python数据结构实现（一）：数组和链表及相关LeetCode题 数组和链表.pdf

在Python中，数组和链表是两种基本的数据结构，它们在处理数据时有着不同的特性和应用场景。本篇文章将深入探讨这两种数据结构的实现，并结合LeetCode题目进行实战演练。 我们来看数组。数组是一种线性表的顺序存储结构，其主要特性包括支持随机访问和占用连续的存储空间。Python本身虽然没有直接的数组结构，但列表(list)可以作为其替代品，通过索引可以快速访问任意位置的元素。然而，当数据量较大时，列表的性能会下降，因为每次插入或删除元素都需要移动大量元素。为了提高效率，Python提供了`array`模块，以及第三方库Numpy中的`array`，它们专门用于创建高效、固定类型的数组。 在上述内容中，作者提供了一个简单的动态数组实现——`DynamicArr`类。这个类基于Python的列表实现，具有动态扩容的功能。初始化时，它会创建一个容量为20的数组，初始长度为0。当数组满时，通过`_resize`方法将容量翻倍，以保持数组的连续存储空间。`add`方法允许在指定位置插入元素，`addLast`方法则是在数组末尾添加元素。所有这些操作都保证了随机访问的能力，尽管在插入过程中可能涉及到元素的移动。 接下来是静态有序数组的实现——`StaticOrderArr`类。这种数据结构主要用于存储已排序的元素，并且其容量固定。由于容量固定，它不支持动态扩容，因此在设计时要考虑如何处理超过容量的插入操作。在实际应用中，这类数组常用于实现查找算法，如二分查找。 链表是另一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。链表的主要优势在于插入和删除操作的效率，因为这些操作只需要改变相邻节点的引用，而不需要像数组那样移动元素。然而，链表不支持随机访问，获取链表中任意位置的元素需要从头节点开始遍历。 在LeetCode等算法题目中，数组和链表都是非常常见的数据结构。例如，可能会遇到的问题有“两数之和”（使用哈希表和数组解决）、“反转链表”（链表操作）等。通过解决这些题目，可以加深对数组和链表的理解，提高编程能力。 了解和掌握数组和链表的实现原理及其优缺点，对于进行高效的算法设计和编程至关重要。Python虽然没有原生的数组类型，但通过列表、`array`模块以及Numpy库，我们可以灵活地处理各种数据需求。同时，链表的实现也提供了在特定场景下的解决方案。在LeetCode等平台实战训练，能够帮助我们更好地运用这些数据结构来解决问题。