数据结构：用 Python 实现单向链表

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链表（Linked list）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（Pointer）。

链表中的基本要素：

结点（也叫节点或元素），每一个结点有两个域，左边部分叫 数据域，用于存放用户数据；右边叫 指针域，一般是存储着到下一个元素的指针
head结点，一个特殊的结点，永远指向第一个结点
tail结点，一个特殊的结点，永远指向最后一个结点
None，链表中最后一个结点指针域的指针指向 None 值，因此也叫 接地点

必须明确指定链表第一项的位置，一旦我们知道第一项在哪里，第一项可以告诉我们第二项。依此类推，按照一个方向遍历，直到最后一项
这些节点在逻辑上相连的，但它们在物理内存上并不相连

Python 手动实现链表

接下来我们就是用 Python 来实现一个基础的 单向链表，在 C / C++ 中，通常采用 “指针+结构体” 来实现链表，而在 Python 中，我们可以采用 “引用+类” 来实现链表。

除了简单的链表结构，我们还需要实现如下功能：

is_empty() 测试链表是否为空
iter() 遍历链表
size() 返回链表的节点数
search() 查找链表中某节点
append() 在尾部增加一个节点
add() 在头部增加一个节点
remove() 将第一个具有传入值的节点从链表中删除

定义 Node节点类

节点（Node）是实现链表的基本模块，每个节点至少包含两个重要部分。首先，包括节点自身的数据，称为 “数据域”，其次，每个节点包括下一个节点的 “引用”

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data  # 节点值
        self.next = None  # 指向下一个节点，默认None

    def __repr__(self):
        return f'<node data="{self.data}">'

创建一个 Node 对象试试：

n = Node('100')
print(n)       # <node data="100">
print(n.data)  # 100
print(n.next)  # None

此时节点对象数据为 '100'，指针指向为 None

链表类

class Linkedlist:
    def __init__(self, node=None):
        self.head = node

在不传入 node 参数的情况下，此类实例后会生成一个空链表对象，初始化了 head 和 tail 节点，且两节点都指向 None，实例化代码如下：

linked = Linkedlist()

is_empty 方法

is_empty 方法检查链表是否是一个空链表，这个方法只需要检查 head 节点是否指向 None 即可，代码如下：

def is_empty(self):
    """检测链表是否为空"""
    return self.head is None

add 方法

add 方法在链表前端添加节点

检测链表是否为空
若为空，则直接设置 head 引用新节点
若非空，首先设置 head 引用新节点，随后将新节点的下一个引用指向旧链表的第一个节点

def add(self, item):
    """添加节点到链表前端"""
    node = Node(item)  # 创建节点
    if self.is_empty():
        self.head = node  # 链表为空, 直接修改
    else:
        # 链表非空,修改 head指向 及 新节点的指向
        self.head, node.next = node, self.head

size方法

size 方法用于获取链表中节点数量

def size(self):
   """获取链表长度"""
   count = 0  # 计数器,统计链表长度
   cursor = self.head  # 游标, 用于循环遍历链表
   while cursor is not None:
       count += 1
       cursor = cursor.next  # 更新游标位置
   return count

iter 方法

iter 方法用于遍历链表，思路同上

def iter(self):
    """遍历链表内容"""
    cursor = self.head  # 游标
    while cursor is not None:
        yield cursor
        cursor = cursor.next  # 更新游标位置

append 方法

append 方法用于在链表尾部添加节点

检测链表是否为空
若为空，则直接设置 head 引用新节点
若非空，遍历链表至最后一个节点，将该节点指向新节点

def append(self, item):
    """添加节点到链表末尾"""
    node = Node(item)  # 创建节点
    if self.is_empty():
        self.head = node  # 为空,则直接修改
    else:
        cursor = self.head  # 游标
        while cursor.next is not None:
            cursor = cursor.next  # 更新游标位置
        cursor.next = node

search 方法

search 方法用于检索链表中指定节点并返回

def search(self, item):
    """检索指定节点并返回"""
    if self.is_empty():
        return False
    else:
        cursor = self.head
        while cursor is not None:
            if cursor.data == item:
                return cursor  # 存在则返回
            cursor = cursor.next
        else:
            return False  # 不存在返回 False

remove 方法

remove 将第一个具有传入值的节点从链表中删除

实现思路:

检测链表是否为空
若为空，直接返回 False
若非空，遍历链表

该节点为头部节点 …
该节点为尾部节点 …
中间节点

def remove(self, item):
    """将第一个具有传入值的节点从链表中删除"""
    if self.is_empty():
        return False  # 链表为空, 直接返回 False
    else:
        cursor = self.head
        prev = None  # 记录上一个节点
        while cursor is not None:
            if cursor.data == item:
                if cursor == self.head:  # 若为 头部节点
                    self.head = cursor.next
                elif cursor.next == None:  # 若为 尾部节点
                    prev.next = None
                else:                      # 中间节点
                    prev.next = cursor.next
                return True
            # 更新游标
            prev = cursor
            cursor = cursor.next
        else:
            return False

链表 & 列表区别

内存分布

列表是一块连续的内存，而链表可以不是连续内存，链表的节点与节点之间通过指针来联系

插入删除性能

链表与列表最大的不同在于删除，插入的性能优势。由于链表是非连续的内存，所以不用像列表一样在插入，删除操作时需要进行大面积的成员位移

例如在 a，b 节点之间插入一个新节点 c，链表只需要：
1. a 断开指向 b 的执行，将指针指向 c
2. c 节点将指针指向 b
这个插入操作仅仅需要移动一下指针即可，插入，删除的时间复杂度只有 O(1)
读取性能

链表相比之下也有劣势，那就是读取操作远不如列表，列表的读取操作之所以高效，因为它是一块连续的内存，读取的时候可以通过寻址公式快速定位，而链表由于非连续内存，所以必须通过指针一个一个节点遍历

应用场景

撤销功能，这种操作常见于各种文本，图形编辑器中，撤销重做在编辑器场景下属于家常便饭，单向链表由于良好的删除特性在这个场景很适用
实现 图，hashMap 等一些高级数据结构