顺序表和链表的区别

顺序表和链表的区别

1、存储分配方式不同：顺序存储结构是用一段连续的存储单元依次存储线性表的数据元素，单项链表是采用链式存储结构，用一组任意的存储单元存放线性表的元素。

2、空间利用率不同：顺序表的空间利用率显然要比链表高。因链表在存储数据时，每次只申请一个节点的空间，且空间的位置是随机的，这种申请存储空间的方式会产生很多空间碎片，一定程序上造成了空间浪费。不仅如此，由于链表中每个数据元素都必须携带至少一个指针，因此链表对所申请空间的利用率也没有顺序表高。

3、开辟空间的方式不同：顺序表存储数据实行的是 “一次开辟，永久使用”，即存储数据之前先开辟好足够的存储空间，空间一旦开辟后期无法改变大小（使用动态数组的情况除外）。而链表则不同，链表存储数据时一次只开辟存储一个节点的物理空间，如果后期需要还可以再申请。因此，若只从开辟空间方式的角度去考虑，当存储数据的个数无法提前确定，又或是物理空间使用紧张以致无法一次性申请到足够大小的空间时，使用链表更有助于问题的解决。

数据结构三顺序表和链表的优缺点区别,特点是什么

顺序表和链表由于存储结构上的差异，导致它们具有不同的特点，适用于不同的场景。通过系统地学习顺序表和链表我们知道，虽然它们同属于线性表，但数据的存储结构有本质的不同：

因此，若只从开辟空间方式的角度去考虑，当存储数据的个数无法提前确定，又或是物理空间使用紧张以致无法一次性申请到足够大小的空间时，使用链表更有助于问题的解决。

从空间利用率的角度上看，顺序表的空间利用率显然要比链表高。

这是因为，链表在存储数据时，每次只申请一个节点的空间，且空间的位置是随机的，如图 2 所示：

这种申请存储空间的方式会产生很多空间碎片，一定程序上造成了空间浪费。不仅如此，由于链表中每个数据元素都必须携带至少一个指针，因此，链表对所申请空间的利用率也没有顺序表高

根据顺序表和链表在存储结构上的差异，问题类型主要分为以下 2 类：

第 1 类问题适合使用顺序表。这是因为，顺序表中存储的元素可以使用数组下标直接访问，无需遍历整个表，因此使用顺序表访问元素的时间复杂度为 O(1)；而在链表中访问数据元素，需要从表头依次遍历，直到找到指定节点，花费的时间复杂度为 O(n);

第 2 类问题则适合使用链表。链表中数据元素之间的逻辑关系靠的是节点之间的指针，当需要在链表中某处插入或删除节点时，只需改变相应节点的指针指向即可，无需大量移动元素，因此链表中插入、删除或移动数据所耗费的时间复杂度为 O(1)；而顺序表中，插入、删除和移动数据可能会牵涉到大量元素的整体移动，因此时间复杂度至少为 O(n);

综上所述，不同类型的场景，选择合适的存储结构会使解决问题效率成倍数地提高

简述顺序表和链表的概念及特点

顺序表：空间位置连续，以空间位置表示逻辑关系，访问效率高，插入删除效率低，有可能有空间溢出的问题

链表：以附加数据域表示逻辑关系，只能顺序访问，但插入删除不需要移动元素，适应于元素变化较多的场合

顺序表和链表有什么不同之处

顺序表是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素；链表是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。顺序存储的主要优点是节省存储空间，因为分配给数据的存储单元全用于存放结点数据，数据之间的逻辑关系没有占用存储空间，而是以空间上的相邻关系表示；而链式存储的优点在于便于修改，进行删除和插入时，不必移动结点，只需修改相应结点的指针域，但存储空间利用率较低。在操作过程中不需要移动大量数据时，用顺序表较好。

静态链表和单链表的区别

顺序表和静态链表的物理结构（即存储结构）是相同的，在计算机内存中以数组的形式保存的线性表,是用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，但两者的数据结构（逻辑结构）是不同的：

顺序表：着眼于整个数组，采用动态分配的一维数组，仍然借助了指针进行数据操作,具体描述如下：

typedef struct

{

ElemType *elem;

int length;

int listsize;

}Sqlist;

在线性表的插入和删除操作时，需要借助指针来移动元素。

静态表：不设指针而使用链表结构，数组元素的一个分量用于存放数据，另一个用来作为“游标”指示下一结点在数组中的相对位置，数据的存储尽管是采用一维数组的形式存储在计算机中，但仍然是继承了链表指向不一定总是指向紧挨着其的结点，描述如下：

typedef struct

{

Elemtype data;

int cur;

}component,SLinkList[MAXSIZE];

这种存储结构，仍需要预先分配一个较大的空间，但在作为线性表的插入和删除操作时不需移动元素，仅需修改指针（游标），故仍具有链式存储结构的主要优点。

鉴于两者的数据结构不同，对用的数据操作也就不同。

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