有一个单向链表,给定了头指针和一个节点指针,如何在O(1)的时间内删除该节点?本文将分享一种实现思路来解决这个问题,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
链表(Linked List)是一种基本的数据结构,用于表示一组元素,这些元素按顺序排列,每个元素都与下一个元素连接。与数组不同,链表的元素不是在内存中连续存储的,而是通过指针来连接的。链表由节点(Node)组成,每个节点包含两个主要部分:数据和指向下一个节点(或上一个节点,如果是双向链表)的引用(指针)。链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等不同类型。
若要删除索引为2位置的元素,需要获取索引为2位置的元素之前的前置节点(此时为索引为1的位置的元素),因此我们需要设计一个变量prev来记录前置节点。
而Cache的容量有限,那如果cache满了怎么办? 当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。 那应该选取那一部分的内容和新内容进行替换呢?这就涉及到cache的替换算法,而LRU Cache就是cache替换算法中的一种! LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实,LRU译成最久未使用会更形象, 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
链表是一种线性结构,也是最基础的动态数据结构。我们在实现动态数组、栈以及队列时,底层都是依托的静态数组,靠resize来解决固定容量的问题,而链表是真正的动态数据结构。学习链表这种数据结构,能够更深入的理解引用(或者指针)以及递归。其中链表分为单链链表和双链链表,本文中所介绍的是单链链表。
0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 1. 线性表简介 线性表是一种线性结构,它是由零个或多个数据元素构成的有限序列。线性表的特征是在一个序列中,除了头尾元素,每个元素都有且只有一个直接前驱,
使用Go语言和一个单一指针实现双向链表是可行的,但需要利用XOR操作来存储和检索前一个和下一个节点的信息。在这个设置中,每个节点x将有一个值x.np,它是x.next和x.prev的XOR结果。
上篇文章我们分析了常见的ArrayList源码,它的内部是由一个数组来实现的。那么今天,我们来分析另一个常见的类LinkedList。本文分析都来自Java8。(ps:这段话写自写完本文记录后添加。个人感想为已经写成了介绍链表)
hello,又见面了。不要问为什么,问就是勤劳。马上要开启爆更模式啦。在Redis中链表List的应用非常广泛,但是Redis是采用C语言来写,底层采用双向链表实现(这边提一嘴,如果是科班出身或者大学有学过数据结构的同学,可以划走啦)。我们今天的重点就是双向链表。
1、线性数据结构,动态数组、栈、队列,底层依托静态数组,靠resize解决固定容量问题。
链表的结点通常是动态分配、使用和删除的,允许链表在程序运行时增大或缩小,如果需要将新信息添加到链表中,则程序只需要分配另一个结点并将其插入到系列中。如果需要从链表中删除特定的信息块,则程序将删除包含该信息的结点。
上一节学习了单向链表单链表详解。今天学习双链表。学习之前先对单向链表和双向链表做个回顾。 单向链表特点: 1.我们可以轻松的到达下一个节点, 但是回到前一个节点是很难的. 2.只能从头遍历到尾或者从尾遍历到头(一般从头到尾) 双向链表特点 1.每次在插入或删除某个节点时, 需要处理四个节点的引用, 而不是两个. 实现起来要困难一些 2.相对于单向链表, 必然占用内存空间更大一些. 3.既可以从头遍历到尾, 又可以从尾遍历到头 双向链表的定义: 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。下图为双向链表的结构图。
双向带头循环链表是一种常见的数据结构,它具有双向遍历的特性,并且在表头和表尾之间形成一个循环。本文将深入探讨双向带头循环链表的结构、操作和应用场景,帮助读者更好地理解和运用这一数据结构。
在Go语言的标准库中,container/list包提供了双向链表的实现。链表是一种常见的数据结构,它通过节点的序列实现,每个节点都包含数据及对前一个节点和后一个节点的引用。Go语言的container/list包提供了操作链表的多种方法,如插入、删除、搜索和移动元素等。
很多公司的面试题库中都有这道题,有的公司明确题目要求不能使用额外的节点存储空间,有的没有明确说明,但是如果面试者使用了额外的节点存储空间做中转,会得到一个比较低的分数。
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏: 《初阶数据结构》《C语言进阶篇》
本篇博客将用C语言实现的单链表进行讲解,通过一段代码一段讲解来逐个详细讲解,深入了解单链表的实现。
在Go语言中,可以使用内置的map类型实现散列表,它内部就使用了哈希表和双向链表来管理元素的存储和释放。具体来说,每个槽位(bucket)可以存储一个元素(key-value pair),以及一个指向下一个元素的指针。当元素被插入到散列表时,会被分配到对应的槽位,并被添加到双向链表的尾部。当元素被删除时,其对应的槽位和链表节点会被释放。
栈(stack) 栈(stack)是一种后进先出(LIFO)的集合类型, 即后来添加的数据会先被删除 可以将其类比于下面文件的取放操作:新到的文件会被先取走,这使得每次取走的文件都是最新的。 栈可以用
LinkedList简介 LinkedList是基于双向循环链表(从源码中可以很容易看出)实现的,除了可以当做链表来操作外,它还可以当做栈、队列和双端队列来使用。 LinkedList同样是非线程
经过前面几个篇章的内容分享,相信大家对顺序表和单链表的基本操作都已经熟练掌握了。今天咱们将继续分享线性表的链式存储的第二种形式——双链表。在今天的内容中,咱们将介绍双链表的创建以及一些基本操作,接下来跟我一起来看看吧!
