你好，我是久远，上周开始我们算是正式入门了数据结构，进行了数组的讲解。

我们现在来总结回顾一下数组的知识。

• 数组是什么？

是由相同类型的元素的集合所组成的数据结构，分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的存储地址。

• 数组的储存类型

顺序存储：数组在内存中的顺序存储，具体是什么样子呢？

内存是由一个个连续的内存单元组成的，每一个内存单元都有自己的地址。在这些内存单元中，有些被他数据占用了，有些是空闲的。

数组中的每一个元素，都存储在小小的内存单元中，并且元素之间紧密排列，既不能打乱元素的存储顺序，也不能跳过某个存储单元进行存储。

既然有顺序存储，那么一定就有无序存储咯？我们今天要介绍的链表便是无序存储的类型。

链表的使用

• 我们为什么要学链表，它的存在又有什么作用呢？

上周我们讲解到数组，数组的特点便是顺序存储，适用于查找和修改操作，如果要进行删除和插入元素的操作的时候，数组元素腾位置这件事就要花费不少时间，因此遇到一些经常要删除数据，插入数据的事情的时候，我们尽量不优先考虑用数组去解决这类问题，因为这样反复的使用数组，只会增加我们代码的运行时间，对我们其实是没什么好处的。

这种时候我们就可以使用链表了，链表主要是便于管理长度或数量不确定的数据，经常插入或者删除数据，链表轻而易举就能做到这些，花费的时间相对于数组少很多。

• 列表和链表名字很像，它们之间有什么关系么？

列表是我们接触 python 以后，最经常用到的数据类型，列表非常的强大，它为我们提供了很多操作。但是其实不是所有的编程语言都有列表的，而没有列表的编程语言，就要通过别的方式去实现列表的功能。链表便可以帮助我们完成列表的实现。

而列表又分为有序列表和无序列表，我们平常是非常常见列表的，数组就可以用来实现有序列表，而链表则用来实现无序列表。

• 无序列表是什么？

先从列表的定义来分析，列表是元素的集合，其中每一个元素都有一个相对于其他元素的位置。更具体地说，这种列表称为无序列表。可以认为列表有第一个元素、第二个元素、第三个元素，等等；也可以称第一个元素为列表的起点，称最后一个元素为列表的终点。为简单起见，我们假设列表中没有重复元素。

什么是链表

在计算机科学中，链表是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针。效果如图：

看似随意的一组数字，通过指针可以将它们进行连接。

需要注意的是，必须指明链表中第一个元素的位置。一旦知道第一个元素的位置，就能根据
其中的链接信息访问第二个元素，接着访问第三个元素，依此类推。指向链表第一个元素的引用被称作头。最后一个元素需要知道自己没有下一个元素。

使用链表实现无序列表

Node 类

上文我们提到了一个例子，一个链表如果存在，那么我们需要知道它第一个元素的位置，让计算机清楚它应该从哪里开始寻找元素，还要告诉最后一个元素它没有下一个元素，让计算机懂得停止寻找元素。因此在实现链表时，我们需要知道一个元素的位置，以及元素自身，以及这个元素指向的下一个元素是什么，只有这样我们才能顺藤摸瓜找到接下来的元素嘛，我们将这一系列所需的东西合在一起，称作节点。

节点是构建链表的基本数据结构。每一个节点都必须包含有两种内容。首先，节点必须包含要生成的链表的元素，我们称之为节点的数据变量。其次，节点必须保存指向下一个节点的引用。
在构建节点时，需要为其提供初始值。执行下面的赋值语句会生成一个包含数据值20 的节点对象。

temp = Node(20) 
temp.getData()
#20

Node 类也包含访问和修改数据的方法，以及指向下一个元素的引用。

class Node:def __init__(self,initdata):self.data = initdataself.next = Nonedef getData(self):return self.datadef getNext(self):return self.nextdef setData(self,newdata):self.data = newdatadef setNext(self,newnext):self.next = newnext

对 python 代码进行分析：

我们定义一个 Node 类，那就需要有初始化方法__init__ ，其中定义了一个 data 元素，用来存放节点的数据，又定义了一个 next 元素，用来指向下一个节点。 next 的值默认初始化为 None ，指向 None 的引用代表着该元素后面没有其他元素。

getData 方法主要是用于获取当前节点的数据。

getNext 用于告诉使用者该链表当前节点指向的下一节点是什么。

setData 方法主要用于修改当前节点的数据，传入一个新的数据（newdata），然后将其赋值给节点的原数据，这样，当前节点的数据内容就修改成功啦。

setNext 方法主要用于插入新节点，当我们在当前节点的后面插入一个新的节点得时候，要告诉当前节点它的后面有了新的节点，所以才有了 self.next = newnext。

