Lista vinculada do Python


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Qual é a maneira mais fácil de usar uma lista vinculada em python? No esquema, uma lista vinculada é definida simplesmente por '(1 2 3 4 5). As listas [1, 2, 3, 4, 5]e as tuplas do Python (1, 2, 3, 4, 5)não são, de fato, listas vinculadas e listas vinculadas têm algumas boas propriedades, como concatenação em tempo constante, e poder fazer referência a partes separadas delas. Torne-os imutáveis ​​e eles são realmente fáceis de trabalhar!


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Isso pode ajudá-lo a visualizá-lo .. pythontutor.com/…

Respostas:


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Aqui estão algumas funções de lista baseadas na representação de Martin v. Löwis :

cons   = lambda el, lst: (el, lst)
mklist = lambda *args: reduce(lambda lst, el: cons(el, lst), reversed(args), None)
car = lambda lst: lst[0] if lst else lst
cdr = lambda lst: lst[1] if lst else lst
nth = lambda n, lst: nth(n-1, cdr(lst)) if n > 0 else car(lst)
length  = lambda lst, count=0: length(cdr(lst), count+1) if lst else count
begin   = lambda *args: args[-1]
display = lambda lst: begin(w("%s " % car(lst)), display(cdr(lst))) if lst else w("nil\n")

Onde w = sys.stdout.write

Embora as listas duplamente vinculadas sejam famosamente usadas na receita de conjuntos ordenada de Raymond Hettinger , as listas vinculadas individualmente não têm valor prático em Python.

Eu nunca usei uma lista isolada no Python para qualquer problema, exceto educacional.

Thomas Watnedal sugeriu um bom recurso educacional Como pensar como um cientista da computação, capítulo 17: Listas vinculadas :

Uma lista vinculada é:

  • a lista vazia, representada por Nenhum, ou
  • um nó que contém um objeto de carga e uma referência a uma lista vinculada.

    class Node: 
      def __init__(self, cargo=None, next=None): 
        self.car = cargo 
        self.cdr = next    
      def __str__(self): 
        return str(self.car)
    
    def display(lst):
      if lst:
        w("%s " % lst)
        display(lst.cdr)
      else:
        w("nil\n")

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Você diz: Você nunca usou uma lista isolada no Python para qualquer problema, exceto educacional. Isso é bom para você :-) Mas posso garantir: Existem problemas no mundo real em que uma lista vinculada fornecerá uma solução ideal :-) É por isso que eu procurei no StackOverflow por listas vinculadas em primeiro lugar :-)
Regis May

8
@ RegisMay: você se importaria em fornecer um link para um exemplo de código prático específico? (nota: deve ser "uma lista com link único no Python" "No mundo real": descreva os benefícios do seu exemplo, por exemplo, legibilidade, desempenho ou outro "valor prático" de sua escolha). Fiz uma solicitação semelhante no passado: em 8 anos, zero links, exceto listas duplamente vinculadas usadas na receita de conjuntos ordenada de Raymond Hettinger - talvez, possa ser explicado que apenas os programadores novos do Python leem essa pergunta - sua opinião seria valioso e muito apreciado.
JFS

3
Oh, desculpe. Eu não sou um falante nativo de inglês e confundi "uma lista vinculada individual" com "uma única lista vinculada". No entanto, eu exijo uma lista vinculada (dupla) - que não existe em python. Um deque não ajuda, pois preciso de acesso direto a cada elemento sem iterar sobre todos os elementos. Meu objetivo: quero implementar um cache. No entanto: se minha imperfeição no idioma inglês deixar meus comentários fora do lugar, exclua-os. Desculpe por qualquer inconveniente.
Regis Mai

5
Uma vantagem prática de uma lista vinculada unicamente sobre listas ou matrizes duplamente vinculadas (que o Python usa internamente para listas) é que duas listas vinculadas podem compartilhar uma cauda. Isso é muito útil para algoritmos dinâmicos que exigem valores salvos de iterações anteriores, onde o compartilhamento de caudas de lista pode reduzir a complexidade da memória de quadrática para linear e eliminar o tempo de sobrecarga devido à cópia.
saolof

