Связанный список Python

Какой самый простой способ использовать связанный список в Python? На схеме связанный список определяется просто '(1 2 3 4 5). Списки Python, [1, 2, 3, 4, 5], и кортежи, (1, 2, 3, 4, 5), на самом деле не являются связанными списками, а связанные списки обладают некоторыми хорошими свойствами, такими как конкатенация в постоянном времени и возможность ссылаться на отдельные их части. Сделайте их неизменными, и с ними действительно легко работать!

Это может помочь вам визуализировать это .. pythontutor.com/…

user1889082 09.12.2012 11:41

@ user1889082 круто! это действительно помогает мне понять концепцию Python

Jerry An 19.12.2020 17:19
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
183
2
312 060
28
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 28

Неизменяемые списки лучше всего представлены в виде двух кортежей, где None представляет NIL. Чтобы упростить составление таких списков, вы можете использовать эту функцию:

def mklist(*args):
    result = None
    for element in reversed(args):
        result = (element, result)
    return result

Для работы с такими списками я бы предпочел предоставить всю коллекцию функций LISP (т.е. first, second, nth и т.д.), чем вводить методы.

Я написал это на днях

#! /usr/bin/env python

class Node(object):
    def __init__(self):
        self.data = None # contains the data
        self.next = None # contains the reference to the next node


class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.cur_node = None

    def add_node(self, data):
        new_node = Node() # create a new node
        new_node.data = data
        new_node.next = self.cur_node # link the new node to the 'previous' node.
        self.cur_node = new_node #  set the current node to the new one.

    def list_print(self):
        node = self.cur_node # cant point to ll!
        while node:
            print node.data
            node = node.next



ll = LinkedList()
ll.add_node(1)
ll.add_node(2)
ll.add_node(3)

ll.list_print()

как бы вы могли просматривать список и искать конкретный узел с конкретными данными?

locoboy 25.08.2011 21:17

@locoboy код для этого был бы похож по логике на код в list_print().

Dennis 11.12.2013 23:28

Отображает список в обратном порядке

user9652688 20.10.2019 03:50

При использовании неизменяемых связанных списков рассмотрите возможность прямого использования кортежа Python.

ls = (1, 2, 3, 4, 5)

def first(ls): return ls[0]
def rest(ls): return ls[1:]

Это действительно такая простота, и вы можете сохранить дополнительные функции, такие как len (ls), x в ls и т. д.

Кортежи не обладают требуемыми характеристиками производительности. Ваш rest () равен O (n), а не O (1) для связанного списка, так как это новая голова.

Brian 11.11.2008 16:10

Верно. Моя точка зрения: не запрашивайте связанные списки для реализации вашего алгоритма, лучше используйте функции Python для его оптимальной реализации. Например. итерация по связному списку - O (n), как и итерация по кортежу Python с использованием «for x in t:»

Ber 11.11.2008 22:29

Я думаю, что правильный способ использования кортежей для реализации связанных списков - это принятый ответ здесь. ваш способ использует неизменяемые объекты, подобные массиву

Claudiu 12.11.2008 00:56

Вот немного более сложная версия класса связанного списка с интерфейсом, аналогичным типам последовательностей Python (т.е. поддерживает индексацию, нарезку, конкатенацию с произвольными последовательностями и т. д.). Он должен иметь начало O (1), не копирует данные, если в этом нет необходимости, и может использоваться взаимозаменяемо с кортежами.

Это не будет так эффективно по пространству или времени, как ячейки cons-lisp, поскольку классы python, очевидно, немного тяжелее (вы можете немного улучшить ситуацию с помощью "__slots__ = '_head','_tail'", чтобы уменьшить использование памяти). Однако он будет иметь желаемые рабочие характеристики большого O.

Пример использования:

>>> l = LinkedList([1,2,3,4])
>>> l
LinkedList([1, 2, 3, 4])
>>> l.head, l.tail
(1, LinkedList([2, 3, 4]))

# Prepending is O(1) and can be done with:
LinkedList.cons(0, l)
LinkedList([0, 1, 2, 3, 4])
# Or prepending arbitrary sequences (Still no copy of l performed):
[-1,0] + l
LinkedList([-1, 0, 1, 2, 3, 4])

# Normal list indexing and slice operations can be performed.
# Again, no copy is made unless needed.
>>> l[1], l[-1], l[2:]
(2, 4, LinkedList([3, 4]))
>>> assert l[2:] is l.next.next

# For cases where the slice stops before the end, or uses a
# non-contiguous range, we do need to create a copy.  However
# this should be transparent to the user.
>>> LinkedList(range(100))[-10::2]
LinkedList([90, 92, 94, 96, 98])

Выполнение:

import itertools

class LinkedList(object):
    """Immutable linked list class."""

    def __new__(cls, l=[]):
        if isinstance(l, LinkedList): return l # Immutable, so no copy needed.
        i = iter(l)
        try:
            head = i.next()
        except StopIteration:
            return cls.EmptyList   # Return empty list singleton.

        tail = LinkedList(i)

        obj = super(LinkedList, cls).__new__(cls)
        obj._head = head
        obj._tail = tail
        return obj

    @classmethod
    def cons(cls, head, tail):
        ll =  cls([head])
        if not isinstance(tail, cls):
            tail = cls(tail)
        ll._tail = tail
        return ll

    # head and tail are not modifiable
    @property  
    def head(self): return self._head

    @property
    def tail(self): return self._tail

    def __nonzero__(self): return True

    def __len__(self):
        return sum(1 for _ in self)

    def __add__(self, other):
        other = LinkedList(other)

        if not self: return other   # () + l = l
        start=l = LinkedList(iter(self))  # Create copy, as we'll mutate

        while l:
            if not l._tail: # Last element?
                l._tail = other
                break
            l = l._tail
        return start

    def __radd__(self, other):
        return LinkedList(other) + self

    def __iter__(self):
        x=self
        while x:
            yield x.head
            x=x.tail

    def __getitem__(self, idx):
        """Get item at specified index"""
        if isinstance(idx, slice):
            # Special case: Avoid constructing a new list, or performing O(n) length 
            # calculation for slices like l[3:].  Since we're immutable, just return
            # the appropriate node. This becomes O(start) rather than O(n).
            # We can't do this for  more complicated slices however (eg [l:4]
            start = idx.start or 0
            if (start >= 0) and (idx.stop is None) and (idx.step is None or idx.step == 1):
                no_copy_needed=True
            else:
                length = len(self)  # Need to calc length.
                start, stop, step = idx.indices(length)
                no_copy_needed = (stop == length) and (step == 1)

            if no_copy_needed:
                l = self
                for i in range(start): 
                    if not l: break # End of list.
                    l=l.tail
                return l
            else:
                # We need to construct a new list.
                if step < 1:  # Need to instantiate list to deal with -ve step
                    return LinkedList(list(self)[start:stop:step])
                else:
                    return LinkedList(itertools.islice(iter(self), start, stop, step))
        else:       
            # Non-slice index.
            if idx < 0: idx = len(self)+idx
            if not self: raise IndexError("list index out of range")
            if idx == 0: return self.head
            return self.tail[idx-1]

    def __mul__(self, n):
        if n <= 0: return Nil
        l=self
        for i in range(n-1): l += self
        return l
    def __rmul__(self, n): return self * n

    # Ideally we should compute the has ourselves rather than construct
    # a temporary tuple as below.  I haven't impemented this here
    def __hash__(self): return hash(tuple(self))

    def __eq__(self, other): return self._cmp(other) == 0
    def __ne__(self, other): return not self == other
    def __lt__(self, other): return self._cmp(other) < 0
    def __gt__(self, other): return self._cmp(other) > 0
    def __le__(self, other): return self._cmp(other) <= 0
    def __ge__(self, other): return self._cmp(other) >= 0

    def _cmp(self, other):
        """Acts as cmp(): -1 for self<other, 0 for equal, 1 for greater"""
        if not isinstance(other, LinkedList):
            return cmp(LinkedList,type(other))  # Arbitrary ordering.

