为什么有人想要使用链表而不是数组?

毫无疑问,编码一个链表比使用数组要多一些工作,人们可能会想知道如何才能证明这些额外的工作是合理的。

我认为在链表中插入新元素是微不足道的,但在数组中这是一个主要的任务。与将数据存储在数组中相比,使用链表存储一组数据还有其他优点吗?

这个问题不是这个问题的重复,因为另一个问题是专门问一个特定的Java类,而这个问题是关于一般数据结构的。


当前回答

Arrays make sense where the exact number of items will be known, and where searching by index makes sense. For example, if I wanted to store the exact state of my video output at a given moment without compression I would probably use an array of size [1024][768]. This will provide me with exactly what I need, and a list would be much, much slower to get the value of a given pixel. In places where an array does not make sense there are generally better data types than a list to deal with data effectively.

其他回答

为什么是链表而不是数组?有些人已经说过,插入和删除的速度更快。

但也许我们不需要生活在两者的限制下,同时获得两者的优点……是吗?

对于数组删除,您可以使用'Deleted'字节来表示一行已被删除的事实,因此不再需要重新组织数组。为了减轻插入或快速更改数据的负担,可以使用链表。然后,在引用它们的时候,让你的逻辑先搜索一个,再搜索另一个。因此,将它们结合使用可以使您获得两者的最佳效果。

If you have a really large array, you could combine it with another, much smaller array or linked list where the smaller one hold thes 20, 50, 100 most recently used items. If the one needed is not in the shorter linked list or array, you go to the large array. If found there, you can then add it to the smaller linked list/array on the presumption that 'things most recently used are most likey to be re-used' ( and yes, possibly bumping the least recently used item from the list ). Which is true in many cases and solved a problem I had to tackle in an .ASP security permissions checking module, with ease, elegance, and impressive speed.

在数组中,您有权限在O(1)时间内访问任何元素。所以它适用于二进制搜索、快速排序等操作。链表则适合于插入删除,因为它在O(1)时间内。两者都有优点和缺点,选择一种而不是另一种归结为您想要实现什么。

—更大的问题是,我们能有一个两者的混合体吗?类似于python和perl实现的列表。

当集合不断增加和减少时,链表尤其有用。例如,很难想象尝试使用数组实现一个Queue(添加到末尾,从前面删除)—您将花费所有时间向下移动内容。另一方面,对于链表来说,这是微不足道的。

没有人再编写自己的链表了。那太愚蠢了。使用链表需要更多代码的前提是错误的。

如今,构建链表只是学生们的一个练习,以便他们能够理解这个概念。相反,每个人都使用预先构建的列表。在c++中,根据我们问题中的描述,这可能意味着stl向量(#include <vector>)。

因此,选择链表还是数组完全是权衡每个结构相对于应用程序需求的不同特征。克服额外的编程负担应该对决策没有任何影响。

除了插入和删除方便之外,链表的内存表示方式也不同于数组。对于链表中的元素数量没有限制,而在数组中,您必须指定元素的总数。 看看这篇文章。