链表是数据结构中存储数据的一种形式,我们经常使用的List,ArrayList,Hashtable等容器类,存取操作时是用数组Array来保存,ListDictionary和LinkedList不用Array,而是用链表的形式来保存。
链表的优点和缺点
以ListDictionary为例,在源码中,看不到Array类型的的变量,取而代之的是一个DictionaryNode类型的变量,查看该类的源码会发现,只包含一个key,一个value,和一个DictionaryNode类型的next变量,DictionaryNode的代码如下:
- private class DictionaryNode
- {
- public object key;
- public ListDictionary.DictionaryNode next;
- public object value;
- }
复制代码 添加数据的时候,直接把当前节点的next变量赋值为新的节点,这样一个节点扣一个节点,就有了链的形式。
在链表中查找数据时,如调用Contains(object key) :bool 方法,需要从链表的头节点依次遍历,逐个匹配,所以时间复杂度为O(n),和List,ArrayList相比,在查询效率上并没有太大的区别。
那么链表的优势在哪里呢?答案是,节省内存空间。
在之前的文章有提到过,线性表和哈希表初始化时会将内部Array数组默认一个大小,List的初始值为4,Hashtable的为11,当添加数据碰到容量不足时,会将当前数组扩充2倍,这种做法不可避免要造成浪费。而链表不用数组保存,用节点相连,实实在在,添加几个节点,就占用几个节点的内存,相对于线性表和哈希表,链表没有浪费,因而占用内存空间较少。
除了节省空间以外,链表还有一个优点,那就是插入数据的灵活性。
可惜这一点在ListDictionary中并没有体现,每次添加数据,ListDictionary都要遍历整个链表,来确保没有重复节点,导致每次添加都要循环一次,添加数据的时间复杂度和查询数据的时间复杂度都为O(n),比线性表和哈希表要慢的多。
HybridDictionary-结合链表和哈希表的特点扬长避短
在.net的集合容器中,有一个名为HybridDictionary的类,充分利用了Hashtable查询效率高和ListDictionary占用内存空间少的优点,内置了Hashtable和ListDictionary两个容器,添加数据时内部逻辑如下:
当数据量小于8时,Hashtable为null,用ListDictionary保存数据。
当数据量大于8时,实例化Hashtable,数据转移到Hashtable中,然后将ListDictionary置为null。
HybridDictionary的Add方法的代码如下:- public void Add(object key, object value)
- {
- if (this.hashtable != null)
- {
- this.hashtable.Add(key, value);
- }
- else if (this.list == null)
- {
- this.list = new ListDictionary(this.caseInsensitive ? StringComparer.OrdinalIgnoreCase : null);
- this.list.Add(key, value);
- }
- else if ((this.list.Count + 1) >= 9)
- {
- //当数据量大于8时,则调用该方法,实例化Hashtable,转移数据,清空list
- this.ChangeOver();
- this.hashtable.Add(key, value);
- }
- else
- {
- this.list.Add(key, value);
- }
- }
复制代码 HybridDictionary类也进一步说明出了链表ListDictionary的特点:相对于Hashtable,占用内存较少,但随着数据量的增加,查询效率远不及Hashtable。
泛型链表-LinkedList
LinkedList是泛型链表,也是用节点存取,节点类型为LinkedListNode ,与ListDictionary的节点不同的是,LinkedListNode有next和prev两个指向,说明LinkedList是双向链表,而ListDictionary是单向链表,代码如下:- public sealed class LinkedListNode<T>
- {
- // Fields
- internal T item;
- internal LinkedList<T> list;
- internal LinkedListNode<T> next;
- internal LinkedListNode<T> prev;
- ......
- }
复制代码 除了节省内存空间外,链表的另一个优点--插入数据的灵活性,在LinkedList中完全体现出来,共有4个不同位置的添加数据的方法,分别为链头插入,链尾插入,节点前插入,节点后插入。
每种插入方法又分别有两种插入模式:
1、直接插入LinkedListNode,没有返回值。
2、直接插入T类型的值,返回插入完成后的节点。
四种位置,两种模式,一共就有8个插入数据的方法,运用这些方法,可以在添加数据时灵活控制链表中数据的顺序,这个优势是线性表和哈希表所不能比的。代码如下:- public LinkedListNode<T> AddAfter(LinkedListNode<T> node, T value);
- public void AddAfter(LinkedListNode<T> node, LinkedListNode<T> newNode);
- public void AddBefore(LinkedListNode<T> node, LinkedListNode<T> newNode);
- public LinkedListNode<T> AddBefore(LinkedListNode<T> node, T value);
- public void AddFirst(LinkedListNode<T> node);
- public LinkedListNode<T> AddFirst(T value);
- public LinkedListNode<T> AddLast(T value);
- public void AddLast(LinkedListNode<T> node);
复制代码 此外,由于LinkedList是双向链表,在查询数据方面提供了“从前往后”和“从后往前”两个查询方法,所以虽然理论上链表的时间复杂度为O(n),根据自己在插入数据时对顺序的把握,结合这两个方法,可以相对提高查询效率。- public LinkedListNode<T> Find(T value);<font color="#9bbb59"><font color="#008040">//从前往后查</font>
- </font>public LinkedListNode<T> FindLast(T value);<font color="#008080">//从后往前查
- </font>
复制代码 结论
相对于线性表和哈希表,链表比较节省内存空间。
ListDictionary在每次添加数据时都要遍历链表,效率较低,数据量较大且插入频繁的情况下,不宜选用。
泛型链表LinkedList在保证节省内存空间的同时,在添加数据的顺序方面有极大的灵活性,加上泛型本身避免装箱拆箱的优点,需要用链表的时候,应优先考虑泛型链表。
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