数据结构------线性表

一、线性表顺序存储详解

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（一）线性表核心概念

1. 结构定义

// 数据元素类型
typedef struct person {
    char name[32];
    char sex;
    int age;
    int score;
} DATATYPE;

// 顺序表结构
typedef struct list {
    DATATYPE *head;  // 存储空间基地址
    int tlen;        // 表总长度
    int clen;        // 当前元素个数
} SeqList;

2. 核心特性

• 有限性：元素个数n ≥ 0
• 有序性：元素位置由序号确定（a₁~aₙ）
• 同类型：所有元素属于同一数据类

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（二）基本操作接口

1. 创建/销毁

// 创建顺序表
SeqList *CreateSeqList(int len) {
    SeqList *list = (SeqList *)malloc(sizeof(SeqList));
    list->head = (DATATYPE *)malloc(len * sizeof(DATATYPE));
    list->tlen = len;
    list->clen = 0;
    return list;
}

// 销毁顺序表
int DestroySeqList(SeqList *list) {
    free(list->head);
    free(list);
    return 0;
}

2. 状态判断

// 判断表满
int IsFullSeqList(SeqList *list) {
    return list->clen >= list->tlen;
}

// 判断表空
int IsEmptySeqList(SeqList *list) {
    return list->clen == 0;
}

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（三）核心操作实现

1. 插入操作

// 尾部插入
int InsertTailSeqList(SeqList *list, DATATYPE data) {
    if (IsFullSeqList(list)) return -1;
    list->head[list->clen++] = data;
    return 0;
}

// 指定位置插入
int InsertPosSeqList(SeqList *list, DATATYPE data, int pos) {
    if (pos < 0 || pos > list->clen) return -1;
    if (IsFullSeqList(list)) return -1;
    
    // 移动后续元素
    for(int i = list->clen; i > pos; i--) {
        list->head[i] = list->head[i-1];
    }
    
    list->head[pos] = data;
    list->clen++;
    return 0;
}

2. 删除操作

// 按姓名删除
int DeleteSeqList(SeqList *list, char *name) {
    for(int i = 0; i < list->clen; i++) {
        if(strcmp(list->head[i].name, name) == 0) {
            // 前移后续元素
            for(int j = i; j < list->clen-1; j++) {
                list->head[j] = list->head[j+1];
            }
            list->clen--;
            return 0;
        }
    }
    return -1;
}

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（四）性能分析

1. 时间复杂度对比

操作	最好情况	最坏情况	平均情况
随机访问	O(1)	O(1)	O(1)
插入/删除	O(1)	O(n)	O(n)
查找	O(1)	O(n)	O(n)

2. 空间复杂度

• 存储空间：O(n)
• 额外空间：O(1)

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（五）内存管理实践

1. 内存管理要点

1. malloc/free配对：确保每个分配都有释放
2. 越界访问检查：严格验证索引范围
3. 野指针处理：释放后置空指针

   free(list->head);
   list->head = NULL;  // 重要！
   

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（六）顺序存储优劣分析

1. 优势场景

• 高频随机访问：学生成绩快速查询
• 数据规模稳定：固定长度的传感器数据缓存
• 内存敏感场景：无额外指针开销

2. 局限场景

• 动态数据管理：实时消息队列
• 高频插入删除：聊天记录管理
• 超大稀疏数据：地图坐标存储