无序列表类

由上文可知，节点是无序列表的构成要素之一。每一个节点都通过显式的引用指向下一个节点。只要知道第一个节点的位置，其后的每一个元素都能通过下一个引用找到。因此，无序列表类必须包含指向第一个节点的引用。

无序列表类的定义方法如下：

class UnorderedList: def __init__(self): self.head = None

对 python 代码进行讲解：

无序列表类的生成方法包括有一行代码，self.head = None 即默认该无序列表的头节点为空，不指向任何元素。

因此我们可以加以思考，当我们定义一个无序列表时，判断一个无序列表是否为空，我们只需要知道它的头节点是不是指向空就可以了。我们可以以此延伸出判断无序列表是否为空的方法 isEmpty().

def isEmpty(self):return self.head == None

仅仅一行代码，如果头节点不为空，那则说明头节点必定有指向别处的元素，如果头节点为空那说明这个列表只有这么长。

现在我们已经做好了十足的前期准备了，即知道了无序列表是怎么定义的，也可以通过 isEmpty 方法来判断它其中是否有元素了。现在要做的便是对我们新建的无序列表进行增上改查操作了。

Add 方法

想生成一个无序列表，我们首先要向其中添加元素，那么我们就需要实现 add 方法。但在实现之前，需要考虑一个问题：新元素要被放在哪个位置？

这个问题是否似曾相识？在数组章节中，我们考虑了很多情况，在末尾，在开头，在中间加入新的元素，尤其是将元素插入到数组中间，处理起来非常的费劲，插入一个元素，剩下的不少元素都要为它腾出位置。但是现在我们要实现的列表是无序的，因此新元素相对于已有元素的位置并不重要。新的元素可以在任意位置。因此，将新元素放在最简便的位置是最合理的选择。这里我们首先考虑元素在列表头部插入。

def add(self):temp = Node(data)temp.getNext(self.head)self.head = temp

代码讲解：

要向列表中加入新的元素，我们首先要记起，列表的组成单位为节点，想要成功插入一个元素，首先我们要生成一个包含有此元素的节点，因此我们使用了Node(data)，生成了一个包含有要插入的元素 data 的节点，并将其赋值给temp，以此这个节点的新名字就叫 temp 了，temp 节点想要加入到列表的首部，首先我们要让 temp 节点找到头节点，这样子才有说服力，如果连自己想要加入的列表队伍的首部都不认识，就算你说你是头节点了，你的后边没有队伍，也不算是加入到列表队伍中啊，因此才有了 temp.getNext(self.head) ,你找到了你要加入的列表的首部以后，你就可以名正言顺的成为第一名了，因此通过 self.head = temp 这行代码，你被冠名了列表首部这个名字。

length 方法

我们向列表中添加多个节点之后，想要计算当前列表的长度，我们引入 length 方法进行处理。

我们的具体做法是用一个外部引用从列表的头节点开始访问。随着访问每一个节点，然后根据每个节点的指针指向去寻找下一个节点，以此类推最后计算出列表的长度。

def length(self):current = self.headcnt = 0while current != None:cnt = cnt + 1current = current.getNext()return cnt

代码讲解：

我们使用了一个叫做 current 的外部引用，让它从列表的头部开始进行访问，然后又引入了一个计数器 cnt ，用来计算节点的个数，之后我们要做的便是，寻找 current 所指向的节点是否为空，如果指向的节点不为空，则说明该节点后面还有另外的节点存在，计数器加1，如此循环直到 current 指向的节点为空，这就在提醒我们，该节点后没有别的节点了，已经到了列表的尾部，因此我们将返回计数器的个数即可。

Search 方法

既然我们能对列表的长度进行计算，那么我们能不能查找列表中的元素呢？当然可以，实现的基本思路和 length 方法是非常相似的，我们只需要加入一个 boolean 类型的变量 found 来表示我们是否找到了我们要查找的那个元素即可。

def search(self,item):current  = self.headfound = Falsewhile current != None and not found:if current.getData() == item:found = Trueelse:current = current.getNext()return found

