数组和链表的区别
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数组和链表是两种基本的数据结构,他们在内存存储上的表现不一样,所以也有各自的特点。
大致总结一下特点和区别,拿几个人一起去看电影时坐座位为例。
在内存中,数组是一块连续的区域。 拿上面的看电影来说,这几个人在电影院必须坐在一起。
数组需要预留空间,在使用前要先申请占内存的大小,可能会浪费内存空间。 比如看电影时,为了保证10个人能坐在一起,必须提前订好10个连续的位置。这样的好处就是能保证10个人可以在一起。但是这样的缺点是,如果来的人不够10个,那么剩下的位置就浪费了。如果临时有多来了个人,那么10个就不够用了,这时可能需要将第11个位置上的人挪走,或者是他们11个人重新去找一个11连坐的位置,效率都很低。如果没有找到符合要求的作为,那么就没法坐了。
插入数据和删除数据效率低,插入数据时,这个位置后面的数据在内存中都要向后移。删除数据时,这个数据后面的数据都要往前移动。 比如原来去了5个人,然后后来又去了一个人要坐在第三个位置上,那么第三个到第五个都要往后移动一个位子,将第三个位置留给新来的人。 当这个人走了的时候,因为他们要连在一起的,所以他后面几个人要往前移动一个位置,把这个空位补上。
随机读取效率很高。因为数组是连续的,知道每一个数据的内存地址,可以直接找到给地址的数据。
并且不利于扩展,数组定义的空间不够时要重新定义数组。
在内存中可以存在任何地方,不要求连续。 在电影院几个人可以随便坐。
每一个数据都保存了下一个数据的内存地址,通过这个地址找到下一个数据。 第一个人知道第二个人的座位号,第二个人知道第三个人的座位号……
增加数据和删除数据很容易。 再来个人可以随便坐,比如来了个人要做到第三个位置,那他只需要把自己的位置告诉第二个人,然后问第二个人拿到原来第三个人的位置就行了。其他人都不用动。
查找数据时效率低,因为不具有随机访问性,所以访问某个位置的数据都要从第一个数据开始访问,然后根据第一个数据保存的下一个数据的地址找到第二个数据,以此类推。 要找到第三个人,必须从第一个人开始问起。
不指定大小,扩展方便。链表大小不用定义,数据随意增删。
各自的优缺点
1、随机访问性强
2、查找速度快
1、插入和删除效率低
2、可能浪费内存
3、内存空间要求高,必须有足够的连续内存空间。
4、数组大小固定,不能动态拓展
1、插入删除速度快
2、内存利用率高,不会浪费内存
3、大小没有固定,拓展很灵活。
1、不能随机查找,必须从第一个开始遍历,查找效率低
大致总结一下特点和区别,拿几个人一起去看电影时坐座位为例。
在内存中,数组是一块连续的区域。 拿上面的看电影来说,这几个人在电影院必须坐在一起。
数组需要预留空间,在使用前要先申请占内存的大小,可能会浪费内存空间。 比如看电影时,为了保证10个人能坐在一起,必须提前订好10个连续的位置。这样的好处就是能保证10个人可以在一起。但是这样的缺点是,如果来的人不够10个,那么剩下的位置就浪费了。如果临时有多来了个人,那么10个就不够用了,这时可能需要将第11个位置上的人挪走,或者是他们11个人重新去找一个11连坐的位置,效率都很低。如果没有找到符合要求的作为,那么就没法坐了。
插入数据和删除数据效率低,插入数据时,这个位置后面的数据在内存中都要向后移。删除数据时,这个数据后面的数据都要往前移动。 比如原来去了5个人,然后后来又去了一个人要坐在第三个位置上,那么第三个到第五个都要往后移动一个位子,将第三个位置留给新来的人。 当这个人走了的时候,因为他们要连在一起的,所以他后面几个人要往前移动一个位置,把这个空位补上。
随机读取效率很高。因为数组是连续的,知道每一个数据的内存地址,可以直接找到给地址的数据。
并且不利于扩展,数组定义的空间不够时要重新定义数组。
在内存中可以存在任何地方,不要求连续。 在电影院几个人可以随便坐。
每一个数据都保存了下一个数据的内存地址,通过这个地址找到下一个数据。 第一个人知道第二个人的座位号,第二个人知道第三个人的座位号……
增加数据和删除数据很容易。 再来个人可以随便坐,比如来了个人要做到第三个位置,那他只需要把自己的位置告诉第二个人,然后问第二个人拿到原来第三个人的位置就行了。其他人都不用动。
查找数据时效率低,因为不具有随机访问性,所以访问某个位置的数据都要从第一个数据开始访问,然后根据第一个数据保存的下一个数据的地址找到第二个数据,以此类推。 要找到第三个人,必须从第一个人开始问起。
不指定大小,扩展方便。链表大小不用定义,数据随意增删。
各自的优缺点
1、随机访问性强
2、查找速度快
1、插入和删除效率低
2、可能浪费内存
3、内存空间要求高,必须有足够的连续内存空间。
4、数组大小固定,不能动态拓展
1、插入删除速度快
2、内存利用率高,不会浪费内存
3、大小没有固定,拓展很灵活。
1、不能随机查找,必须从第一个开始遍历,查找效率低
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