数据结构之线性表线性表是 n 个数据元素的有限序列，最常用的是链式表达，通常也叫作线性链表或者链表。在链表中存储的数据

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线性表是 n 个数据元素的有限序列，最常用的是链式表达，通常也叫作线性链表或者链表。

在链表中存储的数据元素也叫作结点，一个结点存储的就是一条数据记录。

每个结点的结构包括两个部分：

在链表的最前面，通常会有个头指针用来指向第一个结点。对于链表的最后一个结点，由于在它之后没有下一个结点，因此它的指针是个空指针。

链表结构，和小朋友手拉手站成一排的场景是非常相似的。

例如，你需要处理的数据集是 10 个同学考试的得分。如果用链表进行存储，就会得到如下的数据：

H -> 95 -> 92 -> 91 -> 93 -> 99 -> 90 -> 98 -> 94 -> 97 -> 96 -> null

仔细观察，你会发现这个链表只能通过上一个结点的指针找到下一个结点，反过来则是行不通的。因此，这样的链表也被称作单向链表。

有时候为了弥补单向链表的不足，我们可以对结点的结构进行改造——

对于一个单向链表，让最后一个元素的指针指向第一个元素，就得到了循环链表；

或者把结点的结构进行改造，除了有指向下一个结点的指针以外，再增加一个指向上一个结点的指针。这样就得到了双向链表。

同样的，还可以对双向链表和循环链表进行融合，就得到了双向循环链表，如下图所示：

这些种类的链表，都是以单向链表为基础进行的变种。在某些场景下能提高线性表的效率。

说完线性表原理之后，我们围绕数据的增删查操作来看看线性表的表现。这里主要说单向链表的增删查操作，其他类型的链表与此雷同，不重复了。

首先看一下增加操作。

如果有一个链表，它存储了 10 个同学的考试成绩。现在这个链表中，有一个同学的成绩忘了被存储进去。假设我们要把这个成绩在红色的结点之后插入，该如何进行呢？

其实，链表在执行数据新增的时候非常容易，只需要把待插入结点的指针指向原指针的目标，把原来的指针指向待插入的结点，就可以了。如下图所示：

代码如下：

s.next = p.next;
p.next = s;

接下来我们看一下删除操作。

还是这个存储了同学们考试成绩的链表，假设里面有一个成绩的样本是被误操作放进来的，我们需要把这个样本删除。

链表的删除操作跟新增操作一样，都是非常简单的。如果待删除的结点为 b，那么只需要把指向 b 的指针(p.next)，指向 b 的指针指向的结点(p.next.next)。如下图所示：

代码如下：

p.next = p.next.next;

最后，我们再来看看查找操作，查找操作有两种情况。

它和数组中的 index 是非常类似的。假设一个链表中，按照学号存储了 10 个同学的考试成绩。现在要查找出学号等于 5 的同学，他的考试成绩是多少，该怎么办呢？

其实，链表的查找功能是比较弱的，对于这个查找问题，唯一的办法就是一个一个地遍历去查找。也就是，从头开始，先找到学号为 1 的同学，再经过他跳转到学号为 2 的同学。直到经过多次跳转，找到了学号为 5 的同学，才能取出这个同学的成绩。如下图所示：

同样，假设在一个链表中，存储了 10 个同学的考试成绩。现在要查找出是否有人得分为 95 分。链表的价值在于用指针按照顺序连接了数据结点，但对于每个结点的数值则没有任何整合。当需要按照数值的条件进行查找时，除了按照先后顺序进行遍历，别无他法。

因此，解决方案是，判断第一个结点的值是否等于 95。

以此类推，直到把所有结点都访问完。

你不难发现，链表在新增、删除数据都比较容易，可以在 O(1) 的时间复杂度内完成。但对于查找，不管是按照位置的查找还是按照数值条件的查找，都需要对全部数据进行遍历。这显然就是 O(n) 的时间复杂度。

虽然链表在新增和删除数据上有优势，但仔细思考就会发现，这个优势并不实用。这主要是因为，在新增数据时，通常会伴随一个查找的动作。

例如，在第五个结点后，新增一个新的数据结点，那么执行的操作就包含两个步骤：

线性表真正的价值在于，它对数据的存储方式是按照顺序的存储。如果数据的元素个数不确定，且需要经常进行数据的新增和删除时，那么链表会比较合适。如果数据元素大小确定，删除插入的操作并不多，那么数组可能更适合些。

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