3
Esse link do rosettacode era um exemplo do mundo real, que usa uma lista vinculada simulada no lugar de uma lista vinculada real. Dê uma olhada, reescreva-a para usar uma lista vinculada real, para maior clareza e legibilidade, e você tem o exemplo do mundo real de uma lista vinculada sendo usada para melhorar o código existente. E, em segundo lugar, o algoritmo de subsequência crescente mais longo é usado no mundo real, nas estatísticas, então você o possui. QED :). Além disso, vamos apenas concordar em discordar. :)
Gino

158

Para algumas necessidades, um deque também pode ser útil. Você pode adicionar e remover itens nas duas extremidades de uma deque com o custo O (1).

from collections import deque
d = deque([1,2,3,4])

print d
for x in d:
    print x
print d.pop(), d

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Embora dequeseja um tipo de dados útil, não é uma lista vinculada (embora seja implementada usando uma lista duplamente vinculada no nível C). Portanto, ele responde à pergunta "o que você usaria em vez de listas vinculadas no Python?" e, nesse caso, a primeira resposta deve ser (para algumas necessidades) uma lista Python comum (também não é uma lista vinculada).
JFS

3
@JFSebastian: Eu quase concordo com você :) Eu acho que a pergunta que esta resposta é bastante: "Qual é a maneira pitônica de resolver um problema que usa uma lista vinculada em outros idiomas". Não é que as listas vinculadas não sejam úteis, apenas os problemas em que um deque não funciona são muito raros.
Emil Stenström

9
Não tem nada a ver com "Pythonic": uma lista vinculada é uma estrutura de dados diferente de um deque e, nas várias operações que os dois suportam, eles têm tempos de execução diferentes.
Thanatos

4
@ dimo414: As listas vinculadas normalmente proíbem a indexação (não linked_list[n]) porque seria O (n). Retiradas da fila permitem e executam em O (1). No entanto, listas vinculadas, considerando um iterador na lista, podem permitir a inserção e remoção de O (1), enquanto que o deques não (é O (n), como um vetor). (Excepto na parte da frente e no final, em que ambos os deques e listas ligadas são ambos O (1) (apesar da fila de dupla extremidade é provável amortizado O (1) A lista ligada não é)...
Thanatos

3
@MadPhysicist "Ele [deque] se comporta como uma lista vinculada em quase todos os aspectos , mesmo que o nome seja diferente." - está errado ou sem sentido: está errado porque as listas vinculadas podem fornecer garantias diferentes para complexidades de tempo, por exemplo, você pode remover um elemento (posição conhecida) de uma lista vinculada em O (1) enquanto o deque não o promete (ele é O(n)). Se "quase todo caminho" permitir ignorar a diferença em O grande, sua declaração não terá sentido, pois poderíamos usar uma lista interna do Python como um deque se não fosse para pop (0), insira (0, v) grandes garantias de O .
jfs

69

Eu escrevi isso outro dia

#! /usr/bin/env python

class Node(object):
    def __init__(self):
        self.data = None # contains the data
        self.next = None # contains the reference to the next node


class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.cur_node = None

    def add_node(self, data):
        new_node = Node() # create a new node
        new_node.data = data
        new_node.next = self.cur_node # link the new node to the 'previous' node.
        self.cur_node = new_node #  set the current node to the new one.

    def list_print(self):
        node = self.cur_node # cant point to ll!
        while node:
            print node.data
            node = node.next



ll = LinkedList()
ll.add_node(1)
ll.add_node(2)
ll.add_node(3)

ll.list_print()

como você poderia percorrer a lista e procurar um nó específico com dados específicos?
locoboy

1
@locoboy o código para fazer isso seria similar em lógica ao código em list_print().
Dennis

Exibe a lista na ordem inversa

35

A resposta aceita é bastante complicada. Aqui está um design mais padrão:

L = LinkedList()
L.insert(1)
L.insert(1)
L.insert(2)
L.insert(4)
print L
L.clear()
print L