        A, B = iter(self), iter(other)
        for a,b in itertools.izip(A,B):
           if a<b: return -1
           elif a > b: return 1

        try:
            A.next()
            return 1  # a has more items.
        except StopIteration: pass

        try:
            B.next()
            return -1  # b has more items.
        except StopIteration: pass

        return 0  # Lists are equal

    def __repr__(self):
        return "LinkedList([%s])" % ', '.join(map(repr,self))

class EmptyList(LinkedList):
    """A singleton representing an empty list."""
    def __new__(cls):
        return object.__new__(cls)

    def __iter__(self): return iter([])
    def __nonzero__(self): return False

    @property
    def head(self): raise IndexError("End of list")

    @property
    def tail(self): raise IndexError("End of list")

# Create EmptyList singleton
LinkedList.EmptyList = EmptyList()
del EmptyList

Думаю, это не так уж и удивительно, но этот пример 8-летней (!) Давности не работает с python 3 :)

Andy Hayden 14.03.2017 10:18

Пожалуйста, предоставьте объяснение для новый и немного общего объяснения.

anukalp 08.08.2017 05:02

Для некоторых нужд также может быть полезен дек. Вы можете добавлять и удалять предметы на обоих концах двухсторонней очереди по цене O (1).

from collections import deque
d = deque([1,2,3,4])

print d
for x in d:
    print x
print d.pop(), d

Хотя deque является полезным типом данных, это не связанный список (хотя он реализован с использованием двусвязного списка на уровне C). Таким образом, он отвечает на вопрос «что бы вы использовали связанные списки вместо в Python?» и в этом случае первым ответом должен быть (для некоторых нужд) обычный список Python (это также не связанный список).

jfs 20.10.2013 00:26

@ J.F.Sebastian: Я почти согласен с вами :) Я думаю, что вопрос, на который он отвечает, скорее: "Какой питонический способ решить проблему, которая использует связанный список на других языках". Дело не в том, что связанные списки бесполезны, просто проблемы, когда двухсторонняя очередь не работает, очень редки.

Emil Stenström 21.10.2013 00:46

Это не имеет ничего общего с «Pythonic»: связанный список - это структура данных, отличная от двухсторонней очереди, и для различных операций, которые они поддерживают, у них разное время работы.

Thanatos 08.04.2014 00:48

@Thanatos, не могли бы вы подробнее рассказать о функциональной разнице между двухсторонним списком и двусвязным списком? На первый взгляд они кажутся почти идентичными.

dimo414 19.07.2014 00:25

@ dimo414: Связанные списки обычно запрещают индексацию (без linked_list[n]), потому что это будет O (n). Удаление из очереди разрешает это и выполняет это за O (1). Однако связанные списки с итератором в списке могут допускать вставку и удаление O (1), тогда как deques не могут (это O (n), как вектор). (За исключением начальной и конечной частей, где как двухсторонние, так и связанные списки имеют значение O (1) (хотя двухсторонняя очередь, вероятно, амортизируется O (1). Связанный список - нет).)

Thanatos 19.07.2014 10:39

@Thanatos: Я не понимаю, как deque разрешает доступ к индексу O (1). Простой тест timeit покажет, что время зависит от n.

jfs 31.07.2015 01:00

@Thanatos В документации python специально указано, что доступ к индексу deque - это O(n) посередине. Он ведет себя как связанный список почти во всех отношениях, даже если имя другое.

Mad Physicist 29.10.2015 19:02

@MadPhysicist «Он [deque] ведет себя как связанный список почти во всех отношениях, даже если имя другое». - это либо неправильно, либо бессмысленно: это неправильно, потому что связанные списки могут предоставлять разные гарантии для временных сложностей, например, вы можете удалить элемент (известную позицию) из связанного списка в O (1), в то время как deque не обещает это (это O(n)). Если «почти все способы» позволяют игнорировать разницу в большом O, тогда ваше утверждение бессмысленно, потому что мы могли бы использовать встроенный список Python в качестве двухсторонней очереди, если бы не pop (0), insert (0, v) большой O гарантирует .

jfs 13.09.2016 14:20

deque не поддерживает вставку / удаление узла. Метод delete выполняет поиск значений и, следовательно, равен O (n).

boh 12.10.2017 17:39
Ответ принят как подходящий

Вот несколько функций списка, основанных на Представительство Мартина против Лёвиса:

cons   = lambda el, lst: (el, lst)
mklist = lambda *args: reduce(lambda lst, el: cons(el, lst), reversed(args), None)
car = lambda lst: lst[0] if lst else lst
cdr = lambda lst: lst[1] if lst else lst
nth = lambda n, lst: nth(n-1, cdr(lst)) if n > 0 else car(lst)
length  = lambda lst, count=0: length(cdr(lst), count+1) if lst else count
begin   = lambda *args: args[-1]
display = lambda lst: begin(w("%s " % car(lst)), display(cdr(lst))) if lst else w("nil\n")

где w = sys.stdout.write

Хотя двусвязные списки широко используются в рецепт заказанного набора Раймонда Хеттингера, односвязные списки не имеют практического значения в Python.

Я никогда использовал односвязный список в Python для любых задач, кроме образовательных.

Томас Уотнедал предложенный хороший образовательный ресурс Как думать как компьютерный ученый, Глава 17: Связанные списки:

Связанный список:

  • пустой список, представленный None, или
  • узел, содержащий грузовой объект и ссылку на связанный список.

    class Node: 
      def __init__(self, cargo=None, next=None): 
        self.car = cargo 
        self.cdr = next    
      def __str__(self): 
        return str(self.car)
    
    def display(lst):
      if lst:
        w("%s " % lst)
        display(lst.cdr)
      else:
        w("nil\n")
    

Вы говорите: вы никогда не использовали односвязный список в Python для решения каких-либо задач, кроме образовательных. Это хорошо для вас :-) Но я могу вас заверить: в реальном мире ЕСТЬ проблемы, когда связанный список является идеальным решением :-) Вот почему я в первую очередь просканировал StackOverflow на предмет связанных списков :-)

Regis May 28.01.2017 00:30

@RegisMay: был длинный список комментариев, в которых обсуждалась ваша и другие точки зрения. К сожалению, они удалены. Я не хочу снова повторять одни и те же аргументы. Вы можете попросить модератора отменить удаление.

jfs 28.01.2017 00:34

Спасибо за ответ, Себастьян. Восстановить удаление не потребуется. Достаточно, если мой комментарий (или аналогичный) останется видимым. В противном случае некоторые новички могут подумать, что связанные списки являются чисто академическими. Но это не так: они решают проблемы, которые другие варианты списка просто не могут. Эти проблемы могут быть очень специфичными, но они действительно существуют. В реальном мире.

Regis May 28.01.2017 00:49

@RegisMay: не могли бы вы дать ссылку на конкретный практический пример кода? (примечание: это должен быть «односвязный список в Python» «В реальном мире»: опишите преимущества для вашего примера, например, удобочитаемость, производительность или другую «практическую ценность» по вашему выбору). Я делал аналогичный запрос в прошлом: за 8 лет ноль ссылок, за исключением двусвязных списков, используемых в рецепте упорядоченного набора Раймонда Хеттингера - возможно, это можно объяснить тем, что только программисты, плохо знакомые с Python, читают этот вопрос - ваш вклад будет ценным и высоко оцененным.

jfs 28.01.2017 01:02

Ой, извини. Я не являюсь носителем английского языка и перепутал «односвязный список» с «односвязным списком». Тем не менее мне нужен (двойной) связанный список, которого нет в python. Двухсторонняя очередь не помогает, поскольку мне нужен прямой доступ к каждому элементу без итерации по всем элементам. Моя цель: я хочу реализовать кеш. Тем не менее: если мое несовершенство в английском языке делает мои комментарии неуместными, пожалуйста, удалите эти комментарии. Приносим извинения за неудобства.

Regis May 29.01.2017 22:00

@RegisMay, похоже, вы подразумеваете, что существуют сценарии, в которых реализация настраиваемого связанного списка будет иметь преимущества по сравнению со встроенными списками python. Не могли бы вы привести пример такого сценария?

Digio 27.03.2017 11:49

Одним из практических преимуществ односвязного списка перед двусвязными списками или массивами (которые Python использует для внутренних целей для списков) является то, что два связанных списка могут иметь общий хвост. Это очень полезно для динамических алгоритмов, которым требуются сохраненные значения из предыдущих итераций, где совместное использование хвостов списков может снизить сложность памяти с квадратичной до линейной и устранить временные издержки из-за копирования.

saolof 25.06.2017 15:08

@saolof: У вас есть пример на Python? (Я не говорю о связанных списках, используемых на уровне C)

jfs 25.06.2017 16:47

@jfs: Совместное использование хвоста (часто очень короткого) является основой обычной реализации непересекающийся лес.

