python中数组与链表的总结与实现

最新推荐文章于 2025-06-18 11:10:47 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-18 11:10:47 发布 · 5.2k 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

引言
关于数组
关于链表
- 问题一：实现单链表与双向链表
- 问题二：合并两个有序链表

引言

已经有两个礼拜没有更文了，算是我从开始在csdn写到现在最久的一次，最近事情很多。那么话不多说，让我们进入正题。

关于数组

数组应该是数据结构里用得最频繁的，也是构建其它复杂类型的结构，这里我就不再过多说明了，只想提一点，因为我的博客主要是以python为主，但python的基础模块中是没有数组这种数据结构的，用了列表来代替。如果我们需要用数组的话，需要导入数据分析的模块，没错，就是numpy，下面我就来介绍一下numpy中的数组以及它与列表的区别。

numpy的含义以及优劣势

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下：

ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。

用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。

用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。

线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。

用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。

我们可以看下面的图：
在这里插入图片描述
这张图来自百度百科，我们可以发现的是array类型数据存储方式是连续的，并且直接指代，而列表的线反而显得杂乱无章，还需要通过寻址来存储，这就导致了numpy在计算的时候虽然类型单一，但没有太多循环的限制，还有可执行向量化操作与解决了GIL全局解释器锁，都给它的速度带来了质的飞越。

另外我记得在看哪本书中提到过，python列表实际上是数组，具体来说，它们是具有指数过度分配的动态数组，可分离的顺序表。python创始人龟叔在编写cpython解释器的过分分配非常保守，只给了1.125倍的速率，这在大部分语言里，是比较低的。
(书不记得哪本了，翻找了很多的资料，在quora上找到一个讨论帖，可以一看 How-are-Python-lists-implemented-internally)

关于numpy的缺点，可以看这篇博文：
numpy 矩阵运算的陷阱

如果还想看后面更多的关于numpy的内容，可以看我之前写的：
numpy总结与思维导图

问题一：关于数组的动态扩容以及增删改查

这个问题其实在python中是不用和C一样大费周章的，python提供的list和字典是可变类型，就像我上面提到的，本身就是一个过度分配的动态数组。所以它的增删改查，我大概画了一个流程图，可以完成基本的所有操作，而如果想要了解底层编译方式，就需要查看CPython解释器了解它的组成，我找到了一篇译文，可以参考如下链接，以及我画的思维导图：

在这里插入图片描述
Python中list的实现

问题二：实现两个有序数组合并为一个有序数组

这个问题如果是没有提出任何要求的话，我们能想到的一种很简单的方式就是用extend与set组合起来，那么两行就可以搞定。或者使用for循环代替set，达到去重的目的，但突然被告知是leetcode里的题，然后过去看了下，题目为：

给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。

说明:

初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。
你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。

示例:

输入:
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6], n = 3

输出: [1,2,2,3,5,6]

然后看了几分钟，没有审清题目，参数太多漏看了一些内容，然后有点懵逼，看了下解题思路才发现原来是这个样子啊，具体是哪些地方傻逼了我就不解释了。。。然后这题空间有没有其实都没啥太大关系，还是承接上面的思路，我extend拼接是可以做的：

class Solution:
    def merge(self,nums1,nums2):
        """
        Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        nums1.extend(nums2)
        nums1 = sorted(nums1)
        return nums1

nums1 = [1,2,3]
nums2 = [2,5,6]
a = Solution()
print(a.merge(nums1, nums2))

而如果是要用到m和n参数，这里就是将extend换成了nums1[m:] = nums2，这种思路就不提了，另外看到一个比较好的解题方案，加了点注释在这里分享一下：

class Solution:
    def merge(self, nums1, m, nums2, n):
        while m>0 and n>0:
            if nums1[m-1]>nums2[n-1]:#若nums1中最后一个元素大于nums2[]中最后一个元素
                nums1[m+n-1]=nums1[m-1]#则扩展后的列表最后一个元素是俩元素中最大的
                m-=1       #nums1中元素-1
            else:
                nums1[m+n-1]=nums2[n-1]
                n-=1
        if n>0:#若nums1完了，nums2还没完
            nums1[:n]=nums2[:n]#把剩下nums2加在最开始