京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
单向链表
单向链表也叫单链表,是链表中最简单的一种形式,它的每个节点包含两个域,一个信息域(元素域)和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点,而最后一个节点的链接域则指向一个空值。
表元素域elem用来存放具体的数据。
链接域next用来存放下一个节点的位置(python中的标识)
变量p指向链表的头节点(首节点)的位置,从p出发能找到表中的任意节点。
节点实现
class Node(object):
"""单链表的结点"""
def __init__(self,item):
# item存放数据元素
self.item = item
# next是下一个节点的标识
self.next = None
单链表的操作
is_empty() 链表是否为空
length() 链表长度
travel() 遍历整个链表
add(item) 链表头部添加元素
append(item) 链表尾部添加元素
insert(pos, item) 指定位置添加元素
remove(item) 删除节点
search(item) 查找节点是否存在
单链表的实现
class Singlepnkpst(object):
"""单链表"""
def __init__(self):
self.__head = None
def is_empty(self):
"""判断链表是否为空"""
return self.__head == None
def length(self):
"""链表长度"""
# cur初始时指向头节点
cur = self.__head
count = 0
# 尾节点指向None,当未到达尾部时
while cur != None:
count += 1
# 将cur后移一个节点
cur = cur.next
return count
def travel(self):
"""遍历链表"""
cur = self.__head
while cur != None:
print(cur.item,end = ' ')
cur = cur.next
print("")
头部添加元素
def add(self, item):
"""头部添加元素"""
# 先创建一个保存item值的节点
node = Node(item)
# 将新节点的链接域next指向头节点,即_head指向的位置
node.next = self.__head
# 将链表的头_head指向新节点
self.__head = nod
尾部添加元素
def append(self, item):
"""尾部添加元素"""
node = Node(item)
# 先判断链表是否为空,若是空链表,则将_head指向新节点
if self.is_empty():
self.__head = node
# 若不为空,则找到尾部,将尾节点的next指向新节点
else:
cur = self.__head
while cur.next != None:
cur = cur.next
cur.next = node
指定位置添加元素
def insert(self, pos, item):
"""指定位置添加元素"""
# 若指定位置pos为第一个元素之前,则执行头部插入
if pos <= 0:
self.add(item)
# 若指定位置超过链表尾部,则执行尾部插入
epf pos > (self.length()-1):
self.append(item)
# 找到指定位置
else:
node = Node(item)
count = 0
# pre用来指向指定位置pos的前一个位置pos-1,初始从头节点开始移动到指定位置
pre = self.__head
while count < (pos-1):
count += 1
pre = pre.next
# 先将新节点node的next指向插入位置的节点
node.next = pre.next
# 将插入位置的前一个节点的next指向新节点
pre.next = node
删除节点
def remove(self,item):
"""删除节点"""
cur = self.__head
pre = None
while cur != None:
# 找到了指定元素
if cur.item == item:
# 如果第一个就是删除的节点
if not pre:
# 将头指针指向头节点的后一个节点
self.__head = cur.next
else:
# 将删除位置前一个节点的next指向删除位置的后一个节点
pre.next = cur.next
break
else:
# 继续按链表后移节点
pre = cur
cur = cur.next
查找节点是否存在
def search(self,item):
"""链表查找节点是否存在,并返回True或者False"""
cur = self.__head
while cur != None:
if cur.item == item:
return True
cur = cur.next
return False
以上这篇python数据结构链表之单向链表(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09