É uma LinkedListclasse simples baseada no design direto do C ++ e no Capítulo 17: Listas Vinculadas , conforme recomendado por Thomas Watnedal .

class Node:
    def __init__(self, value = None, next = None):
        self.value = value
        self.next = next

    def __str__(self):
        return 'Node ['+str(self.value)+']'

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.first = None
        self.last = None

    def insert(self, x):
        if self.first == None:
            self.first = Node(x, None)
            self.last = self.first
        elif self.last == self.first:
            self.last = Node(x, None)
            self.first.next = self.last
        else:
            current = Node(x, None)
            self.last.next = current
            self.last = current

    def __str__(self):
        if self.first != None:
            current = self.first
            out = 'LinkedList [\n' +str(current.value) +'\n'
            while current.next != None:
                current = current.next
                out += str(current.value) + '\n'
            return out + ']'
        return 'LinkedList []'

    def clear(self):
        self.__init__()

8
Eu gosto desta resposta. Um nit, acredito que X is Noneé o preferido ==. stackoverflow.com/a/2988117/1740227
mateor

O segundo ramo insertnão é um caso específico do terceiro, para que você possa remover completamente a elifcláusula?
Jaime

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Listas imutáveis ​​são melhor representadas através de duas tuplas, com Nenhuma representando NIL. Para permitir a formulação simples de tais listas, você pode usar esta função:

def mklist(*args):
    result = None
    for element in reversed(args):
        result = (element, result)
    return result

Para trabalhar com essas listas, prefiro fornecer toda a coleção de funções LISP (ou seja, primeira, segunda, enésima etc.), do que introduzir métodos.


13

Aqui está uma versão um pouco mais complexa de uma classe de lista vinculada, com uma interface semelhante aos tipos de sequência do python (ou seja, suporta indexação, fatia, concatenação com sequências arbitrárias etc.). Ele deve ter o prefixo O (1), não copia dados, a menos que precise e possa ser usado de maneira bastante intercambiável com tuplas.

Não será tão eficiente em termos de espaço ou tempo quanto as células lisp contras, pois as classes python são obviamente um pouco mais pesadas (você pode melhorar um pouco as coisas com "__slots__ = '_head','_tail' " " para reduzir o uso de memória). No entanto, ele terá as grandes características de desempenho O desejadas.

Exemplo de uso:

>>> l = LinkedList([1,2,3,4])
>>> l
LinkedList([1, 2, 3, 4])
>>> l.head, l.tail
(1, LinkedList([2, 3, 4]))

# Prepending is O(1) and can be done with:
LinkedList.cons(0, l)
LinkedList([0, 1, 2, 3, 4])
# Or prepending arbitrary sequences (Still no copy of l performed):
[-1,0] + l
LinkedList([-1, 0, 1, 2, 3, 4])

# Normal list indexing and slice operations can be performed.
# Again, no copy is made unless needed.
>>> l[1], l[-1], l[2:]
(2, 4, LinkedList([3, 4]))
>>> assert l[2:] is l.next.next

# For cases where the slice stops before the end, or uses a
# non-contiguous range, we do need to create a copy.  However
# this should be transparent to the user.
>>> LinkedList(range(100))[-10::2]
LinkedList([90, 92, 94, 96, 98])

Implementação:

import itertools

class LinkedList(object):
    """Immutable linked list class."""

    def __new__(cls, l=[]):
        if isinstance(l, LinkedList): return l # Immutable, so no copy needed.
        i = iter(l)
        try:
            head = i.next()
        except StopIteration:
            return cls.EmptyList   # Return empty list singleton.

        tail = LinkedList(i)

        obj = super(LinkedList, cls).__new__(cls)
        obj._head = head
        obj._tail = tail
        return obj

    @classmethod
    def cons(cls, head, tail):
        ll =  cls([head])
        if not isinstance(tail, cls):
            tail = cls(tail)
        ll._tail = tail
        return ll

