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!
@ user1889082 круто! это действительно помогает мне понять концепцию Python






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 код для этого был бы похож по логике на код в list_print().
Отображает список в обратном порядке
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.
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:»
Я думаю, что правильный способ использования кортежей для реализации связанных списков - это принятый ответ здесь. ваш способ использует неизменяемые объекты, подобные массиву
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 :)
Пожалуйста, предоставьте объяснение для новый и немного общего объяснения.
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).
@ 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.
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, не могли бы вы подробнее рассказать о функциональной разнице между двухсторонним списком и двусвязным списком? На первый взгляд они кажутся почти идентичными.
@ 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: Я не понимаю, как deque разрешает доступ к индексу O (1). Простой тест timeit покажет, что время зависит от n.
@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.
@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 .
deque не поддерживает вставку / удаление узла. Метод delete выполняет поиск значений и, следовательно, равен O (n).
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:
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 :-)
@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.
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.
@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.
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.
@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?
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: У вас есть пример на Python? (Я не говорю о связанных списках, используемых на уровне C)
@jfs: Совместное использование хвоста (часто очень короткого) является основой обычной реализации непересекающийся лес.
@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: 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.
@DavisHerring, если речь идет не о Python, то в чем именно вы заключаете?
@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.
@DavisHerring, пожалуйста, продемонстрируйте эффективность на чистом Python с конкретным пример кода
@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: 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)
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: если это важно, не должно ли быть так сложно предоставить пример кода "реального мира"?
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: "кроме образовательных"
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
@ 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.
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 Я не верю в альтернативные факты, и дело в том, что вы не смогли предоставить пример кода из реального продукта.
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. :).
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.
@MadPhysicist «нужды» - слишком сильное слово. Я успешно использовал стековый подход для подобных проблем (не знаю, применимо ли оно здесь)
@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.
@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: не могли бы вы привести конкретный пример кода? (как описано в моем комментарии вверху)
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
Разве вторая ветвь insert не является частным случаем третьей, так что вы можете полностью удалить пункт elif?
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.
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.
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
Модуль llist реализует структуры данных связанных списков. Он поддерживает двусвязный список, то есть dllist, и односвязную структуру данных sllist.
Этот объект представляет собой структуру данных двусвязного списка.
firstПервый объект dllistnode в списке. None, если список пуст.
lastПоследний 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 объектыllist.dllistnode([value])Вернуть новый узел двусвязного списка, инициализированный (необязательно) с помощью value.
dllistnode предоставляют следующие атрибуты:nextСледующий узел в списке. Этот атрибут доступен только для чтения.
prevПредыдущий узел в списке. Этот атрибут доступен только для чтения.
valueЗначение, хранящееся в этом узле. Составлено по этой ссылке
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?
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
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()
Это может помочь вам визуализировать это .. pythontutor.com/…