链表（python）

一、链表和数组

在编写代码中，我们储存的数据是存储于内存当中，内存就像一块块并列排序的小方盒，每个小方盒都有自己地址，我们储存的数据就在这样一个个小方盒当中。

这些数据存放的结构有两种基本方式，数组和链表。

1，数组

数组在内存中是按顺序，内存地址来存储的，就好似上图的抽屉，从上到下，按顺序存放物品。这一特征也就意味着数据在内存中是相连的，紧紧不分开的，小的内存空间可能会装不下较多的数据，造成了内存空间浪费。

世界上许多事情有好有坏，有利有弊，数组也是如此，数据在内存中紧密相连，也就意味着牵一发而动全身，比如你想在数组中添加一项数据，这就好比一排已经排好队的士兵，每个人都有自己的编号，而此时你突然要插入其中。

你：“兄弟方便让个位置吗？”

你后面的士兵都一脸凶神恶煞地看着你，如果不是排长强力要求你插入其中，他们肯定不会让你入队，因为你的入队，让你身后的士兵的编号都要往后挪。

数组也是一样，当新加入一个数据时，这就意味着它后面的数据内存地址都要往后稍一稍，删除亦如此。

2，链表 和赋值原理

链表和在内存中排列整齐的数组不同，它们像一堆散兵游勇，散布于内存中，只要哪里有空隙就往哪里钻，链表高效地运用了内存空间。虽然它们看起来杂乱无章，但其实它们井然有序，暗号让它们紧紧相连。数据与数据之间有一条“暗号”的链子相连接，那个数据在首位，那个数据在第二位……在末尾都非常清楚。

这种“暗号”其实就是内存地址，如下图，长方形就是节点，一个节点包含了两个方面的内容，数据和“暗号”，这个“暗号”其实就是下一个节点的引用信息。

链表的第一个和最后一个节点最重要和最特殊，最后一个节点则意味着后面没有数据了，所以它指向None,第一个节点的内存地址需要一个地方来保存，所以设立一个head属性对第一个节点应用。

下面来实现节点代码,一个节点需要存放数据和对下一个数据的引用：

class Node:
    def __init__(self,x):
        self.data = initdata   #存放数据
        self.next = None      #对下一个节点的引用

    def getData(self):       #返回数据
        return self.data

    def getNext(self):       #返回下一个节点
        return self.next

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

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