Davis Herring 19.09.2017 08:05

@DavisHerring: Я не вижу там кода Python. Пожалуйста, прочтите мой комментарий выше (от 27 января). Вот практическое пример кода, который использует концепцию непересекающегося множества - примечание: реализация использует обычные Python dicts для реализации операций объединения, поиска.

jfs 19.09.2017 12:29

@jfs: ссылка не на код Python; идеи не относятся к Python. Вы всегда можете хранить данные объекта в отдельном dict (записывая attr[x] вместо x.attr). Однако, если у вас более одного атрибута, обычно лучше упаковать его как объект.

Davis Herring 19.09.2017 16:55

@DavisHerring, если речь идет не о Python, то в чем именно вы заключаете?

jfs 19.09.2017 16:57

@jfs: Извините: я говорил слишком лаконично. У меня нет его для публикации, но поскольку я использовал связанный список для реализации DSF в Python, я упомянул его как пример проблема, который (вероятно) должен быть связанным списком на любом языке, который их поддерживает. (dict по вашей ссылке должен быть глобальной переменной со слабыми ссылками, например, если структура является деталью реализации.) Python здесь не особенный: простой синтаксис dict хорош, но (правда, редко) приложения связанных списки касаются эффективности и псевдонимов, а не синтаксиса.

Davis Herring 19.09.2017 17:11

@DavisHerring, пожалуйста, продемонстрируйте эффективность на чистом Python с конкретным пример кода

jfs 19.09.2017 17:48

@RegisMay: простой пример, в котором собственный связанный список улучшает производительность алгоритма, - это стандартная проблема с самой длинной возрастающей подпоследовательностью. По сути, когда вы расширяете существующую возрастающую подпоследовательность, если вы используете обычные списки Python, вы в конечном итоге делаете копию O (n) для расширения подпоследовательности. Если вы используете односвязные списки, вы просто создаете новый узел, имеющий значение текущего элемента, и устанавливаете его следующий указатель, чтобы он указывал на оставшуюся часть подпоследовательности. Таким образом, он функционирует как указатель-предшественник. Таким образом, O (n) копия превращается в O (1) копию.

Gino 26.09.2017 20:08

@Gino: Я уверен, что есть много алгоритмов, которые теоретически могут выиграть от использования односвязного списка. Пожалуйста, обратите внимание, что я попросил пример кода. Вот Функция max_increasing_subseq_length(numbers) на чистом Python (O (n log n) - нет связанных списков)

jfs 26.09.2017 20:30

Мой пост был ответом на ваше первоначальное утверждение, что «Я никогда не использовал односвязный список в Python для каких-либо проблем, кроме образовательных». Самая длинная проблема возрастающей подпоследовательности может может быть реализована с использованием списков, но если вы изучите алгоритм, вы увидите, что он фактически использует массивы для моделировать связанного списка для достижения O (1) копий (согласно моей предыдущей публикации). Для ясности и удобства сопровождения в реальных приложениях, вероятно, лучше просто использовать связанные списки. Итак, для ясности и удобства обслуживания в реальном мире это пример важности связанных списков.

Gino 26.09.2017 20:32

@Gino: если это важно, не должно ли быть так сложно предоставить пример кода "реального мира"?

jfs 26.09.2017 20:41

Для примера кода см. rosettacode.org/wiki/Longest_increasing_subsequence#Python - В коде список P фактически является смоделированным связанным списком и используется для восстановления фактической самой длинной возрастающей подпоследовательности.

Gino 26.09.2017 20:43

@Gino: "кроме образовательных"

jfs 26.09.2017 20:44

Похоже, что «самая длинная возрастающая подпоследовательность» полезна в статистике (в реальных приложениях). «Поиск самой длинной возрастающей подпоследовательности может быть очень полезен не только во время интервью в Google / Yahoo / Facebook, но и в различных областях статистики». - dzone.com/articles/algorithm-week-longest

Gino 26.09.2017 20:48

@ Джино: снова. Покажите «реальный мир» (используя вашу терминологию) пример кода. Например, collections.OrderedDict из stdlib реализован с использованием двусвязный список (хотя на самом деле используется реализация C (_collections.OrderedDict), если она доступна). Он широко используется, например, в модуле requests.

jfs 26.09.2017 23:37

Эта ссылка rosettacode был - реальный пример, в котором вместо фактического связанного списка используется смоделированный связанный список. Взгляните на него, перепишите его, чтобы использовать фактический связанный список, для большей ясности и удобочитаемости, и вот вам реальный пример использования связанного списка для улучшения существующего кода. А во-вторых, самый длинный алгоритм возрастающей подпоследовательности используется в реальном мире, в статистике, так что вот он. Q.E.D. :). Помимо этого, давайте просто согласимся не соглашаться. :)

Gino 27.09.2017 00:06

@Gino Я не верю в альтернативные факты, и дело в том, что вы не смогли предоставить пример кода из реального продукта.

jfs 27.09.2017 00:15

Кстати, потратьте немного времени на изучение самого длинного алгоритма возрастающей последовательности. До этого я фактически не видел, насколько ценным может быть связанный список, и, вероятно, согласился бы с вашим первоначальным утверждением, что связанные списки не нужны в Python. Если вы изучите алгоритм, вы увидите, как он превращает аспект списка копирования из операции временной сложности O (n) в операцию временной сложности O (1). Довольно крутая штука. :).

Gino 27.09.2017 00:19

Больше топлива для огня: вот вопрос, для которого действительно нужен односвязный список для оптимального решения: stackoverflow.com/q/47293793/2988730. Я еще не опубликовал свой ответ, но могу заверить вас, что для этой проблемы существует реальное приложение.

Mad Physicist 16.11.2017 00:37

@MadPhysicist «нужды» - слишком сильное слово. Я успешно использовал стековый подход для подобных проблем (не знаю, применимо ли оно здесь)

jfs 16.11.2017 00:48

@jfs. Я отправлю ответ через несколько минут. Я не мог придумать ничего, что могло бы работать под O(m+n) без использования связанного списка (m - это количество прямоугольников, n - это количество перекрытий). Мне было бы очень интересно увидеть ваш алгоритм.

Mad Physicist 16.11.2017 00:50

@jfs У меня есть пример, в котором полезен связанный список, представьте, если вы попытаетесь выполнить итерацию по списку, где вы всегда хотите начать с другой позиции, но пройти через все элементы. Пример: первая итерация [1,2,3,4], вторая итерация [2,3,4,1], третья [3,4,1,2]. со связанным списком вы можете легко сделать это прямо из коробки ... без необходимости перемещать какой-либо элемент, ..

Jbeat 06.02.2020 06:02

@Jbeat: не могли бы вы привести конкретный пример кода? (как описано в моем комментарии вверху)

jfs 06.02.2020 19:59

Принятый ответ довольно сложен. Вот более стандартный дизайн:

L = LinkedList()
L.insert(1)
L.insert(1)
L.insert(2)
L.insert(4)
print L
L.clear()
print L

Это простой класс LinkedList, основанный на простом дизайне C++ и Глава 17: Связанные списки, как рекомендовано Томас Уотнедал.

class Node:
    def __init__(self, value = None, next = None):
        self.value = value
        self.next = next

    def __str__(self):
        return 'Node ['+str(self.value)+']'

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.first = None
        self.last = None

    def insert(self, x):
        if self.first == None:
            self.first = Node(x, None)
            self.last = self.first
        elif self.last == self.first:
            self.last = Node(x, None)
            self.first.next = self.last
        else:
            current = Node(x, None)
            self.last.next = current
            self.last = current

    def __str__(self):
        if self.first != None:
            current = self.first
            out = 'LinkedList [\n' +str(current.value) +'\n'
            while current.next != None:
                current = current.next
                out += str(current.value) + '\n'
            return out + ']'
        return 'LinkedList []'

    def clear(self):
        self.__init__()

Мне нравится этот ответ. Я считаю, что X is None предпочтительнее ==. stackoverflow.com/a/2988117/1740227

mateor 16.08.2014 08:17

Разве вторая ветвь insert не является частным случаем третьей, так что вы можете полностью удалить пункт elif?

Jaime 23.01.2016 07:49

Я основал эту дополнительную функцию на Ник Стинейтс

def add_node_at_end(self, data):
    new_node = Node()
    node = self.curr_node
    while node:
        if node.next == None:
            node.next = new_node
            new_node.next = None
            new_node.data = data
        node = node.next

Метод, который он использует, добавляет новый узел в начале, в то время как я видел много реализаций, которые обычно добавляют новый узел в конце, но в любом случае это весело.

