博客
关于我
数据结构 链表的各种插入
阅读量:377 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1424 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

链表插入方法的实现与分析

链表作为一种高效的数据结构,因其灵活性和插入效率而受到广泛关注。链表的插入操作时间复杂度均为O(1),无需考虑增容问题,仅需为插入节点分配内存空间即可完成。以下将详细介绍链表在不同位置的插入方法。

  • 中间位置插入
  • 中间位置插入是链表操作中常见的一种插入方式。插入位置由用户提供下标决定,具体实现步骤如下:

    public static Node MidInsertion(Node head, Node Insert, int index) {Node cur = head;if (index < 1 || index > Length(head)) {return cur; // 插入位置越界,返回原头节点}for (int i = 0; i < index; i++) {cur = cur.next;}cur.next = Insert;return head;}

    需要注意的是,在循环结束后,cur指向插入位置的下一个节点,此时只需将该节点的next指向插入节点即可完成操作,需注意循环过程中不得打乱原有节点的指向关系。

    1. 头部插入
    2. 头部插入是链表插入中最简单的一种操作。插入节点直接作为新的头节点,实现方式如下:

      public static Node HeadInsertion(Node head, Node Insert) {Node cur = head;Insert.next = cur;cur = Insert;return cur;}

      在这种插入方式下,只需将插入节点的next指向原有头节点即可,无需遍历链表,操作简单高效。

      1. 尾部插入
      2. 尾部插入是链表中另一种常见插入方式,插入位置位于链表末尾。具体实现步骤如下:

        public static Node LastInsertion(Node head, Node Insert) {Node cur = head;while (cur.next != null) {cur = cur.next;}cur.next = Insert;return head;}

        尾部插入需要先遍历链表,找到末尾节点,然后将插入节点挂在其后。这种插入方式适用于需要将节点追加至链表末尾的场景。

        1. 随机位置插入
        2. 在某些应用中,可能需要在链表的随机位置插入节点。这种插入方式与中间位置插入类似,但插入位置由具体需求决定。具体实现与中间位置插入方法一致。

          1. 插入操作的验证
          2. 为了验证上述插入方法的正确性,可以编写以下验证代码:

            public static void main(String[] args) {Node head = CreateLink();print(head); // 打印初始链表Node Insert = new Node(10);MidInsertion(head, Insert, 3);print(head); // 打印中间插入后的链表Node Insert1 = new Node(10);head = HeadInsertion(head, Insert1);print(head); // 打印头部插入后的链表Node Insert2 = new Node(10);LastInsertion(head, Insert2);print(head); // 打印尾部插入后的链表}

            通过上述验证代码,可以直观地观察链表在不同插入位置后的状态。

    转载地址:http://tsog.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    nmap 使用方法详细介绍
    查看>>
    Nmap扫描教程之Nmap基础知识
    查看>>
    nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
    查看>>
    Nmap渗透测试指南之指纹识别与探测、伺机而动
    查看>>
    Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>