    # head and tail are not modifiable
    @property  
    def head(self): return self._head

    @property
    def tail(self): return self._tail

    def __nonzero__(self): return True

    def __len__(self):
        return sum(1 for _ in self)

    def __add__(self, other):
        other = LinkedList(other)

        if not self: return other   # () + l = l
        start=l = LinkedList(iter(self))  # Create copy, as we'll mutate

        while l:
            if not l._tail: # Last element?
                l._tail = other
                break
            l = l._tail
        return start

    def __radd__(self, other):
        return LinkedList(other) + self

    def __iter__(self):
        x=self
        while x:
            yield x.head
            x=x.tail

    def __getitem__(self, idx):
        """Get item at specified index"""
        if isinstance(idx, slice):
            # Special case: Avoid constructing a new list, or performing O(n) length 
            # calculation for slices like l[3:].  Since we're immutable, just return
            # the appropriate node. This becomes O(start) rather than O(n).
            # We can't do this for  more complicated slices however (eg [l:4]
            start = idx.start or 0
            if (start >= 0) and (idx.stop is None) and (idx.step is None or idx.step == 1):
                no_copy_needed=True
            else:
                length = len(self)  # Need to calc length.
                start, stop, step = idx.indices(length)
                no_copy_needed = (stop == length) and (step == 1)

            if no_copy_needed:
                l = self
                for i in range(start): 
                    if not l: break # End of list.
                    l=l.tail
                return l
            else:
                # We need to construct a new list.
                if step < 1:  # Need to instantiate list to deal with -ve step
                    return LinkedList(list(self)[start:stop:step])
                else:
                    return LinkedList(itertools.islice(iter(self), start, stop, step))
        else:       
            # Non-slice index.
            if idx < 0: idx = len(self)+idx
            if not self: raise IndexError("list index out of range")
            if idx == 0: return self.head
            return self.tail[idx-1]

    def __mul__(self, n):
        if n <= 0: return Nil
        l=self
        for i in range(n-1): l += self
        return l
    def __rmul__(self, n): return self * n

    # Ideally we should compute the has ourselves rather than construct
    # a temporary tuple as below.  I haven't impemented this here
    def __hash__(self): return hash(tuple(self))

    def __eq__(self, other): return self._cmp(other) == 0
    def __ne__(self, other): return not self == other
    def __lt__(self, other): return self._cmp(other) < 0
    def __gt__(self, other): return self._cmp(other) > 0
    def __le__(self, other): return self._cmp(other) <= 0
    def __ge__(self, other): return self._cmp(other) >= 0

    def _cmp(self, other):
        """Acts as cmp(): -1 for self<other, 0 for equal, 1 for greater"""
        if not isinstance(other, LinkedList):
            return cmp(LinkedList,type(other))  # Arbitrary ordering.

        A, B = iter(self), iter(other)
        for a,b in itertools.izip(A,B):
           if a<b: return -1
           elif a > b: return 1

        try:
            A.next()
            return 1  # a has more items.
        except StopIteration: pass

        try:
            B.next()
            return -1  # b has more items.
        except StopIteration: pass

        return 0  # Lists are equal

    def __repr__(self):
        return "LinkedList([%s])" % ', '.join(map(repr,self))

class EmptyList(LinkedList):
    """A singleton representing an empty list."""
    def __new__(cls):
        return object.__new__(cls)

    def __iter__(self): return iter([])
    def __nonzero__(self): return False

    @property
    def head(self): raise IndexError("End of list")

    @property
    def tail(self): raise IndexError("End of list")

# Create EmptyList singleton
LinkedList.EmptyList = EmptyList()
del EmptyList

Eu acho que não é tão surpreendente, mas esta 8 anos de idade exemplo não funciona com python 3 :) (!)
Andy Hayden

1
Forneça explicações para novas e apenas um pouco de explicação geral.
Anukalp

7

llist - tipos de dados de lista vinculada para Python

O módulo llist implementa estruturas de dados de lista vinculada. Ele suporta uma lista duplamente vinculada, ou seja, dlliste uma estrutura de dados vinculada individualmentesllist .

objetos dllist

Este objeto representa uma estrutura de dados da lista duplamente vinculada.

first

Primeiro dllistnodeobjeto na lista. Nonese a lista estiver vazia.

last

Último dllistnode objeto na lista. Nenhuma se a lista estiver vazia.