Я думаю, что приведенная ниже реализация вполне изящно восполняет счет.

'''singly linked lists, by Yingjie Lan, December 1st, 2011'''

class linkst:
    '''Singly linked list, with pythonic features.
The list has pointers to both the first and the last node.'''
    __slots__ = ['data', 'next'] #memory efficient
    def __init__(self, iterable=(), data=None, next=None):
        '''Provide an iterable to make a singly linked list.
Set iterable to None to make a data node for internal use.'''
        if iterable is not None: 
            self.data, self.next = self, None
            self.extend(iterable)
        else: #a common node
            self.data, self.next = data, next

    def empty(self):
        '''test if the list is empty'''
        return self.next is None

    def append(self, data):
        '''append to the end of list.'''
        last = self.data
        self.data = last.next = linkst(None, data)
        #self.data = last.next

    def insert(self, data, index=0):
        '''insert data before index.
Raise IndexError if index is out of range'''
        curr, cat = self, 0
        while cat < index and curr:
            curr, cat = curr.next, cat+1
        if index<0 or not curr:
            raise IndexError(index)
        new = linkst(None, data, curr.next)
        if curr.next is None: self.data = new
        curr.next = new

    def reverse(self):
        '''reverse the order of list in place'''
        current, prev = self.next, None
        while current: #what if list is empty?
            next = current.next
            current.next = prev
            prev, current = current, next
        if self.next: self.data = self.next
        self.next = prev

    def delete(self, index=0):
        '''remvoe the item at index from the list'''
        curr, cat = self, 0
        while cat < index and curr.next:
            curr, cat = curr.next, cat+1
        if index<0 or not curr.next:
            raise IndexError(index)
        curr.next = curr.next.next
        if curr.next is None: #tail
            self.data = curr #current == self?

    def remove(self, data):
        '''remove first occurrence of data.
Raises ValueError if the data is not present.'''
        current = self
        while current.next: #node to be examined
            if data == current.next.data: break
            current = current.next #move on
        else: raise ValueError(data)
        current.next = current.next.next
        if current.next is None: #tail
            self.data = current #current == self?

    def __contains__(self, data):
        '''membership test using keyword 'in'.'''
        current = self.next
        while current:
            if data == current.data:
                return True
            current = current.next
        return False

    def __iter__(self):
        '''iterate through list by for-statements.
return an iterator that must define the __next__ method.'''
        itr = linkst()
        itr.next = self.next
        return itr #invariance: itr.data == itr

    def __next__(self):
        '''the for-statement depends on this method
to provide items one by one in the list.
return the next data, and move on.'''
        #the invariance is checked so that a linked list
        #will not be mistakenly iterated over
        if self.data is not self or self.next is None:
            raise StopIteration()
        next = self.next
        self.next = next.next
        return next.data

    def __repr__(self):
        '''string representation of the list'''
        return 'linkst(%r)'%list(self)

    def __str__(self):
        '''converting the list to a string'''
        return '->'.join(str(i) for i in self)

    #note: this is NOT the class lab! see file linked.py.
    def extend(self, iterable):
        '''takes an iterable, and append all items in the iterable
to the end of the list self.'''
        last = self.data
        for i in iterable:
            last.next = linkst(None, i)
            last = last.next
        self.data = last

    def index(self, data):
        '''TODO: return first index of data in the list self.
    Raises ValueError if the value is not present.'''
        #must not convert self to a tuple or any other containers
        current, idx = self.next, 0
        while current:
            if current.data == data: return idx
            current, idx = current.next, idx+1
        raise ValueError(data)

Вот что я придумал. Это аналог Риккардо К. в этом потоке, за исключением того, что он печатает числа по порядку, а не в обратном порядке. Я также сделал объект LinkedList итератором Python, чтобы распечатать список, как обычный список Python.

class Node:

    def __init__(self, data=None):
        self.data = data
        self.next = None

    def __str__(self):
        return str(self.data)


class LinkedList:

    def __init__(self):
        self.head = None
        self.curr = None
        self.tail = None

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.head and not self.curr:
            self.curr = self.head
            return self.curr
        elif self.curr.next:
            self.curr = self.curr.next
            return self.curr
        else:
            raise StopIteration

    def append(self, data):
        n = Node(data)
        if not self.head:
            self.head = n
            self.tail = n
        else:
            self.tail.next = n
            self.tail = self.tail.next


# Add 5 nodes
ll = LinkedList()
for i in range(1, 6):
    ll.append(i)

# print out the list
for n in ll:
    print n

"""
Example output:
$ python linked_list.py
1
2
3
4
5
"""

Похоже, что перед поднятием StopIteration возникла ошибка. Если вы собираетесь сохранить текущий узел как внутреннюю часть состояния, вам необходимо сбросить его, прежде чем прекращать итерацию, чтобы в следующий раз, когда связанный список будет зациклен, он войдет в ваше первое предложение.

Tim Wilder 30.04.2014 07:25
class LinkedList:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

    def insert(self, node):
        if not self.next:
            self.next = node
        else:
            self.next.insert(node)

    def __str__(self):
        if self.next:
            return '%s -> %s' % (self.value, str(self.next))
        else:
            return ' %s ' % self.value

if __name__ == "__main__":
    items = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']    
    ll = None
    for item in items:
        if ll:
            next_ll = LinkedList(item)
            ll.insert(next_ll)
        else:
            ll = LinkedList(item)
    print('[ %s ]' % ll)

Я просто сделал это как забавную игрушку. Он должен быть неизменным, если вы не касаетесь методов с префиксом подчеркивания, и он реализует кучу магии Python, такую ​​как индексирование и len.

Прежде всего, я предполагаю, что вам нужны связанные списки. На практике вы можете использовать collections.deque, чья текущая реализация CPython представляет собой двусвязный список блоков (каждый блок содержит массив из 62 грузовых объектов). Он включает в себя функции связанного списка. Вы также можете найти расширение C под названием llist на pypi. Если вам нужна простая и понятная реализация ADT связанного списка на чистом Python, вы можете взглянуть на мою следующую минимальную реализацию.

class Node (object):
    """ Node for a linked list. """
    def __init__ (self, value, next=None):
        self.value = value
        self.next = next

class LinkedList (object):
    """ Linked list ADT implementation using class. 
        A linked list is a wrapper of a head pointer
        that references either None, or a node that contains 
        a reference to a linked list.
    """
    def __init__ (self, iterable=()):
        self.head = None
        for x in iterable:
            self.head = Node(x, self.head)

    def __iter__ (self):
        p = self.head
        while p is not None:
            yield p.value
            p = p.next

    def prepend (self, x):  # 'appendleft'
        self.head = Node(x, self.head)

    def reverse (self):
        """ In-place reversal. """
        p = self.head
        self.head = None
        while p is not None:
            p0, p = p, p.next
            p0.next = self.head
            self.head = p0

if __name__ == '__main__':
    ll = LinkedList([6,5,4])
    ll.prepend(3); ll.prepend(2)
    print list(ll)
    ll.reverse()
    print list(ll)
class LL(object):
    def __init__(self,val):
        self.val = val
        self.next = None

    def pushNodeEnd(self,top,val):
        if top is None:
            top.val=val
            top.next=None
        else:
            tmp=top
            while (tmp.next != None):
                tmp=tmp.next        
            newNode=LL(val)
            newNode.next=None
            tmp.next=newNode

    def pushNodeFront(self,top,val):
        if top is None:
            top.val=val
            top.next=None
        else:
            newNode=LL(val)
            newNode.next=top
            top=newNode

    def popNodeFront(self,top):
        if top is None:
            return
        else:
            sav=top
            top=top.next
        return sav

    def popNodeEnd(self,top):
        if top is None:
            return
        else:
            tmp=top
            while (tmp.next != None):
                prev=tmp
                tmp=tmp.next
            prev.next=None
        return tmp

top=LL(10)
top.pushNodeEnd(top, 20)
top.pushNodeEnd(top, 30)
pop=top.popNodeEnd(top)
print (pop.val)

Я поместил класс односвязного списка Python 2.x и 3.x в https://pypi.python.org/pypi/linked_list_mod/

Он протестирован с CPython 2.7, CPython 3.4, Pypy 2.3.1, Pypy3 2.3.1 и Jython 2.7b2 и поставляется с хорошим автоматическим набором тестов.

Он также включает классы LIFO и FIFO.

Однако они не неизменны.