如果说用结构体+指针的方式实现链表和栈的话,每次需要new一个新节点,非常慢。笔试题链表大小在10万级别,因此笔试题一般不会采用这种动态链表的方式。通常采用数组模拟链表的方式,这种方式更快。
回文串为首尾对称的字符串: 如a,aba,abba等 单链表思路 1.将字符读入链表 2.找到链表中点 3.将链表从中点断开成2条,将后半条反转 4.比较两条链表是否相等(比较次数以少的为准(长度为奇数时)) 双向链表思路 1.将字符读入链表 2.找到链表尾节点 3.从首尾依次向中间比较 (双向链表可以双向移动,代码上更简洁,见下面) 单链表C++代码实现 // // Created by mingm on 2019/3/13. // #include <iostream> #include <math.h
在一个排序的链表中,存在重复的结点,请删除该链表中重复的结点,重复的结点不保留,返回链表头指针。 例如,链表 1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5
LinkedList 是一种链表数据结构,它的插入和删除操作在某些情况下具有较好的性能。下面我将详细解释 LinkedList 插入和删除元素的时间复杂度。
关于线性表链接存储(单链表)操作的18种算法 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define NN 12 #define MM 20 typedef int elemType ; /************************************************************************/ /* 以下是关于线性表链接存储(单链表)操作的18种算法 */ /* 1.初始化线性表,即置单
大家好,很高兴又和大家见面啦!!! 在上一篇中,我们详细介绍了单链表的两种创建方式——头插法与尾插法,相信大家现在对这两种方式都已经掌握了。今天咱们将继续介绍单链表的基本操作——查找、插入与删除。在开始今天的内容之前,我们先通过尾插法创建一个单链表,如下所示:
链表也是线性的顺序存储数据。只是在内存地址上不是连续的,每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)
在Redis中,List类型是按照插入顺序排序的字符串链表。和数据结构中的普通链表一样,我们可以在其头部(left)和尾部(right)添加新的元素。在插入时,如果该键并不存在,Redis将为该键创建一个新的链表。与此相反,如果链表中所有的元素均被移除,那么该键也将会被从数据库中删除。List中可以包含的最大元素数量是4294967295。 从元素插入和删除的效率视角来看,如果我们是在链表的两头插入或删除元素,这将会是非常高效的操作,即使链表中已经存储了百万条记录,该操作也可以在常量时间内完
链表的特点是高效的删除和新增节点来灵活的调整链表中的元素顺序。 由于C语言没有内置链表,所以Redis自己构建了链表的实现。 Redis基本数据结构中的REDIS_LIST,底层的实现之一就采用的链表。即:当包含了很多元素,或者元素中有比较长的字符串时,就会采用链表作为REDIS_LIST的底层实现。 源码个注释如下所示: adlist.h /* * 双向链表节点 */ typedef struct listNode { // 前节点 struct listNode *prev;
我昨天面了天美L1的游戏客户端开发,面了我100分钟,问完实习、项目、计算机图形学和C++后给了我两道算法题做,一道是最长公共子序列,一道是LRU缓存,我知道是经典的题目,但是我都没敲过,我之前写过一个KV的数据库系统用过LRU(最近最少使用)缓存,用的是双向链表和哈希表解决的,当时是实现了一个双向链表,用来存储value,哈希表存储key和对应存储value的链表节点的指针,最近被访问的key就把它的节点移到链表头,超过容量就删掉链表尾
限流系统是对资源调用的控制组件,主要涵盖授权、限流、降级、调用统计等功能模块。限流系统有两个基础概念:资源和策略,对特定的资源采取不同的控制策略,起到保障应用稳定性的作用。限流系统提供了多个默认切入点覆盖了大部分使用场景,保证对应用的低侵入性;同时也支持硬编码或者自定义aop的方式来支持特定的使用需求。限流系统提供了全面的运行状态监控,实时监控资源的调用情况(qps、rt、限流降级等信息)。