Os objetos dllist também oferecem suporte aos seguintes métodos:

append(x)

Adicione xao lado direito da lista e retorne inserido dllistnode.

appendleft(x)

Adicione xao lado esquerdo da lista e retorne inserido dllistnode.

appendright(x)

Adicione xao lado direito da lista e retorne inserido dllistnode.

clear()

Remova todos os nós da lista.

extend(iterable)

Acrescente elementos de iterableno lado direito da lista.

extendleft(iterable)

Anexe elementos do iterablelado esquerdo da lista.

extendright(iterable)

Acrescente elementos de iterableno lado direito da lista.

insert(x[, before])

Adicione xao lado direito da lista, se beforenão estiver especificado, ou insira xno lado esquerdo de dllistnode before. Retorno inserido dllistnode.

nodeat(index)

Nó de retorno (do tipo dllistnode) em index.

pop()

Remova e retorne o valor de um elemento do lado direito da lista.

popleft()

Remova e retorne o valor de um elemento do lado esquerdo da lista.

popright()

Remova e retorne o valor de um elemento do lado direito da lista

remove(node)

Remover node da lista e retorne o elemento que estava armazenado nela.

dllistnode objetos

classe llist.dllistnode([value])

Retorne um novo nó da lista duplamente vinculado, inicializado (opcionalmente) com value.

dllistnode objetos fornecem os seguintes atributos:

next

Próximo nó na lista. Este atributo é somente leitura.

prev

Nó anterior na lista. Este atributo é somente leitura.

value

Valor armazenado neste nó. Compilado a partir desta referência

sllist

classe llist.sllist([iterable]) Retorna uma nova lista isolada, inicializada com elementos de iterable. Se iterável não for especificado, o novo sllistestará vazio.

Um conjunto semelhante de atributos e operações é definido para este sllistobjeto. Veja esta referência para mais informações.


Existe uma fonte para isso? Isso funciona para python3?
Iggy12345

4
class Node(object):
    def __init__(self, data=None, next=None):
        self.data = data
        self.next = next

    def setData(self, data):
        self.data = data
        return self.data

    def setNext(self, next):
        self.next = next

    def getNext(self):
        return self.next

    def hasNext(self):
        return self.next != None


class singleLinkList(object):

    def __init__(self):
        self.head = None

    def isEmpty(self):
        return self.head == None

    def insertAtBeginning(self, data):
        newNode = Node()
        newNode.setData(data)

        if self.listLength() == 0:
            self.head = newNode
        else:
            newNode.setNext(self.head)
            self.head = newNode

    def insertAtEnd(self, data):
        newNode = Node()
        newNode.setData(data)

        current = self.head

        while current.getNext() != None:
            current = current.getNext()

        current.setNext(newNode)

    def listLength(self):
        current = self.head
        count = 0

        while current != None:
            count += 1
            current = current.getNext()
        return count

    def print_llist(self):
        current = self.head
        print("List Start.")
        while current != None:
            print(current.getData())
            current = current.getNext()

        print("List End.")



if __name__ == '__main__':
    ll = singleLinkList()
    ll.insertAtBeginning(55)
    ll.insertAtEnd(56)
    ll.print_llist()
    print(ll.listLength())

2

Baseei essa função adicional em Nick Stinemates

def add_node_at_end(self, data):
    new_node = Node()
    node = self.curr_node
    while node:
        if node.next == None:
            node.next = new_node
            new_node.next = None
            new_node.data = data
        node = node.next

O método que ele tem adiciona o novo nó no começo, enquanto eu tenho visto muitas implementações que geralmente adicionam um novo nó no final, mas seja o que for, é divertido fazer isso.