Мои 2 цента

class Node:
    def __init__(self, value=None, next=None):
        self.value = value
        self.next = next

    def __str__(self):
        return str(self.value)


class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.first = None
        self.last = None

    def add(self, x):
        current = Node(x, None)
        try:
            self.last.next = current
        except AttributeError:
            self.first = current
            self.last = current
        else:
            self.last = current

    def print_list(self):
        node = self.first
        while node:
            print node.value
            node = node.next

ll = LinkedList()
ll.add("1st")
ll.add("2nd")
ll.add("3rd")
ll.add("4th")
ll.add("5th")

ll.print_list()

# Result: 
# 1st
# 2nd
# 3rd
# 4th
# 5th
enter code here
enter code here

class node:
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.next = None
class linked_list:
    def __init__(self):
        self.cur_node = None
        self.head = None
    def add_node(self,data):
        new_node = node()
        if self.head == None:
            self.head = new_node
            self.cur_node = new_node
        new_node.data = data
        new_node.next = None
        self.cur_node.next = new_node
        self.cur_node = new_node
    def list_print(self):
        node = self.head
        while node:
            print (node.data)
            node = node.next
    def delete(self):
        node = self.head
        next_node = node.next
        del(node)
        self.head = next_node
a = linked_list()
a.add_node(1)
a.add_node(2)
a.add_node(3)
a.add_node(4)
a.delete()
a.list_print()

Вы отвечаете на старый вопрос, на который уже есть несколько хорошо принятых ответов, и не даете никаких объяснений. По какой причине выложил вашу версию? Есть ли преимущества перед уже представленными решениями? Или любая другая добавленная стоимость? Пожалуйста, отредактируйте свой ответ и добавьте пояснение, чтобы сделать свой ответ более полным.

honk 30.10.2014 20:14

Если вы хотите просто создать простой список понравившихся, обратитесь к этому коду

l = [1, [2, [3, [4, [5], [6, [7, [8, [9, [10]]]]]]]]]]

для визуализации выполнения этой трески посетите http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit

class LinkedStack:
'''LIFO Stack implementation using a singly linked list for storage.'''

_ToList = []

#---------- nested _Node class -----------------------------
class _Node:
    '''Lightweight, nonpublic class for storing a singly linked node.'''
    __slots__ = '_element', '_next'     #streamline memory usage

    def __init__(self, element, next):
        self._element = element
        self._next = next

#--------------- stack methods ---------------------------------
def __init__(self):
    '''Create an empty stack.'''
    self._head = None
    self._size = 0

def __len__(self):
    '''Return the number of elements in the stack.'''
    return self._size

def IsEmpty(self):
    '''Return True if the stack is empty'''
    return  self._size == 0

def Push(self,e):
    '''Add element e to the top of the Stack.'''
    self._head = self._Node(e, self._head)      #create and link a new node
    self._size +=1
    self._ToList.append(e)

def Top(self):
    '''Return (but do not remove) the element at the top of the stack.
       Raise exception if the stack is empty
    '''

    if self.IsEmpty():
        raise Exception('Stack is empty')
    return  self._head._element             #top of stack is at head of list

def Pop(self):
    '''Remove and return the element from the top of the stack (i.e. LIFO).
       Raise exception if the stack is empty
    '''
    if self.IsEmpty():
        raise Exception('Stack is empty')
    answer = self._head._element
    self._head = self._head._next       #bypass the former top node
    self._size -=1
    self._ToList.remove(answer)
    return answer

def Count(self):
    '''Return how many nodes the stack has'''
    return self.__len__()

def Clear(self):
    '''Delete all nodes'''
    for i in range(self.Count()):
        self.Pop()

def ToList(self):
    return self._ToList

Класс связанного списка

class LinkedStack:
# Nested Node Class
class Node:
    def __init__(self, element, next):
        self.__element = element
        self.__next = next

    def get_next(self):
        return self.__next

    def get_element(self):
        return self.__element

def __init__(self):
    self.head = None
    self.size = 0
    self.data = []

def __len__(self):
    return self.size

def __str__(self):
    return str(self.data)

def is_empty(self):
    return self.size == 0

def push(self, e):
    newest = self.Node(e, self.head)
    self.head = newest
    self.size += 1
    self.data.append(newest)

def top(self):
    if self.is_empty():
        raise Empty('Stack is empty')
    return self.head.__element

def pop(self):
    if self.is_empty():
        raise Empty('Stack is empty')
    answer = self.head.element
    self.head = self.head.next
    self.size -= 1
    return answer

использование

from LinkedStack import LinkedStack

x = LinkedStack()

x.push(10)
x.push(25)
x.push(55)


for i in range(x.size - 1, -1, -1):

    print '|', x.data[i].get_element(), '|' ,
    #next object

    if x.data[i].get_next() == None:
        print '--> None'
    else:
        print  x.data[i].get_next().get_element(), '-|---->  ',

Выход

| 55 | 25 -|---->   | 25 | 10 -|---->   | 10 | --> None
class Node(object):
    def __init__(self, data=None, next=None):
        self.data = data
        self.next = next

    def setData(self, data):
        self.data = data
        return self.data

    def setNext(self, next):
        self.next = next

    def getNext(self):
        return self.next

    def hasNext(self):
        return self.next != None


class singleLinkList(object):

    def __init__(self):
        self.head = None

    def isEmpty(self):
        return self.head == None

    def insertAtBeginning(self, data):
        newNode = Node()
        newNode.setData(data)

        if self.listLength() == 0:
            self.head = newNode
        else:
            newNode.setNext(self.head)
            self.head = newNode

    def insertAtEnd(self, data):
        newNode = Node()
        newNode.setData(data)

        current = self.head

        while current.getNext() != None:
            current = current.getNext()

        current.setNext(newNode)

    def listLength(self):
        current = self.head
        count = 0

        while current != None:
            count += 1
            current = current.getNext()
        return count

    def print_llist(self):
        current = self.head
        print("List Start.")
        while current != None:
            print(current.getData())
            current = current.getNext()

        print("List End.")



if __name__ == '__main__':
    ll = singleLinkList()
    ll.insertAtBeginning(55)
    ll.insertAtEnd(56)
    ll.print_llist()
    print(ll.listLength())

Вот моя простая реализация:

class Node:
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.next = None
    def __str__(self):
        return "Data %s: Next -> %s"%(self.data, self.next)

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = Node()
        self.curNode = self.head
    def insertNode(self, data):
        node = Node()
        node.data = data
        node.next = None
        if self.head.data == None:
            self.head = node
            self.curNode = node
        else:
            self.curNode.next = node
            self.curNode = node
    def printList(self):
        print self.head

l = LinkedList()
l.insertNode(1)
l.insertNode(2)
l.insertNode(34)

Выход:

Data 1: Next -> Data 2: Next -> Data 34: Next -> Data 4: Next -> None

llist - типы данных связанного списка для Python

Модуль llist реализует структуры данных связанных списков. Он поддерживает двусвязный список, то есть dllist, и односвязную структуру данных sllist.

dllist объекты

Этот объект представляет собой структуру данных двусвязного списка.

first

Первый объект dllistnode в списке. None, если список пуст.

last

Последний объект dllistnode в списке. Нет, если список пуст.

dllist объекты также поддерживают следующие методы:

append(x)

Добавьте x в правую часть списка и верните вставленный dllistnode.

appendleft(x)

Добавьте x в левую часть списка и верните вставленный dllistnode.

appendright(x)

Добавьте x в правую часть списка и верните вставленный dllistnode.

clear()

Удалите все узлы из списка.

extend(iterable)

Добавьте элементы из iterable в правую часть списка.

extendleft(iterable)

Добавьте элементы из iterable в левую часть списка.

extendright(iterable)

Добавьте элементы из iterable в правую часть списка.

insert(x[, before])

Добавьте x в правую часть списка, если before не указан, или вставьте x в левую часть dllistnode before. Вернуть вставленный dllistnode.

nodeat(index)

Узел возврата (типа dllistnode) в index.

pop()

Удалите и верните значение элемента из правой части списка.

popleft()

Удалите и верните значение элемента из левой части списка.

popright()

Удалить и вернуть значение элемента из правой части списка

remove(node)

Удалите node из списка и верните элемент, который был в нем сохранен.

dllistnode объекты

класс llist.dllistnode([value])

Вернуть новый узел двусвязного списка, инициализированный (необязательно) с помощью value.

