. . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4. 数组与链表 45 4.1. 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.2. 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。 例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多 的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在： ‧ 数据

. . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4. 数组与链表 45 4.1. 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.2. 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。 例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多 的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在： ‧ 数据

. . . . . . . . . . . . . . . . 64 第 4 章 数组与链表 66 4.1 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.2 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。

. . . . . . . . . . . . . . . . 64 第 4 章 数组与链表 66 4.1 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.2 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。

. . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4. 数组与链表 51 4.1. 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.2. 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书主要内容包括： ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程，这意味着要在某方面取得优势，往往需要在另一方面作出妥协。例如， 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度；图相较于链表，提供了更丰 富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」高度相关且紧密结合，具体表现在： ‧

. . . . . . . . . . . . . . . . 64 第 4 章 数组与链表 66 4.1 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.2 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。

. . . . . . . . . . . . . . . . 62 第 4 章 数组与链表 63 4.1 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.2 链表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想要在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举 两个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现以下三个方面。

个更大的内存空间来容 纳插入完成后所有的元素。 对于元素个数不多的切片来说，这些可能并不是 严重的问题；但是在元素个数很多的切片上进行如上的插入操作常常是耗时 的。所以如果元素个数很多，最好使用链表来实现元素插入操作。 关于上面各种切片操控的例子 在实践中，需求是各种各样的。对于某些特定的情形，上面的例子中的代码实 现可能并非是最优化的，甚至是不满足要求的。 所以，请在实践中根据具体 道只能传送它的（通道类型的）元素类型的值。 通道可以是双向的，也可以是单向的。 字面形式chan T表示一个元素类型为T的双向通道类型。 编译器允许从此 类型的值中接收和向此类型的值中发送数据。 字面形式chan<- T表示一个元素类型为T的单向发送通道类型。 编译器不 允许从此类型的值中接收数据。 字面形式<-chan T表示一个元素类型为T的单向接收通道类型。 编译器不 允许向此类型的值中发送数据。 允许向此类型的值中发送数据。 双向通道chan T的值可以被隐式转换为单向通道类型chan<- T和<-chan T，但 反之不行（即使显式也不行）。 类型chan<- T和<-chan T的值也不能相互转 换。 每个通道值有一个容量属性。此属性的意义将在下一节中得到解释。 一个容 量为0的通道值称为一个非缓冲通道（unbuffered channel），一个容量不为0的 通道值称为一个缓冲通道（buffered channel）。

一个更大的内存空间来容 纳插入完成后所有的元素。 对于元素个数不多的切片来说，这些可能并不是严 重的问题；但是在元素个数很多的切片上进行如上的插入操作常常是耗时的。 所以如果元素个数很多，最好使用链表来实现元素插入操作。 关于上面各种切片操控的例子 在实践中，需求是各种各样的。对于某些特定的情形，上面的例子中的代码实 现可能并非是最优化的，甚至是不满足要求的。 所以，请在实践中根据具体情 况 只能传送它的（通道类型的）元素类型的值。 通道可以是双向的，也可以是单向的。 字面形式chan T表示一个元素类型为T的双向通道类型。 编译器允许从此 类型的值中接收和向此类型的值中发送数据。 字面形式chan<- T表示一个元素类型为T的单向发送通道类型。 编译器不 允许从此类型的值中接收数据。 字面形式<-chan T表示一个元素类型为T的单向接收通道类型。 编译器不 允许向此类型的值中发送数据。 双向通道chan T的值可以被隐式转换为单向通道类型chan<- T和<-chan T，但 反之不行（即使显式也不行）。 类型chan<- T和<-chan T的值也不能相互转 换。 每个通道值有一个容量属性。此属性的意义将在下一节中得到解释。 一个容量 为0的通道值称为一个非缓冲通道（unbuffered channel），一个容量不为0的通 道值称为一个缓冲通道（buffered channel）。

辟一个更大的内存空间来容纳插入完 成后所有的元素。 对于元素个数不多的切片来说，这些可能并不是严重的问题；但 是在元素个数很多的切片上进行如上的插入操作常常是耗时的。所以如果元素个数 很多，最好使用链表来实现元素插入操作。 关于上面各种切片操控的例子 在实践中，需求是各种各样的。对于某些特定的情形，上面的例子中的代码实现可 能并非是最优化的，甚至是不满足要求的。 所以，请在实践中根据具体情况来实现 传送它的（通道类型的）元素类型的值。 通道可以是双向的，也可以是单向的。 字面形式chan T表示一个元素类型为T的双向通道类型。 编译器允许从此类 型的值中接收和向此类型的值中发送数据。 字面形式chan<- T表示一个元素类型为T的单向发送通道类型。 编译器不允 许从此类型的值中接收数据。 字面形式<-chan T表示一个元素类型为T的单向接收通道类型。 编译器不允 许向此类型的值中发送数据。 许向此类型的值中发送数据。 双向通道chan T的值可以被隐式转换为单向通道类型chan<- T和<-chan T，但 反之不行（即使显式也不行）。 类型chan<- T和<-chan T的值也不能相互转 换。 每个通道值有一个容量属性。此属性的意义将在下一节中得到解释。 一个容量为0 的通道值称为一个非缓冲通道（unbuffered channel），一个容量不为0的通道值称 为一个缓冲通道（buffered channel）。