2

A seguir, é o que eu criei. É semelhante ao de Riccardo C. , neste tópico, exceto que imprime os números em ordem, em vez de em sentido inverso. Também fiz do objeto LinkedList um Python Iterator para imprimir a lista como você faria em uma lista normal de Python.

class Node:

    def __init__(self, data=None):
        self.data = data
        self.next = None

    def __str__(self):
        return str(self.data)


class LinkedList:

    def __init__(self):
        self.head = None
        self.curr = None
        self.tail = None

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.head and not self.curr:
            self.curr = self.head
            return self.curr
        elif self.curr.next:
            self.curr = self.curr.next
            return self.curr
        else:
            raise StopIteration

    def append(self, data):
        n = Node(data)
        if not self.head:
            self.head = n
            self.tail = n
        else:
            self.tail.next = n
            self.tail = self.tail.next


# Add 5 nodes
ll = LinkedList()
for i in range(1, 6):
    ll.append(i)

# print out the list
for n in ll:
    print n

"""
Example output:
$ python linked_list.py
1
2
3
4
5
"""

Parece que há um erro antes de aumentar a StopIteration. Se você deseja preservar o nó atual como uma parte interna do estado, é necessário redefini-lo antes de parar de iterar, para que, na próxima vez em que a lista vinculada seja repetida, ela insira sua primeira cláusula.
Tim Wilder

2

Eu apenas fiz isso como um brinquedo divertido. Deve ser imutável, desde que você não toque nos métodos prefixados com sublinhado, e implementa um monte de magia Python, como indexação e len.


1

Ao usar listas vinculadas imutáveis, considere usar a tupla do Python diretamente.

ls = (1, 2, 3, 4, 5)

def first(ls): return ls[0]
def rest(ls): return ls[1:]

É realmente fácil, e você mantém as funções adicionais como len (ls), x em ls, etc.


As tuplas não têm as características de desempenho que ele solicitou. Seu resto () é O (n), em oposição a O (1) para uma lista vinculada, assim como consome um novo cabeçalho.
11117 Brian

Certo. O que quero dizer é: não solicite listas vinculadas para implementar seu algoritmo, use os recursos python para implementá-lo da melhor maneira possível. Por exemplo, a iteração em uma lista vinculada é O (n), assim como a iteração em uma tupla python usando "for x in t:"
Ber

Eu acho que a maneira correta de usar tuplas para implementar listas vinculadas é a resposta aceita aqui. seu caminho usa imutáveis gama-como-objetos
Claudiu

1
class LL(object):
    def __init__(self,val):
        self.val = val
        self.next = None

    def pushNodeEnd(self,top,val):
        if top is None:
            top.val=val
            top.next=None
        else:
            tmp=top
            while (tmp.next != None):
                tmp=tmp.next        
            newNode=LL(val)
            newNode.next=None
            tmp.next=newNode

    def pushNodeFront(self,top,val):
        if top is None:
            top.val=val
            top.next=None
        else:
            newNode=LL(val)
            newNode.next=top
            top=newNode

    def popNodeFront(self,top):
        if top is None:
            return
        else:
            sav=top
            top=top.next
        return sav

    def popNodeEnd(self,top):
        if top is None:
            return
        else:
            tmp=top
            while (tmp.next != None):
                prev=tmp
                tmp=tmp.next
            prev.next=None
        return tmp

top=LL(10)
top.pushNodeEnd(top, 20)
top.pushNodeEnd(top, 30)
pop=top.popNodeEnd(top)
print (pop.val)

1

Eu coloquei uma classe de lista vinculada do Python 2.xe 3.x em https://pypi.python.org/pypi/linked_list_mod/

Ele foi testado com o CPython 2.7, CPython 3.4, Pypy 2.3.1, Pypy3 2.3.1 e Jython 2.7b2 e vem com um bom conjunto de testes automatizados.

Também inclui classes LIFO e FIFO.

Eles não são imutáveis ​​embora.


1
class LinkedStack:
'''LIFO Stack implementation using a singly linked list for storage.'''