Объекты dllistnode предоставляют следующие атрибуты:

next

Следующий узел в списке. Этот атрибут доступен только для чтения.

prev

Предыдущий узел в списке. Этот атрибут доступен только для чтения.

value

Значение, хранящееся в этом узле. Составлено по этой ссылке

продавец

класс llist.sllist([iterable]) Вернуть новый односвязный список, инициализированный элементами из iterable. Если итерабельность не указана, новый sllist пуст.

Аналогичный набор атрибутов и операций определен для этого объекта sllist. См. Эту ссылку для получения дополнительной информации.

Есть ли для этого источник? Это работает на python3?

iggy12345 16.05.2019 23:32

Пример связанного списка вдвойне (сохранить как connectedlist.py):

class node:
    def __init__(self, before=None, cargo=None, next=None): 
        self._previous = before
        self._cargo = cargo 
        self._next  = next 

    def __str__(self):
        return str(self._cargo) or None 

class linkedList:
    def __init__(self): 
        self._head = None 
        self._length = 0

    def add(self, cargo):
        n = node(None, cargo, self._head)
        if self._head:
            self._head._previous = n
        self._head = n
        self._length += 1

    def search(self,cargo):
        node = self._head
        while (node and node._cargo != cargo):
            node = node._next
        return node

    def delete(self,cargo):
        node = self.search(cargo)
        if node:
            prev = node._previous
            nx = node._next
            if prev:
                prev._next = node._next
            else:
                self._head = nx
                nx._previous = None
            if nx:
                nx._previous = prev 
            else:
                prev._next = None
        self._length -= 1

    def __str__(self):
        print 'Size of linked list: ',self._length
        node = self._head
        while node:
            print node
            node = node._next

Тестирование (сохранить как test.py):

from linkedlist import node, linkedList

def test():

    print 'Testing Linked List'

    l = linkedList()

    l.add(10)
    l.add(20)
    l.add(30)
    l.add(40)
    l.add(50)
    l.add(60)

    print 'Linked List after insert nodes:'
    l.__str__()

    print 'Search some value, 30:'
    node = l.search(30)
    print node

    print 'Delete some value, 30:'
    node = l.delete(30)
    l.__str__()

    print 'Delete first element, 60:'
    node = l.delete(60)
    l.__str__()

    print 'Delete last element, 10:'
    node = l.delete(10)
    l.__str__()


if __name__ == "__main__":
    test()

Выход:

Testing Linked List
Linked List after insert nodes:
Size of linked list:  6
60
50
40
30
20
10
Search some value, 30:
30
Delete some value, 30:
Size of linked list:  5
60
50
40
20
10
Delete first element, 60:
Size of linked list:  4
50
40
20
10
Delete last element, 10:
Size of linked list:  3
50
40
20

Вот мое решение:

Выполнение

class Node:
  def __init__(self, initdata):
    self.data = initdata
    self.next = None

  def get_data(self):
    return self.data

  def set_data(self, data):
    self.data = data

  def get_next(self):
    return self.next

  def set_next(self, node):
    self.next = node


# ------------------------ Link List class ------------------------------- #
class LinkList:

  def __init__(self):
    self.head = None

  def is_empty(self):
    return self.head == None

  def traversal(self, data=None):
    node = self.head
    index = 0
    found = False
    while node is not None and not found:
      if node.get_data() == data:
        found = True
      else:
        node = node.get_next()
        index += 1
    return (node, index)

  def size(self):
    _, count = self.traversal(None)
    return count

  def search(self, data):
    node, _ = self.traversal(data)
    return node

  def add(self, data):
    node = Node(data)
    node.set_next(self.head)
    self.head = node

  def remove(self, data):
    previous_node = None
    current_node = self.head
    found = False
    while current_node is not None and not found:
      if current_node.get_data() == data:
        found = True
        if previous_node:
          previous_node.set_next(current_node.get_next())
        else:
          self.head = current_node
      else:
        previous_node = current_node
        current_node = current_node.get_next()
    return found

использование

link_list = LinkList()
link_list.add(10)
link_list.add(20)
link_list.add(30)
link_list.add(40)
link_list.add(50)
link_list.size()
link_list.search(30)
link_list.remove(20)

Оригинальная идея реализации

http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/BasicDS/ImplementinganUnorderedListLinkedLists.html

мой двойной связанный список может быть понятен новичкам. Если вы знакомы с DS на C, это вполне читаемо.

# LinkedList..

class node:
    def __init__(self):           ##Cluster of Nodes' properties 
        self.data=None
        self.next=None
        self.prev=None

class linkedList():
    def __init__(self):
        self.t = node()                    // for future use
        self.cur_node = node()             // current node
        self.start=node()

    def add(self,data):                          // appending the LL

        self.new_node = node()
        self.new_node.data=data
        if self.cur_node.data is None:          
            self.start=self.new_node               //For the 1st node only

        self.cur_node.next=self.new_node
        self.new_node.prev=self.cur_node
        self.cur_node=self.new_node


    def backward_display(self):                  //Displays LL backwards
        self.t=self.cur_node
        while self.t.data is not None:
            print(self.t.data)
            self.t=self.t.prev

    def forward_display(self):                   //Displays LL Forward
        self.t=self.start
        while self.t.data is not None:
            print(self.t.data)
            self.t=self.t.next
            if self.t.next is None:
                print(self.t.data)
                break

    def main(self):                          //This is kind of the main 
                                               function in C
        ch=0
        while ch is not 4:                    //Switch-case in C 
            ch=int(input("Enter your choice:"))
            if ch is 1:
                data=int(input("Enter data to be added:"))
                ll.add(data)
                ll.main()
            elif ch is 2:
                ll.forward_display()
                ll.main()
            elif ch is 3:
                ll.backward_display()
                ll.main()
            else:
                print("Program ends!!")
                return


ll=linkedList()
ll.main()

Хотя к этому коду можно добавить еще много упрощений, я думал, что сырая реализация будет более понятной.

Я также написал единый связанный список на основе некоторого учебника, в котором есть два основных класса Node и Linked List, а также некоторые дополнительные методы для вставки, удаления, реверсирования, сортировки и т. д.

Это не самый лучший и не самый простой вариант, но работает нормально.

"""
????????????????

Single Linked List (SLL):
A simple object-oriented implementation of Single Linked List (SLL) 
with some associated methods, such as create list, count nodes, delete nodes, and such. 

????????????????
"""

class Node:
    """
    Instantiates a node
    """
    def __init__(self, value):
        """
        Node class constructor which sets the value and link of the node

        """
        self.info = value
        self.link = None

class SingleLinkedList:
    """
    Instantiates the SLL class
    """
    def __init__(self):
        """
        SLL class constructor which sets the value and link of the node

        """
        self.start = None

    def create_single_linked_list(self):
        """
        Reads values from stdin and appends them to this list and creates a SLL with integer nodes

        """
        try:
            number_of_nodes = int(input("?   Enter a positive integer between 1-50 for the number of nodes you wish to have in the list: "))
            if number_of_nodes <= 0 or number_of_nodes > 51:
                print("? The number of nodes though must be an integer between 1 to 50!")
                self.create_single_linked_list()

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)
            self.create_single_linked_list()


        try:
            for _ in range(number_of_nodes):
                try:
                    data = int(input("?   Enter an integer for the node to be inserted: "))
                    self.insert_node_at_end(data)
                except Exception as e:
                    print("? Error: ", e)
        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)

    def count_sll_nodes(self):
        """
        Counts the nodes of the linked list

        """
        try:
            p = self.start
            n = 0
            while p is not None:
                n += 1
                p = p.link

            if n >= 1:
                print(f"? The number of nodes in the linked list is {n}")
            else:
                print(f"? The SLL does not have a node!")
        except Exception as e: 
            print("? Error: ", e)

    def search_sll_nodes(self, x):
        """
        Searches the x integer in the linked list
        """
        try:
            position =  1
            p = self.start
            while p is not None:
                if p.info == x:
                    print(f"? YAAAY! We found {x} at position {position}")
                    return True

                #Increment the position
                position += 1 
                #Assign the next node to the current node
                p = p.link
            else:
                print(f"? Sorry! We couldn't find {x} at any position. Maybe, you might want to use option 9 and try again later!")
                return False
        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)

    def display_sll(self):
        """
        Displays the list
        """
        try:
            if self.start is None:
                print("? Single linked list is empty!")
                return

            display_sll = "? Single linked list nodes are: "
            p = self.start
            while p is not None:
                display_sll += str(p.info) + "\t"
                p = p.link

            print(display_sll)