链表作为一种数据结构,它存放着有序元素的集合。元素与元素之间通过指针连接,因此在链表中添加或删除元素只需要修改指针的指向即可,执行速度相比数组有得到显著的提升。 现实生活中也有许多使用到链表的例子,例如兔子舞,每个人勾肩搭背组合而成,其中人相当于链表中的元素,勾肩搭背的手相当于链接每个人的指针,在队列中加入一个人,只需要找到想加入的点,断开连接,插入一个人再重新连接起来。 本文将详解链表以及链表其他变相的实现思路并使用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
现在出去找工作,如果你不能很好的和面试官去聊聊Java基础里面的算法和用到的数据结构,基本是没戏的,所以本篇开始我们会给大家详细的聊聊Java集合中的相关实现涉及到的数据结构和算法实现,本文先来介绍下最最简单的数据结构,数组和链表。
单向链表是一种常见的数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含两个部分:数据域和指针域。数据域用于存储数据,而指针域则指向链表中的下一个节点,这种结构使得链表中的元素可以非连续地存储在内存中,而通过每个节点的指针链接到一起。
前两篇我们详细介绍了链表,我们知道链表是元素互相独立,但是又互相连接的一个有序集合。当我们查询某一个元素的时候,必须从表头开始,一级一级向后查找。
链表由节点(Node)组成,一个节点包含两个变量,一个变量存储我们需要保存的数据,另一个变量指向下一个节点,如下图所示:
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一直有关注的小伙伴会发现,今天是尝试(水一篇)反转链表,作为一个很经典的题目,上次我们认真有讲过。
判断一个单向链表是否有环。(指向表头结点的指针为head) 方法一: (1)用两个指针p1和p2分别指向表头结点,即p1=p2=head (2)p1和p2分别采用1和2作为步长遍历该链表。(注意,p2应该检查当前结点的下一个结点是否为NULL) (3)如果p1或者p2遇到了NULL,则证明该链表没有环;若p1和p2在某时刻指向同一结点,则说明该链表有环。 bool I***itsLoop(slist * head) { slist * slow = head , * fast = head; while
第二个题目是很经典的“单链表逆序”问题。很多公司的面试题库中都有这道题,有的公司明确题目要求不能使用额外的节点存储空间,有的没有明确说明,但是如果面试者使用了额外的节点存储空间做中转,会得到一个比较低的分数。如何在不使用额外存储节点的情况下使一个单链表的所有节点逆序?我们先用迭代循环的思想来分析这个问题,链表的初始状态如图(1)所示:
如下此题其实还有别的方法,比如用数组存储链表中的数据,需要注意的是数组小标要准确.
这似乎说明 链表 是一个性能不太优的数据结构,我们来对链表的接口进行一些调整,然后在看一下 时间复杂度 。
在表头和表尾添加和删除操作的时间复杂度都为O(1),因为只需要修改相应节点的指针即可。
在一个排序的链表中,存在重复的节点,如何删除链表中重复的节点并返回删除后的链表头指针?例如:1->2->3->3->4->4->5,处理后为: 1->2->5。
刚开始写代码的时候,可能更注重的是功能的实现,实现了功能之后,慢慢开始思考如何优雅的实现功能了,成为嵌入式开发的“高质量开发者”。今天小飞哥给大家伙介绍介绍如何优雅的使用定时器。当然,此方法不局限于定时器,重要的是掌握这种方法~
链表实现的LRU缓存淘汰算法的时间复杂度是O(n),当时我也提到了,通过散列表可以将这个时间复杂度降低到O(1)。
LinkList概述 LinkedList 是 List 接口链表的实现。基于双向链表实现的方式使得 LinkedList 在插入和删除时更优于 ArrayList,而随机访问则比 ArrayList
LRU(Least Recently Used,最近最少使用)算法是一种常用于缓存管理的算法,用于在缓存空间有限的情况下,决定哪些数据应该被移除。它的基本思想是:如果一个数据最近被访问过,那么在将来一段时间内它被再次访问的概率较高。因此,当缓存已满,需要移除数据时,优先移除那些最近最少被使用的数据。
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