、音频视频等连续数据时通常会使用数组。因为数组元素在内存中是连续存储的,可以通过下标快速定位处理每个元素。以下是Python读取图像像素值的示例代码: ```python from PIL import Image # 打开图像 image = Image.open('example.jpg') # 将图像转换为数组 pixels = list(image.getdata()) # 直接访问特定位置的像素 pixel_value = pixels[100] print(pixel_value) ``` 此外,在科学计算数据分析领域,如气象数据、天体物理数据等的处理也大量使用数组数组在这些计算中可以高效地存储访问数据,为快速的数值计算提供支持,这通常借助于NumPy库进行,示例代码如下: ```python import numpy as np # 创建一个包含气象数据的数组 weather_data = np.array([[25, 60, 1013], [22, 65, 1011], [23, 62, 1012]]) # 计算平均气温 average_temperature = np.mean(weather_data[:, 0]) print(average_temperature) ``` 链表适合需要频繁进行插入删除操作的场景。在文件系统、数据库管理系统中,链表用于管理动态数据。例如在文件系统中,当需要频繁创建、删除文件文件夹时,链表可以高效地处理这些操作。此外,在缓存算法中,如LRU(Least Recently Used)缓存算法,链表可以方便地实现元素的插入删除。以下是Python实现简单链表节点插入的示例代码: ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def insert_at_beginning(self, data): new_node = Node(data) new_node.next = self.head self.head = new_node # 创建一个链表 linked_list = LinkedList() # 在链表头部插入元素 linked_list.insert_at_beginning(3) linked_list.insert_at_beginning(2) linked_list.insert_at_beginning(1) ```
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