数据结构之链表

链表和数组一样，都是编程语言中经常用到的数据结构。

相比数组，链表是一种稍微复杂一点的数据结构，我们可以两者对比着来看

数组需要一块 连续的内存空间 来存储数据，对内存的要求比较高，如果我们申请一个100MB大小的数组，如果内存中没有一个连续的100MB的空间，即使内存中剩余的空间大小大于100MB，也会申请失败

链表就不一样了，它不需要一块连续的内存空间，它是 通过‘指针’把一组零散的内存块串联起来 所以如果剩余内存如果大于100MB，即使不是连续的也没问题。

链表有很多种，比较常见的是：单链表、双向链表、循环链表。

从上面的图中可以看到，有两个结点是特殊的，那就是第一个结点和最后一个结点，即 头结点 和 尾结点 ，头结点用来记录地阿里表的基地址，有了它我们就可以遍历得到整条链表，而为节点最后指向的不是下一个结点，而是 一个空的地址null 。

和数组一样，链表也支持数据的查找、删除、插入操作。不过执行的效率他们之间是不同的，对于插入和删除操作，链表的效率要高，对于根据下标查询操作，数组的效率就高了。

从上一篇数组我们知道，数组在插入和删除数据的时候，为了保证内存数据的连续性，需要做大量的数据搬移，而在链表中插入或者删除一个数据，我们并不需要保证内存的连续性，也就不用进行大量的数据搬移，因为链表的存储空间本来就不是连续的。我们只需要考虑相邻的结点的指针改变就好了，所以删除和插入操作在链表中是非常快速的。

但是链表想要随机访问第k个元素，就没有数组那么高效了，因为链表中的数据并不是连续的，所以不能像数组那样，根据首地址和下标，通过寻址公式就能直接计算出对应的内存地址，而是需要根据指针一个结点一个结点的依次遍历，直到找到相应的结点。

我们可以把链表想象成一个队伍，每个人都只直到自己的后面是谁，所以，当我们想要直到排在第N个位置的人是谁的时候，只能从第一个开始一个一个往下数。

和单链表相比，它的优点就是从链尾到链头比较方便，当要处理的数据具有环形结构特点的时候，适合采用循环链表，比如 约瑟夫问题

双向链表需要额外的空间来来存储后继结点和前驱结点的地址。所以如果存储同样多的数据，双向链表要不单链表占用更多的内存空间。虽然两个指针比较浪费空间，但是可以支持双向遍历，这样也带来了操作上的灵活性。

从表结构上看，双向链表既知道前驱结点也知道后继结点，插入和删除结点等操作在某些情况下比单链表更加简单高效。

那吗些地方会更高效呢

比如删除操作，一般我们删除一个数据无外乎两种情况：

一个是删除节点中值等于某个给定值的结点，

一个是删除给定指针指向的结点

第一种情况，不管是单向还是双向链表，其实都是一样的，都得从头结点开始一个一个的遍历比对，直到找到相对应的值，然后杉树。

第二种情况就不一样了，我们已经找到了要删除的结点，但是删除某个结点，我们需要直到其前驱结点，让其前驱结点的next指向其后继结点的prve，但是单链表不能直接获取其前驱结点，为了找到其前驱结点，还得从头开始遍历链表。但是双向链表就不同了，双向链表中的结点已经保存了其前驱接单的指针，不需要再遍历查找了。所以这种情况下双向链表效率比单向的高。

同理当我们想要插入一个元素的时候，跟上面的删除操作一样，第二种情况下，双向链表更有优势。

对于一个有序的链表来说，双向链表的按值查询的效率也比单链表的要高，因为我们可以记录上次查找的位置p，下次查询的时候，根据查找的值于p的值比较来决定往前查找还是往后查找，而单链表就只能往后查找。

从上面的分析我们知道，双向链表在很多时候都比单链表效率高，这也是为什么实际的软件开发中，双向链表尽管比较费内存，但是比单链表应用更加广泛的原因。java中LinkedHashMap这个容器，其内部原理就是一个双向链表。

这里有一个用时间换空间的设计思想，当内存空间充足的时候，如果我们追求更快的代码执行速度，就可以选择空间复杂度交高时间复杂度较低的算法结构，反之，如果内存紧缺，就可以选择用时间换空间的设计思路了。

实际上缓存就是一个利用空间换时间的设计思想，如果我们把数据存储在硬盘上会比较节省内存，但是每次查找数据访问硬盘会比较慢，如果我们通过缓存技术，事先把数据加载到内存中，虽然会耗费一定的内存空间，但是每次查询数据的时间就快了。

双向循环链表：

使用链表实现一个LRU缓存淘汰算法：

维护一个有序的单链表，最早访问的放在尾部，当有一个新的数据被访问的时候，从链表的头部开始遍历链表：

（1）遍历此链表，如果此数据之前已经被缓存在链表中了，就删除它，然后把新的放在链表头部。

（2）遍历链表，如果数据没有在缓存链表中

<2.1>如果缓存未满，将此节点直接插入到链表的头部

<2.2>如果缓存满了，删除尾部结点，把新的数据插入到链表的头部。

OK这样就使用链表实现了一个LRU缓存。