当前位置: 首页 > news >正文

C++基础笔记(三)链表list

一、数据结构说明
  1. list
    std::list是一种双向链表(doubly linked list),其底层数据结构是互不连续的节点。
    • 刷题要点
      • 任何位置进行元素的插入和删除都非常高效,时间复杂度为 O(1)。
      • 不支持随机访问(如list[i]),只能通过迭代器顺序访问,访问第 N 个元素时间复杂度为 O(N)。
      • 在需要频繁在序列中间进行增删操作,且不需要随机访问的场景下,listvectordeque更具优势。
二、常见使用方法

std::list核心使用

#include <list> #include <algorithm> // 部分操作可能需要,但list有自带的sort // 常见构造 std::list<int> l; // 空 list std::list<int> l3 = {1,2,3,4}; // 列表初始化 // 查看属性 l.size(); // 元素个数,O(N) (可能,视具体实现) l.empty(); // 是否为空,O(1) // 注意:list 没有 capacity() 接口,因为是链表结构,按需分配。 // 改变大小 l.resize(n); // 改变 size:变大时填充默认值,变小时移除多余元素。 l.clear(); // 清空所有元素。 // 元素增删改查 l.push_back(x); // 尾部添加,O(1) l.pop_back(); // 删除尾部元素,O(1) l.push_front(x); // 头部添加,O(1) l.pop_front(); // 头部删除,O(1) l.insert(it, x); // 在迭代器 it 位置插入,O(1) l.erase(it); // 擦除 it(返回下一个元素迭代器),O(1) // 遍历 // list 不支持随机访问,只能用迭代器或范围for循环 for (const auto &x : l) { /* ... */ } for (auto it = l.begin(); it != l.end(); ++it) { /* ... */ }

std::list特殊操作

// 排序 l.sort(); // 默认升序,list自带的排序方法,O(N log N) l.sort(std::greater<int>()); // 降序 // 合并与拼接 l.merge(other_list); // 将 other_list 合并到当前 list (要求两者都已排序),other_list 变空。 l.splice(it, other_list); // 将 other_list 的所有元素移动到当前 list 的 it 位置,other_list 变空。 // 移除 l.remove(value); // 移除所有值为 value 的元素。 l.remove_if(predicate); // 移除所有满足 predicate 条件的元素。 l.unique(); // 移除连续重复的元素(list 必须已排序)。 l.reverse(); // 反转 list。
三、底层实现
  1. list
    std::list的底层是一个双向循环链表。每个节点包含数据、指向前一个节点的指针和指向后一个节点的指针。通常会有一个“哨兵节点”(伪头节点)来简化边界处理。
    • 插入和删除:仅需修改少量指针,时间复杂度为 O(1)。
    • 随机访问:不支持 O(1),需 O(N) 遍历。
    • 内存开销:每个节点额外的指针存储导致内存占用高于std::vector
    • 迭代器稳定性:插入和删除元素时,除了被删除元素的迭代器,其他迭代器保持有效。
四、注意事项
  • 选择依据std::list最适用于需要频繁在序列中间进行插入和删除,但不要求随机访问的场景。如果涉及大量随机访问或内存连续性有要求,应优先考虑std::vectorstd::deque
  • 排序:由于不支持随机访问迭代器,std::list不能使用std::sort,而必须使用其自带的sort()成员函数
  • 内存和性能:尽管插入删除快,但由于内存不连续,list的遍历可能比vector慢,且每个元素占用更多内存。
  • 迭代器失效list的迭代器在插入和删除操作时相对稳定,但为了代码清晰和避免潜在问题,建议在操作后更新相关迭代器。
  • 使用场景:需要频繁在数据结构中进行插入,删除或者合并操作,同时不需要排序或者在插入的时候已经有序。又或者是不确定数据的大小或者内存碎片较多的场景(这种刷题的时候不考虑内存问题,大部分都是时间不够),例如基数排序中的每个桶中的元素(不过一般vector也能实现而且效果更好就是了)。
http://www.jsqmd.com/news/79442/

相关文章:

  • 【Java方法】--用对重载和可变参数让你的代码更优雅
  • 【Java方法】--用对重载和可变参数让你的代码更优雅
  • 企业级Git SSH配置实战:多账户管理指南
  • 3分钟搞定Git SSH配置:传统vs快马AI方案对比
  • 编程小白必看:‘Cannot find declaration‘错误完全指南
  • 1小时打造专属右键菜单工具:快马平台实战
  • 【Java方法】--让你的代码变成一个独立的“任务”——方法
  • JUnit 4 自定义重复测试运行器详解
  • 回流用户判定
  • 2025年常州宠物手术医院权威推荐榜:专业诊疗与暖心服务口碑之选 - 品牌企业推荐师(官方)
  • 5分钟快速搭建:Nginx配置原型开发
  • CVAT标注工具:快速验证你的AI模型原型
  • 效率对比:传统Java Base64编码 vs AI生成方案
  • 对比传统setTimeout,requestIdleCallback效率提升300%
  • 如何用AI自动生成Sharding-JDBC分库分表配置
  • 如何用AI自动处理npm依赖包的资金问题
  • 电商网站遇到Internal Server Error的应急处理方案
  • GG3M竞争对手深度分析:文明级体系下的无界竞争格局 | The Boundless Competitive Landscape Under a Civilization-level System
  • 基于LangChain-ChatChat搭建金融知识问答机器人实战
  • 快速验证:用Docker容器模拟SolidWorks许可问题
  • 基于微信小程序+node.js的校园餐饮系统设计与实现
  • 1小时验证创意:RT-Thread物联网原型开发
  • 如何用AI自动生成requestIdleCallback优化代码
  • 零基础用AI制作第一个Macyy风格网页
  • Keil开发效率翻倍:10个必知的快捷技巧与自动化脚本
  • 2025年12月无纺布厂家权威推荐榜:广州PP/深圳纺粘/工业过滤/PET阻燃/针刺/PA/PET抗老化/热轧/浸渍无纺布,实力工厂精选 - 品牌企业推荐师(官方)
  • 混合精度训练策略详解
  • 基于知识的模型编辑(KME)Part 1
  • 零基础掌握AI:实战机器学习全流程
  • 企业级实战:用Vulhub构建内部攻防演练平台