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e) 

    def insert_node_in_beginning(self, data):
        """
        Inserts an integer in the beginning of the linked list

        """
        try:
            temp = Node(data)
            temp.link = self.start
            self.start = temp
        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)

    def insert_node_at_end(self, data):
        """
        Inserts an integer at the end of the linked list

        """
        try:            
            temp = Node(data)
            if self.start is None:
                self.start = temp
                return

            p = self.start  
            while p.link is not None:
                p = p.link
            p.link = temp
        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def insert_node_after_another(self, data, x):
        """
        Inserts an integer after the x node

        """
        try:
            p = self.start

            while p is not None:
                if p.info == x:
                    break
                p = p.link

            if p is None:
                print(f"? Sorry! {x} is not in the list.")
            else:
                temp = Node(data)
                temp.link = p.link
                p.link = temp
        except Exception as e: 
            print("? Error: ", e)


    def insert_node_before_another(self, data, x):
        """
        Inserts an integer before the x node

        """

        try:

            # If list is empty
            if self.start is None:
                print("? Sorry! The list is empty.")
                return 
            # If x is the first node, and new node should be inserted before the first node
            if x == self.start.info:
                temp = Node(data)
                temp.link = p.link
                p.link = temp

            # Finding the reference to the prior node containing x
            p = self.start
            while p.link is not None:
                if p.link.info == x:
                    break
                p = p.link

            if p.link is not None:
                print(f"? Sorry! {x} is not in the list.")
            else:
                temp = Node(data)
                temp.link = p.link
                p.link = temp           

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)

    def insert_node_at_position(self, data, k):
        """
        Inserts an integer in k position of the linked list

        """
        try:
            # if we wish to insert at the first node
            if k == 1:
                temp = Node(data)
                temp.link = self.start
                self.start = temp
                return

            p = self.start
            i = 1

            while i < k-1 and p is not None:
                p = p.link
                i += 1

            if p is None:
                print(f"? The max position is {i}") 
            else:    
                temp = Node(data)
                temp.link = self.start
                self.start = temp

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)

    def delete_a_node(self, x):
        """
        Deletes a node of a linked list

        """
        try:
            # If list is empty
            if self.start is None:
                print("? Sorry! The list is empty.")
                return

            # If there is only one node
            if self.start.info == x:
                self.start = self.start.link

            # If more than one node exists
            p = self.start
            while p.link is not None:
                if p.link.info == x:
                    break   
                p = p.link

            if p.link is None:
                print(f"? Sorry! {x} is not in the list.")
            else:
                p.link = p.link.link

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)

    def delete_sll_first_node(self):
        """
        Deletes the first node of a linked list

        """
        try:
            if self.start is None:
                return
            self.start = self.start.link

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def delete_sll_last_node(self):
        """
        Deletes the last node of a linked list

        """
        try:

            # If the list is empty
            if self.start is None:
                return

            # If there is only one node
            if self.start.link is None:
                self.start = None
                return

            # If there is more than one node    
            p = self.start

            # Increment until we find the node prior to the last node 
            while p.link.link is not None:
                p = p.link

            p.link = None   

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def reverse_sll(self):
        """
        Reverses the linked list

        """

        try:

            prev = None
            p = self.start
            while p is not None:
                next = p.link
                p.link = prev
                prev = p
                p = next
            self.start = prev

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def bubble_sort_sll_nodes_data(self):
        """
        Bubble sorts the linked list on integer values

        """

        try:

            # If the list is empty or there is only one node
            if self.start is None or self.start.link is None:
                print("? The list has no or only one node and sorting is not required.")
            end = None

            while end != self.start.link:
                p = self.start
                while p.link != end:
                    q = p.link
                    if p.info > q.info:
                        p.info, q.info = q.info, p.info
                    p = p.link
                end = p

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def bubble_sort_sll(self):
        """
        Bubble sorts the linked list

        """

        try:

            # If the list is empty or there is only one node
            if self.start is None or self.start.link is None:
                print("? The list has no or only one node and sorting is not required.")
            end = None

            while end != self.start.link:
                r = p = self.start
                while p.link != end:
                    q = p.link
                    if p.info > q.info:
                        p.link = q.link
                        q.link = p
                    if  p != self.start:
                        r.link = q.link
                    else:
                        self.start = q
                    p, q = q, p
                    r = p
                    p = p.link
                end = p

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def sll_has_cycle(self):
        """
        Tests the list for cycles using Tortoise and Hare Algorithm (Floyd's cycle detection algorithm)
        """

        try:

            if self.find_sll_cycle() is None:
                return False
            else:
                return True


        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def find_sll_cycle(self):
        """
        Finds cycles in the list, if any
        """

        try:

            # If there is one node or none, there is no cycle
            if self.start is None or self.start.link is None:
                return None

            # Otherwise, 
            slowR = self.start
            fastR = self.start

            while slowR is not None and fastR is not None:
                slowR = slowR.link
                fastR = fastR.link.link
                if slowR == fastR: 
                    return slowR

            return None

        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def remove_cycle_from_sll(self):
        """
        Removes the cycles
        """

        try:

            c = self.find_sll_cycle()

            # If there is no cycle
            if c is None:
                return

            print(f"? There is a cycle at node: ", c.info)

            p = c
            q = c
            len_cycles = 0
            while True:
                len_cycles += 1
                q = q.link

                if p == q:
                    break

            print(f"? The cycle length is {len_cycles}")

            len_rem_list = 0
            p = self.start

            while p != q:
                len_rem_list += 1
                p = p.link
                q = q.link

            print(f"? The number of nodes not included in the cycle is {len_rem_list}")

            length_list = len_rem_list + len_cycles

            print(f"? The SLL length is {length_list}")

            # This for loop goes to the end of the SLL, and set the last node to None and the cycle is removed. 
            p = self.start
            for _ in range(length_list-1):
                p = p.link
            p.link = None


        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def insert_cycle_in_sll(self, x):
        """
        Inserts a cycle at a node that contains x

        """

        try:

            if self.start is None:
                return False

            p = self.start
            px = None
            prev = None


            while p is not None:
                if p.info == x:
                    px = p
                prev = p
                p = p.link

            if px is not None:
                prev.link = px
            else:
                print(f"? Sorry! {x} is not in the list.")


        except Exception as e:
            print("? Error: ", e)


    def merge_using_new_list(self, list2):
        """
        Merges two already sorted SLLs by creating new lists
        """
        merge_list = SingleLinkedList()
        merge_list.start = self._merge_using_new_list(self.start, list2.start)
        return merge_list

    def _merge_using_new_list(self, p1, p2):
        """
        Private method of merge_using_new_list
        """
        if p1.info <= p2.info:
            Start_merge = Node(p1.info)
            p1 = p1.link
        else:
            Start_merge = Node(p2.info)
            p2 = p2.link            
        pM = Start_merge

        while p1 is not None and p2 is not None:
            if p1.info <= p2.info:
                pM.link = Node(p1.info)
                p1 = p1.link
            else:
                pM.link = Node(p2.info)
                p2 = p2.link
            pM = pM.link

        #If the second list is finished, yet the first list has some nodes
        while p1 is not None:
            pM.link = Node(p1.info)
            p1 = p1.link
            pM = pM.link

        #If the second list is finished, yet the first list has some nodes
        while p2 is not None:
            pM.link = Node(p2.info)
            p2 = p2.link
            pM = pM.link

        return Start_merge

    def merge_inplace(self, list2):
        """
        Merges two already sorted SLLs in place in O(1) of space
        """
        merge_list = SingleLinkedList()
        merge_list.start = self._merge_inplace(self.start, list2.start)
        return merge_list

    def _merge_inplace(self, p1, p2):
        """
        Merges two already sorted SLLs in place in O(1) of space
        """
        if p1.info <= p2.info:
            Start_merge = p1
            p1 = p1.link
        else:
            Start_merge = p2
            p2 = p2.link
        pM = Start_merge

        while p1 is not None and p2 is not None:
            if p1.info <= p2.info:
                pM.link = p1
                pM = pM.link
                p1 = p1.link
            else:
                pM.link = p2
                pM = pM.link
                p2 = p2.link

        if p1 is None:
            pM.link = p2
        else:
            pM.link = p1

        return Start_merge

    def merge_sort_sll(self):
        """
        Sorts the linked list using merge sort algorithm
        """
        self.start = self._merge_sort_recursive(self.start)


    def _merge_sort_recursive(self, list_start):
        """
        Recursively calls the merge sort algorithm for two divided lists
        """

