向量与链表介绍

在计算机科学领域中，向量和链表是最常用的数据结构之一。这两种数据结构都可以用来存储和访问一系列的元素。但是它们在内部实现和使用方式上存在一些差异，不同的应用场景需要不同的数据结构。

向量

向量是一种线性的数据结构，也被称为数组。它将元素存储在连续的内存块中，并且每个元素都可以被访问并修改。可以通过索引值来访问每个元素，时间复杂度为O(1)。另外，向量拥有一个固定的大小，一旦被创建，大小就不能改变。如果需要添加或删除元素，就需要创建一个新的向量。

# 创建一个向量
vector = [1, 2, 3, 4, 5]

# 访问向量中的元素
print(vector[0])  # 输出1

# 修改向量中的元素
vector[0] = 6
print(vector[0])  # 输出6

向量常常用来存储一些相对静态的数据，尤其是当需要快速访问其中的元素时。如果需要频繁添加或删除元素的话，使用向量的效率会比较低下。

链表

链表是一种非线性的数据结构，它将元素存储在独立的节点中，并且通过指针将每个节点链接在一起。每个节点都包含了一个元素和指向下一个节点的指针。这样每个节点都可以被访问，并且可以使用指针来访问下一个节点，所以链表的访问时间复杂度为O(n)。另外，链表的大小是可以动态的添加或删除元素。

# 创建一个链表
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node3 = Node(3)

node1.next = node2
node2.next = node3

# 遍历链表
node = node1
while node:
    print(node.data)
    node = node.next

链表常常用来存储一些需要频繁添加或删除元素的数据，尤其是在不知道元素数量的情况下。但是由于链表每个节点都需要存储指向下一个节点的指针，所以它相对于向量比较占用内存。

总结

向量和链表是两种常用的数据结构，它们都有自己的优缺点。在遇到数据结构的选择问题时，需要根据不同的应用场景选择不同的数据结构，以便达到最优的效率。