05 | 理论讲解：数组&链表

在算法面试中，数据结构是基础且核心的知识点，它们不仅是解决问题的工具，更是衡量候选人编程素养和逻辑思维能力的重要标尺。本章将深入剖析两种最基本也是最常用的数据结构——数组（Array）与链表（LinkedList），探讨它们的定义、特性、操作方式以及在实际面试问题中的应用。

一、数组（Array）

1.1 定义与特性

数组是一种基础的数据结构，用于在计算机内存中连续存储相同类型的数据。它允许通过索引（通常是整数）快速访问元素，索引通常从0开始。数组的主要特性包括：

• 固定大小：一旦创建，数组的大小（即能存储的元素数量）就不能改变。这意味着如果需要存储更多元素，可能需要重新分配一个更大的数组，并将旧数组中的元素复制到新数组中，这个过程称为“扩容”。
• 随机访问：由于数组在内存中是连续存储的，因此可以通过索引直接访问任意位置的元素，时间复杂度为O(1)。
• 类型一致性：数组中的所有元素必须是相同的数据类型。

1.2 操作

• 插入：在数组中间或末尾插入元素时，若数组已满，则需要先扩容；否则，从插入点开始，后续元素均需向后移动一位以腾出空间，时间复杂度为O(n)（n为数组长度）。在数组开头插入元素，则所有元素均需向后移动，时间复杂度同样为O(n)。
• 删除：删除数组中的元素，需要将该元素之后的所有元素向前移动一位来填补空缺，时间复杂度也为O(n)。
• 查找：通过索引直接访问元素，时间复杂度为O(1)；若需通过值查找元素位置，则需遍历数组，时间复杂度为O(n)。
• 遍历：按顺序访问数组中的每个元素，时间复杂度为O(n)。

1.3 应用场景

• 当需要快速访问元素且元素数量固定或变化不大时，如记录班级学生的成绩。
• 缓存机制中，利用数组的随机访问特性快速获取数据。
• 实现静态栈和队列等数据结构。

二、链表（LinkedList）

2.1 定义与特性

链表是由一系列节点（Node）组成的集合，每个节点包含数据部分和指向列表中下一个节点的指针（或引用）。与数组不同，链表在内存中不必连续存储，因此它具有以下特性：

• 动态大小：链表的大小可以根据需要动态增长或缩小，无需担心空间限制。
• 非随机访问：由于节点在内存中不连续，因此不能通过索引直接访问链表中的元素，访问特定元素需要从头节点开始遍历链表，时间复杂度为O(n)。
• 类型灵活性：虽然通常链表中的节点会包含相同类型的数据，但理论上链表的节点可以包含不同类型的数据或数据结构，增强了灵活性。

2.2 类型

链表有多种类型，最常见的有单向链表（Singly Linked List）和双向链表（Doubly Linked List）：

• 单向链表：每个节点只包含一个指向下一个节点的指针。
• 双向链表：每个节点包含两个指针，一个指向前一个节点（前驱），另一个指向下一个节点（后继）。这使得从任意节点向前或向后遍历链表成为可能。

2.3 操作

• 插入：在链表中的某个位置插入新节点，需要找到该位置的前一个节点，然后调整指针的指向，时间复杂度为O(n)（最坏情况，即在最前端或最后端插入时，可能需要遍历整个链表）。
• 删除：删除链表中的节点，同样需要找到该节点的前一个节点，然后调整指针指向，时间复杂度也为O(n)。
• 查找：遍历链表以查找具有特定值的节点，时间复杂度为O(n)。
• 遍历：按顺序访问链表中的每个节点，时间复杂度为O(n)。

2.4 应用场景

• 当数据项集合的大小频繁变动时，如实现栈、队列等数据结构。
• 需要在数据项间进行大量插入和删除操作时，链表的高效性尤为明显。
• 链表的灵活性允许它作为更复杂数据结构（如图、树）的基础组件。

三、数组与链表的比较

四、面试技巧与实战

在算法面试中，理解并掌握数组与链表的基本操作和特性至关重要。面试官可能会通过以下类型的问题来考察你的能力：

• 基础操作题：要求实现数组的插入、删除、查找等操作，或链表的反转、查找环等经典问题。
• 算法设计题：利用数组或链表解决具体问题，如实现一个高效的缓存机制、排序算法（如归并排序中的合并过程通常使用数组）等。
• 优化题：给定一个基于数组或链表的问题，要求优化时间复杂度或空间复杂度，如使用双指针技术解决链表中的某些问题。

应对这些面试题，建议：

• 深入理解：不仅要知道如何操作数组和链表，更要理解它们背后的原理和适用场景。
• 动手实践：通过编写代码实现各种操作，加深对数据结构的理解。
• 总结归纳：将遇到的问题和解决方案进行分类和总结，形成自己的知识体系。
• 模拟面试：与同伴进行模拟面试，通过实战演练提升应对能力。

总之，数组和链表作为最基础的数据结构，在算法面试中占据着举足轻重的地位。通过深入学习和实践，你将能够更加灵活地运用它们来解决各种问题。