python连表教程,python中链表

python-033-实现栈-使用链表实现-提高时间复杂度

1、之前我们实现的栈，算法时间复杂度在摊销的情况下，是O(1)，其底层是python的列表，是一种动态数组，在内存中是一个固定长度的数组，是无法改变大小的，只有重新换一个更大的数组来装新的数据。虽然实现起来非常简单，但是并不够完美。在我们最开始的几篇文章中，很详细的介绍了链表的各种使用方式。

2、入栈/出栈：平均时间复杂度为 O(1)（动态扩容栈的入栈在最坏情况下为 O(n)，但均摊后仍为 O(1)）。空间复杂度：取决于存储数据的数组或链表，额外空间为 O(1)（仅需临时变量）。

3、数组实现的栈：入栈O(1)，出栈O(1)。链表实现的栈：入栈O(1)，出栈O(1)。

4、在Python中实现LRU（Least Recently Used）缓存，核心思路是结合字典（哈希表）和双向链表，利用字典实现O(1)时间复杂度的查找，双向链表维护访问顺序以实现高效的插入、删除和更新操作。

5、DFS 遍历使用递归实现深度优先搜索，优先遍历左子树，再遍历右子树，确保叶子节点按从左到右的顺序被收集。序列比较将两棵树的叶子序列存储在列表中，直接通过 == 运算符比较，简洁高效。复杂度分析时间复杂度：O(n + m)，其中 n 和 m 分别是两棵树的节点数。需要遍历所有节点一次。

python有链表吗

python中的链表（linked list）是一组数据项的集合，其中每个数据项都是一个节点的一部分，每个节点还包含指向下一个节点的链接。链表有两种类型：单链表和双链表。

链表：离散内存节点，插入/删除高效，但访问需遍历。栈：后进先出（LIFO），应用如函数调用栈。队列：先进先出（FIFO），应用如消息队列。哈希表：通过哈希函数实现键值对快速存取，冲突处理是关键。树与二叉树 二叉树遍历：前序（根-左-右）、中序（左-根-右）、后序（左-右-根）。

在Python中，node（节点）这一术语具有多重含义，具体取决于上下文。在数据结构的语境下：节点（Node）是构成树（Tree）和链表（Linked List）等数据结构的基本元素。

Python：Python的List是由对其它对象的引用组成的连续数组，采用动态数组实现，内存按需分配，通过指数过分配策略减少扩容频率。Java：Java的List接口有ArrayList和LinkedList两种实现。

链表：内存离散，通过指针连接节点，增删仅需修改指针（O(1)时间），但查找需遍历（O(n)时间）。

顺序表：逻辑相邻元素物理上也相邻，存储密度为1，但扩展不便。链表：物理上不连续，扩展方便，存储密度小于1，分为单链表、双链表、循环链表。特殊线性表：队列（先进先出）：循环队列队空条件为head=tail，队满条件为(tail+1)%size=head。栈（先进后出）：支持push、pop操作。

如何用Python实现一个LRU缓存?

1、虚拟头尾节点简化了链表边缘情况的处理（如空链表或仅有一个节点）。 使用OrderedDict的替代方案Python的collections.OrderedDict可直接实现LRU缓存，因其维护了插入顺序，并支持move_to_end和popitem(last=False)方法。

2、缓存策略：对递归函数默认启用lru_cache，对数据库查询等设置合理的maxsize。调试辅助：结合wraps保留函数信息，便于日志和调试。functools模块通过提供高阶函数工具，显著提升了Python代码的灵活性与效率。合理使用partial和lru_cache，可在简化代码的同时优化性能，但需根据场景权衡利弊。

3、lru_cache 装饰器@lru_cache 是 Python 标准库 functools 中的一个装饰器，用于实现最近最少使用（LRU）缓存策略。它有两个主要参数：maxsize：指定缓存的最大大小。如果未指定，默认值为 128。当缓存达到这个大小时，最旧的条目将被移除以腾出空间给新的条目。