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对于insert和delete操作，链表如何比数组更快，尽管这两种数据结构都需要O(n)？

对于insert和delete操作，链表相比数组更快的原因是因为链表的插入和删除操作只需要修改指针的指向，而不需要移动大量的元素。具体来说，链表的插入操作只需要修改前一个节点的指针指向新节点，删除操作只需要修改前一个节点的指针指向下一个节点，而不需要像数组那样需要移动元素。

相比之下，数组的插入和删除操作需要移动大量的元素。例如，对于数组的插入操作，如果要在中间位置插入一个元素，需要将插入位置后面的所有元素都向后移动一位，以腾出空间插入新元素。同样地，对于删除操作，需要将删除位置后面的所有元素都向前移动一位，以填补删除位置。这个移动操作需要耗费大量的时间，尤其是当数组的规模很大时。

因此，尽管链表和数组在插入和删除操作的时间复杂度都是O(n)，但链表的实际执行效率更高，因为链表的操作只需要修改指针，而不需要移动大量的元素。

链表适用于以下场景：

需要频繁进行插入和删除操作的场景，尤其是在中间位置。
数据规模不确定，需要动态分配内存的场景。
对内存空间要求较高的场景，链表可以灵活地利用内存空间。

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我们知道，在进行数组的插入、删除操作时，为了保持内存数据的连续性，需要做大量的数据搬移，所以时间复杂度是O(n)。...所以，链表随机访问的性能没有数组好，需要O(n)的时间复杂度。...尽管单纯的删除操作时间复杂度是O(1)，但遍历查找的时间是主要的耗时点，对应的时间复杂度为O(n)。根据时间复杂度分析中的加法法则，删除值等于给定值的结点对应的链表操作的总时间复杂度为O(n)。...所以，针对第二种情况，单链表删除操作需要O(n)的时间复杂度，而双向链表只需要在O(1)的时间复杂度内就搞定了！同理，如果我们希望在链表的某个指定结点前面插入一个结点，双向链表比单链表有很大的优势。...因为不管缓存有没有满，我们都需要遍历一遍链表，所以这种基于链表的实现思路，缓存访问的时间复杂度为O(n)。

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数据结构基础知识: 表栈队列树散列堆

Insert: O(N) Delete: O(N) 我们不难发现，当插入和删除 N 个元素时，需要花费 O(N^2)...因此当需要具有插入和删除操作时，通常不使用简单数组来实现。 1.2.2 链表实现为了避免插入和删除的线性开销，我们需要允许表可以不连续存储，否则表的部分或全部需要整体移动。...树 2.1 基础知识对于大量的输入数据，链表的线性访问时间太慢，不宜使用。而“树”大部分操作的运行时间平均为 O(log N) 。...4.3 简单实现 4.3.1 单链表实现在表头以 O(1) 执行插入操作，并遍历该链表以删除最小元，这又需要 O(N) 时间。...4.3.2 二叉查找树实现使用二叉查找树，Insert 和 DeleteMin 这两种操作的平均运行时间都是 O(log N) 。

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如何自己实现一个队列

前言队列是一种先进先出的数据结构，也是常见的数据结构之一。日常生活中的排队买东西就是一种典型的队列，而在购票系统也需要一个队列处理用户的购票请求，当然这里的队列就复杂多了。...在说明如何实现一个队列之前，先看实现一个队列可能需要注意哪些问题。假如我们使用数组按照实现栈的方式来实现队列。...这里就说明了队列实现需要考虑的两个问题：如何高效地将元素入队如何判断队列为空或队列为满当然了，如果你使用链表实现队列，那么入队也完全不需要搬移数据。...实现队列的实现有多种方式可以选择，例如：静态数组，容量固定，操作简便，效率高动态数组，容量可自定义，操作简便，因为涉及内存的申请与释放，因此实现比静态数组稍微复杂一点点链表，容量理论上只受限于内存...关于队列的动态数组和链表实现可自己尝试。

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数据结构学习——skiplist跳表

他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细介绍了跳表的数据结构和插入删除等操作。...也就是说，Skip list是一个“概率型”的数据结构，可以在很多应用场景中替代平衡树。Skip list算法与平衡树相比，有相似的渐进期望时间边界，但是它更简单，更快，使用更少的空间。...相比之下，跳表的原理相当简单，只要你能熟练操作链表，就能轻松实现一个 SkipList。目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它。...2.skiplist核心思想先从链表开始，如果是一个单链表，那么我们知道在链表中查找一个元素I的话，需要将整个链表遍历一次，时间复杂度为O(n)。...如果是说链表是排序的，并且结点中还存储了指向后面第二个结点的指针的话，那么在查找一个结点时，仅仅需要遍历N/2个结点即可。因此查找的时间复杂度为O(n/2)。

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提起链表，我们每个人都不会陌生，不管对数据结构的掌握如何，都或多或少的听过与用过链表这样的常见的数据结构。...链表是线性表的一种，最基础的线性表，在插入与删除数据时，我们需要对表的整体或部分做移动，为了允许表可以不按照线性的顺序存储数据结构，于是链表就应运而生。...但是在查找一个节点，或者访问特定编号的结点则需要O(N)的时间。使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。...但是链表失去了数组随机读取的有点，同时由于增加了指针域，空间开销较大。不过这在算法与数据结构领域是很常见的，用空间换时间，毕竟鱼和熊掌不可兼得。...我的链表数据结构是使用C语言来实现的，那么下面来看一下链表的头文件定义了哪些操作。

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数据结构与算法学习笔记之提高读取性能的链表（上）

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文心一言：在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置。...但是，从链表的定义和基本操作来看，INSERT 和 DELETE操作的时间复杂度是 O(n)。...对于 INSERT 操作，你需要找到插入位置，这需要遍历链表，时间复杂度为 O(n)。然后，你需要更新相邻节点的指针，这同样需要 O(n) 的时间。...所以，INSERT 操作的总时间复杂度为 O(2n)，简化后仍为 O(n)。对于 DELETE 操作，你需要找到要删除的节点，这同样需要遍历链表，时间复杂度为 O(n)。...在这里插入图片描述智谱清言：在单链表上实现动态集合的 INSERT 和 DELETE 操作，通常的时间复杂度是 O(n)，因为需要遍历链表找到插入或删除的位置。

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常数时间插入、删除和获取随机元素

常数时间插入、删除和获取随机元素设计一个支持在平均时间复杂度O(1)下，执行以下操作的数据结构。 insert(val): 当元素val不存在时，向集合中插入该项。...(val) * var param_2 = obj.remove(val) * var param_3 = obj.getRandom() */ 思路题目要求实现对于插入与删除操作时间复杂度为O...(1)的数据结构，很容易联想到链表与哈希表，题目还要求随机返回值的时间复杂度也是O(1)，而单纯的链表与哈希表都无法满足这个要求，且在给定值的情况下链表的查找时间复杂度为O(n)，不适用于本题，所以需要使用哈希表配合数组来实现...，将值作为哈希表的key，在数组中的索引作为哈希表的value，这样对于insert与getRandom操作的时间复杂度都是O(1)，对于remove操作需要将传入的value在数组中的索引值取出，然后将数组中最后一个值覆盖到这个索引...每日一题 https://github.com/WindrunnerMax/EveryDay 参考 https://leetcode-cn.com/problems/insert-delete-getrandom-o1

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