【数据结构与算法Python描述】——基于列表和链表实现的序列优劣对比

一、列表和链表简介、实现及应用

通过下列一系列文章，我们对基于连续内存模型的列表和链式内存模型的链表，以及二者的实现和应用都有了一个较为全面的认识：

列表

• 简介和实现：

  • 【数据结构与算法Python描述】——字符串、元组、列表内存模型简介
  • 【数据结构与算法Python描述】——列表实现原理深入探究及其常用操作时间复杂度分析

• 应用：

  • 【数据结构与算法Python描述】——栈的Python实现及其简单应用
  • 【数据结构与算法Python描述】——队列和双端队列简介及其高效率版本Python实现

链表

• 【数据结构与算法Python描述】——单向线性链表简介、Python实现及应用
• 【数据结构与算法Python描述】——单向循环链表简介、Python语言实现及应用
• 【数据结构与算法Python描述】——双向链表简介、Python实现及应用

二、基于列表和链表实现的序列对比

就像没有最好的编程语言一样，对于通过列表和链表作为对象元素的存储容器实现的序列，由于二者之间各有优劣，因此这些序列也优劣各异。因此，为了在实际应用中能够在最合适的场景下使用最合适的数据结构，有必要对基于二者实现的序列进行优劣对比：

基于列表实现序列的优势

• 基于列表实现的序列支持通过索引以 $O(1)$的时间复杂度访问任何序列中元素
• 基于列表实现的序列和基于链表实现的序列，二者增删元素的操作一般相差常数倍
• 存储相同数量对象元素的前提下，基于列表实现的序列比基于链表实现的序列更节省内存

基于链表实现序列的优势

• 基于链表的序列，其每一个操作一般具有最坏时间复杂度，而基于列表实现的序列，其很多操作一般仅具有摊销时间复杂度
• 基于链表的序列（见【数据结构与算法Python描述】——位置列表简介与Python版手工实现）可实现在任意位置的 $O(1)$时间复杂度的插入和删除操作