        # If the list is empty or has only one node
        if list_start is None or list_start.link is None:
            return list_start

        # If the list has two nodes or more
        start_one = list_start
        start_two = self._divide_list(self_start)
        start_one = self._merge_sort_recursive(start_one)
        start_two = self._merge_sort_recursive(start_two)
        start_merge = self._merge_inplace(start_one, start_two)

        return start_merge

    def _divide_list(self, p):
        """
        Divides the linked list into two almost equally sized lists
        """

        # Refers to the third nodes of the list
        q = p.link.link

        while q is not None and p is not None:
            # Increments p one node at the time
            p = p.link
            # Increments q two nodes at the time
            q = q.link.link

        start_two = p.link
        p.link = None

        return start_two

    def concat_second_list_to_sll(self, list2):
        """
        Concatenates another SLL to an existing SLL
        """

        # If the second SLL has no node
        if list2.start is None:
            return

        # If the original SLL has no node
        if self.start is None:
            self.start = list2.start
            return

        # Otherwise traverse the original SLL
        p = self.start
        while p.link is not None:
            p = p.link

        # Link the last node to the first node of the second SLL
        p.link = list2.start



    def test_merge_using_new_list_and_inplace(self):
        """

        """

        LIST_ONE = SingleLinkedList()
        LIST_TWO = SingleLinkedList()

        LIST_ONE.create_single_linked_list()
        LIST_TWO.create_single_linked_list()

        print("1️⃣  The unsorted first list is: ")
        LIST_ONE.display_sll()

        print("2️⃣  The unsorted second list is: ")
        LIST_TWO.display_sll()


        LIST_ONE.bubble_sort_sll_nodes_data()
        LIST_TWO.bubble_sort_sll_nodes_data()

        print("1️⃣  The sorted first list is: ")
        LIST_ONE.display_sll()

        print("2️⃣  The sorted second list is: ")
        LIST_TWO.display_sll()

        LIST_THREE = LIST_ONE.merge_using_new_list(LIST_TWO)

        print("The merged list by creating a new list is: ")
        LIST_THREE.display_sll()


        LIST_FOUR = LIST_ONE.merge_inplace(LIST_TWO)

        print("The in-place merged list is: ")
        LIST_FOUR.display_sll()     


    def test_all_methods(self):
        """
        Tests all methods of the SLL class
        """

        OPTIONS_HELP = """
?????????????????????????????????????????
    Select a method from 1-19:                                                          
?????????????????????????????????????????
        ℹ️   (1)    ?  Create a single liked list (SLL).
        ℹ️   (2)    ?  Display the SLL.                            
        ℹ️   (3)    ?  Count the nodes of SLL. 
        ℹ️   (4)    ?  Search the SLL.
        ℹ️   (5)    ?  Insert a node at the beginning of the SLL.
        ℹ️   (6)    ?  Insert a node at the end of the SLL.
        ℹ️   (7)    ?  Insert a node after a specified node of the SLL.
        ℹ️   (8)    ?  Insert a node before a specified node of the SLL.
        ℹ️   (9)    ?  Delete the first node of SLL.
        ℹ️   (10)   ?  Delete the last node of the SLL.
        ℹ️   (11)   ?  Delete a node you wish to remove.                           
        ℹ️   (12)   ?  Reverse the SLL.
        ℹ️   (13)   ?  Bubble sort the SLL by only exchanging the integer values.  
        ℹ️   (14)   ?  Bubble sort the SLL by exchanging links.                    
        ℹ️   (15)   ?  Merge sort the SLL.
        ℹ️   (16)   ?  Insert a cycle in the SLL.
        ℹ️   (17)   ?  Detect if the SLL has a cycle.
        ℹ️   (18)   ?  Remove cycle in the SLL.
        ℹ️   (19)   ?  Test merging two bubble-sorted SLLs.
        ℹ️   (20)   ?  Concatenate a second list to the SLL. 
        ℹ️   (21)   ?  Exit.
?????????????????????????????????????????
        """


        self.create_single_linked_list()

        while True:

            print(OPTIONS_HELP)

            UI_OPTION = int(input("?   Enter an integer for the method you wish to run using the above help: "))

            if UI_OPTION == 1:
                data = int(input("?   Enter an integer to be inserted at the end of the list: "))
                x = int(input("?   Enter an integer to be inserted after that: "))
                self.insert_node_after_another(data, x)
            elif UI_OPTION == 2:
                self.display_sll()
            elif UI_OPTION == 3:
                self.count_sll_nodes()
            elif UI_OPTION == 4:
                data = int(input("?   Enter an integer to be searched: "))
                self.search_sll_nodes(data)
            elif UI_OPTION == 5:
                data = int(input("?   Enter an integer to be inserted at the beginning: "))
                self.insert_node_in_beginning(data)
            elif UI_OPTION == 6:
                data = int(input("?   Enter an integer to be inserted at the end: "))
                self.insert_node_at_end(data)
            elif UI_OPTION == 7:
                data = int(input("?   Enter an integer to be inserted: "))
                x = int(input("?   Enter an integer to be inserted before that: "))
                self.insert_node_before_another(data, x)
            elif UI_OPTION == 8:
                data = int(input("?   Enter an integer for the node to be inserted: "))
                k = int(input("?   Enter an integer for the position at which you wish to insert the node: "))
                self.insert_node_before_another(data, k)
            elif UI_OPTION == 9:
                self.delete_sll_first_node()
            elif UI_OPTION == 10:
                self.delete_sll_last_node()
            elif UI_OPTION == 11:
                data = int(input("?   Enter an integer for the node you wish to remove: "))
                self.delete_a_node(data)
            elif UI_OPTION == 12:
                self.reverse_sll()
            elif UI_OPTION == 13:
                self.bubble_sort_sll_nodes_data()
            elif UI_OPTION == 14:
                self.bubble_sort_sll()
            elif UI_OPTION == 15:
                self.merge_sort_sll()
            elif UI_OPTION == 16:
                data = int(input("?   Enter an integer at which a cycle has to be formed: "))
                self.insert_cycle_in_sll(data)
            elif UI_OPTION == 17:
                if self.sll_has_cycle():
                    print("? The linked list has a cycle. ")
                else:
                    print("? YAAAY! The linked list does not have a cycle. ")
            elif UI_OPTION == 18:
                self.remove_cycle_from_sll()
            elif UI_OPTION == 19:
                self.test_merge_using_new_list_and_inplace()
            elif UI_OPTION == 20:
                list2 = self.create_single_linked_list()
                self.concat_second_list_to_sll(list2)
            elif UI_OPTION == 21:
                break
            else:
                print("? Option must be an integer, between 1 to 21.")

            print()     



if __name__ == '__main__':
    # Instantiates a new SLL object
    SLL_OBJECT = SingleLinkedList()
    SLL_OBJECT.test_all_methods()

Раскрывающий ответ Ника Стинматса

class Node(object):
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def prepend_node(self, data):
        new_node = Node()
        new_node.data = data
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node

    def append_node(self, data):
        new_node = Node()
        new_node.data = data
        current = self.head
        while current.next:
            current = current.next
        current.next = new_node

    def reverse(self):
        """ In-place reversal, modifies exiting list"""
        previous = None
        current_node = self.head

        while current_node:
            temp =  current_node.next
            current_node.next = previous
            previous = current_node
            current_node = temp
        self.head = previous

    def search(self, data):
        current_node = self.head
        try:
            while current_node.data != data:
                current_node = current_node.next
            return True
        except:
            return False

    def display(self):
        if self.head is None:
            print("Linked list is empty")
        else:
            current_node = self.head
            while current_node:
                print(current_node.data)
                current_node = current_node.next

    def list_length(self):
        list_length = 0
        current_node = self.head
        while current_node:
            list_length += 1
            current_node = current_node.next
        return list_length


def main():
    linked_list = LinkedList()

    linked_list.prepend_node(1)
    linked_list.prepend_node(2)
    linked_list.prepend_node(3)
    linked_list.append_node(24)
    linked_list.append_node(25)
    linked_list.display()
    linked_list.reverse()
    linked_list.display()
    print(linked_list.search(1))
    linked_list.reverse()
    linked_list.display()
    print("Lenght of singly linked list is: " + str(linked_list.list_length()))


if __name__ == "__main__":
    main()

Другие вопросы по теме