单个 link 列表中的时间复杂度
Time Complexity in singly link list
我正在研究数据结构：单link列表。
网站说单linked列表的插入和删除时间复杂度为O(1)。我错过了什么吗？
我用 C++ 做这个，我只有一个 root pointer。如果我想在最后插入，那么我必须一直走到后面，也就是O(n)。
对此的解释是，linked table中的大O符号指的是函数实现本身，不包括遍历列表以查找列表中的前一个引用节点.
如果您按照 link 到 Singly-LinkedList implementation 的维基百科文章，它会变得更清楚：
function insertAfter(Node node, Node newNode)
function removeAfter(Node node)
以上函数签名已经将前导节点作为参数（隐含地与其他变体相同）。
寻找前驱是一个不同的操作，可能是 O(n) 或其他时间复杂度。
您在两个地方错过了界面：
std::list::insert()/std:list::erase() 需要一个指向要插入或擦除的元素的迭代器。这意味着您没有搜索，而只是更改列表中元素中的两个指针，这是恒定的复杂性。
可以通过 push_back 在列表末尾插入。该标准要求这也是 O(1)。这意味着，如果您有 std::list，它将存储第一个和最后一个元素。
编辑：抱歉，您遇到了 std::forward_list。即使名称为 insert_after 和 erase_after，第 1 点也适用于此。点2不行，你要迭代到列表末尾。
I do this in C++, and I only have a root pointer. If I want to insert at the end, then I have to travel all the way to the back, which means O(n).
这是两个操作，您首先 搜索 O(n) 给定位置的列表，然后 将 O(1) 元素插入列表。
在单链表中，插入操作包括：
前一个元素的交替指针
将对象包装到数据结构中并将其指针设置为下一个元素
两者都不受列表大小的影响。
另一方面，以堆结构为例。每个元素的插入都需要 O(log(n)) 操作才能保留其结构。树结构具有类似的机制，在插入时将 运行 并取决于当前树的大小。
这里认为你已经有了节点，之后你需要添加一个新的元素
在这种情况下，单链表的插入时间复杂度变为 O(1)。
事实是，与 array 不同，我们不需要在插入时移动 singly-linked list 的元素。因此，一个singly-linked列表的插入时间复杂度是O(1).
假设您有一个 Python list 填充整数...
my_list = [9, 8, 4, 5, 6]
... 并且您想在元素 8 之后插入数字 3。
my_list.insert(2, 3)
打印结果为：
[9, 8, 3, 4, 5, 6]
当你对my_list进行插入时，元素3之后的其他元素都向右移动，因此它们的索引也发生了变化。因此，在给定索引处插入元素的时间复杂度为 O(n).
但是singly-linked lists里面没有数组元素，但是chained nodes和node values.
Image source: LeetCode
如上图所示，next节点的prev节点holds the reference。正如@πìντα ῥεῖ 所说，“函数签名已经将前导节点作为参数”。你可以在O(n)时间找到前一个节点，但是在插入一个新节点时，你只需要改变连接节点的地址，即O(1)时间复杂度。
我正在研究数据结构：单link列表。
网站说单linked列表的插入和删除时间复杂度为O(1)。我错过了什么吗？
我用 C++ 做这个，我只有一个 root pointer。如果我想在最后插入，那么我必须一直走到后面，也就是O(n)。
对此的解释是，linked table中的大O符号指的是函数实现本身，不包括遍历列表以查找列表中的前一个引用节点.
如果您按照 link 到 Singly-LinkedList implementation 的维基百科文章，它会变得更清楚：
function insertAfter(Node node, Node newNode) function removeAfter(Node node)
以上函数签名已经将前导节点作为参数（隐含地与其他变体相同）。
寻找前驱是一个不同的操作，可能是 O(n) 或其他时间复杂度。
您在两个地方错过了界面：
std::list::insert()/std:list::erase() 需要一个指向要插入或擦除的元素的迭代器。这意味着您没有搜索，而只是更改列表中元素中的两个指针，这是恒定的复杂性。
可以通过 push_back 在列表末尾插入。该标准要求这也是 O(1)。这意味着，如果您有 std::list，它将存储第一个和最后一个元素。
编辑：抱歉，您遇到了 std::forward_list。即使名称为 insert_after 和 erase_after，第 1 点也适用于此。点2不行，你要迭代到列表末尾。
I do this in C++, and I only have a root pointer. If I want to insert at the end, then I have to travel all the way to the back, which means O(n).
这是两个操作，您首先 搜索 O(n) 给定位置的列表，然后 将 O(1) 元素插入列表。
在单链表中，插入操作包括：
前一个元素的交替指针
将对象包装到数据结构中并将其指针设置为下一个元素
两者都不受列表大小的影响。
另一方面，以堆结构为例。每个元素的插入都需要 O(log(n)) 操作才能保留其结构。树结构具有类似的机制，在插入时将 运行 并取决于当前树的大小。
这里认为你已经有了节点，之后你需要添加一个新的元素
在这种情况下，单链表的插入时间复杂度变为 O(1)。
事实是，与 array 不同，我们不需要在插入时移动 singly-linked list 的元素。因此，一个singly-linked列表的插入时间复杂度是O(1).
假设您有一个 Python list 填充整数...
my_list = [9, 8, 4, 5, 6]
... 并且您想在元素 8 之后插入数字 3。
my_list.insert(2, 3)
打印结果为：
[9, 8, 3, 4, 5, 6]
当你对my_list进行插入时，元素3之后的其他元素都向右移动，因此它们的索引也发生了变化。因此，在给定索引处插入元素的时间复杂度为 O(n).
但是singly-linked lists里面没有数组元素，但是chained nodes和node values.
Image source: LeetCode
如上图所示，next节点的prev节点holds the reference。正如@πìντα ῥεῖ 所说，“函数签名已经将前导节点作为参数”。你可以在O(n)时间找到前一个节点，但是在插入一个新节点时，你只需要改变连接节点的地址，即O(1)时间复杂度。