与在 length 方法中相似，遍历从列表的头部开始。我们使用布尔型变量 found 来标记是否找到所需的元素。默认一开始我们没有找到元素，found的值为 False ，当我们对列表进行遍历时，我们使用 getData 方法来进行判断节点元素的获取，如果获取到的元素和我们要查找的元素 item 相同，我们就告诉 found ，我们找到了 item 这个元素，因此有 found = True，如果通过 getData 方法获取到的元素与 item 不同，那么我们就继续寻找下一个节点，直到节点的元素与 item 相同为止，如果我们找遍了整个列表都没有找到 item 元素，那我们最终就要返回 found 的默认值了，即为 False 。

remove 方法

我们通过 remove 方法来进行列表元素的删除。要删除列表中的某个元素，我们是否要考虑先找到这个元素我们才能对其进行删除操作呢，因此其实 remove 方法和 search 方法也是十分相像的，我们首先要使用 search 方法找到我们要删除的元素，然后对其进行删除即可。但是删除具体要怎么删除呢？我们回到最初的那副图片。假设我要删除 21 这个节点，以我们正常的思维去想的话，直接去掉 21 不就好了么！但是这会出现一个问题，那便是，34 本身是指向 21 的，而 21 又指向了 56 ，唐突的把 21 删掉的话，34又要指向哪里呢？56也没有被指向的对象了，整个列表就从 21 这里断开了！我们不能因为一个元素的删除，就使得整个列表因此作废，因此我们要考虑，如果删除21的同时，又使得列表继续存在。

这时，我们就可以考虑，如果我把 21 删掉了的话，34 和 56 岂不是前后邻居了？那这样的话，我直接让 34 无视 21 ，转而指向 56 不就可以了，又因为列表的长度是通过节点指向进行计算的嘛，只要没有节点指向 21 ，就相当于 21 不存在于列表中，从而达到了 21 被删除的效果。

利用代码来实现 remove 方法：

def remove(self,item):cur = self.headpre = Nonefound = Falsewhile not found :if cur.getData() == item:found = Trueelse:pre = curcur = cur.getNext()if pre == None:self.head = current.getNext()else:pre.setNext(cur,getNext())

代码讲解：

先提出一个问题 ：为什么这段代码里引入了 pre 变量，它有什么特殊的用法么？

当我们使用循环进行元素遍历时，查找到要删除的节点时，cur 已经指向了要被删除的节点，还记得我们刚刚说的么？要删除这个节点，我们就要将这个节点前面的节点（它的前邻居）指向它后面的节点（它的后邻居），无视该节点，达到删除该节点的效果，而我们定义的节点类里面之后 getNext() 方法，没有任何关于查找前节点的方法，因此我们只通过 cur 这一个变量，是无法完成删除操作的。为了解决这一问题，我们引入了一个新的变量 pre ，cur 与之前一样，标记在链表中的当前位置。新的引用 pre 总是指向 cur上一次访问的节点。这样一来，当
cur指向需要被移除的节点时，pre 正好指向要删除节点的“前邻居”，可以起到修改前节点指向的作用。

一旦搜索过程结束，就需要执行删除操作。而删除操作又包括有以下两种情况：删除头节点，删除其他节点。

如果被删除的元素正好是链表的头节点所包含的元素的话，那么 cur会指向头节点，而 pre 则依旧为它的默认值 None，在这种情况下，我们只需要修改 cur 即可，告诉它头节点变成了它后面那个节点，而不再是它本身就可以了，无需修改 pre 的值。

如果 pre 的值不是 None，则说明需要移除的节点在链表结构中的某个位置。在这种情况下，pre 指向了 next 引用需要被修改的节点。我们对 pre 进行 setNext() 方法来进行节点的指向修改操作，这将意味着，pre 的下一个节点将指向 cur的下一个节点，而不再是指向 cur 本身了，修了指向，从而起到了删除 cur 的效果。

如果是删除最后的节点，我们应该告诉倒数第二个节点，它的下一个节点为空，即倒数第二个节点的指向为None。

总结

恭喜你，又完成了一个数据结构类型的学习，在本次的文章中，我主要通过实现无序列表的方式来对链表的操作进行了详细的讲解，至于为什么不单独进行链表的讲解，最主要还是因为 python 底层的代码写的非常的强大，它将数组和链表结合在一起进而实现了列表，数组和链表其实就是列表实现的本质，没有这两个数据结构类型，列表便不会存在。我们平常的 python 使用中，一般都更常用列表，因此我们以列表为由，引出了它的本质之一，链表。

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