_ToList = []

#---------- nested _Node class -----------------------------
class _Node:
    '''Lightweight, nonpublic class for storing a singly linked node.'''
    __slots__ = '_element', '_next'     #streamline memory usage

    def __init__(self, element, next):
        self._element = element
        self._next = next

#--------------- stack methods ---------------------------------
def __init__(self):
    '''Create an empty stack.'''
    self._head = None
    self._size = 0

def __len__(self):
    '''Return the number of elements in the stack.'''
    return self._size

def IsEmpty(self):
    '''Return True if the stack is empty'''
    return  self._size == 0

def Push(self,e):
    '''Add element e to the top of the Stack.'''
    self._head = self._Node(e, self._head)      #create and link a new node
    self._size +=1
    self._ToList.append(e)

def Top(self):
    '''Return (but do not remove) the element at the top of the stack.
       Raise exception if the stack is empty
    '''

    if self.IsEmpty():
        raise Exception('Stack is empty')
    return  self._head._element             #top of stack is at head of list

def Pop(self):
    '''Remove and return the element from the top of the stack (i.e. LIFO).
       Raise exception if the stack is empty
    '''
    if self.IsEmpty():
        raise Exception('Stack is empty')
    answer = self._head._element
    self._head = self._head._next       #bypass the former top node
    self._size -=1
    self._ToList.remove(answer)
    return answer

def Count(self):
    '''Return how many nodes the stack has'''
    return self.__len__()

def Clear(self):
    '''Delete all nodes'''
    for i in range(self.Count()):
        self.Pop()

def ToList(self):
    return self._ToList

1

Classe de lista vinculada

class LinkedStack:
# Nested Node Class
class Node:
    def __init__(self, element, next):
        self.__element = element
        self.__next = next

    def get_next(self):
        return self.__next

    def get_element(self):
        return self.__element

def __init__(self):
    self.head = None
    self.size = 0
    self.data = []

def __len__(self):
    return self.size

def __str__(self):
    return str(self.data)

def is_empty(self):
    return self.size == 0

def push(self, e):
    newest = self.Node(e, self.head)
    self.head = newest
    self.size += 1
    self.data.append(newest)

def top(self):
    if self.is_empty():
        raise Empty('Stack is empty')
    return self.head.__element

def pop(self):
    if self.is_empty():
        raise Empty('Stack is empty')
    answer = self.head.element
    self.head = self.head.next
    self.size -= 1
    return answer

Uso

from LinkedStack import LinkedStack

x = LinkedStack()

x.push(10)
x.push(25)
x.push(55)


for i in range(x.size - 1, -1, -1):

    print '|', x.data[i].get_element(), '|' ,
    #next object

    if x.data[i].get_next() == None:
        print '--> None'
    else:
        print  x.data[i].get_next().get_element(), '-|---->  ',

Resultado

| 55 | 25 -|---->   | 25 | 10 -|---->   | 10 | --> None

1

Aqui está minha implementação simples:

class Node:
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.next = None
    def __str__(self):
        return "Data %s: Next -> %s"%(self.data, self.next)

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = Node()
        self.curNode = self.head
    def insertNode(self, data):
        node = Node()
        node.data = data
        node.next = None
        if self.head.data == None:
            self.head = node
            self.curNode = node
        else:
            self.curNode.next = node
            self.curNode = node
    def printList(self):
        print self.head

l = LinkedList()
l.insertNode(1)
l.insertNode(2)
l.insertNode(34)

Resultado:

Data 1: Next -> Data 2: Next -> Data 34: Next -> Data 4: Next -> None

1

Aqui está a minha solução:

Implementação

class Node:
  def __init__(self, initdata):
    self.data = initdata
    self.next = None

  def get_data(self):
    return self.data

  def set_data(self, data):
    self.data = data

  def get_next(self):
    return self.next

  def set_next(self, node):
    self.next = node


# ------------------------ Link List class ------------------------------- #
class LinkList:

  def __init__(self):
    self.head = None

  def is_empty(self):
    return self.head == None

  def traversal(self, data=None):
    node = self.head
    index = 0
    found = False
    while node is not None and not found:
      if node.get_data() == data:
        found = True
      else:
        node = node.get_next()
        index += 1
    return (node, index)

  def size(self):
    _, count = self.traversal(None)
    return count

  def search(self, data):
    node, _ = self.traversal(data)
    return node

  def add(self, data):
    node = Node(data)
    node.set_next(self.head)
    self.head = node

  def remove(self, data):
    previous_node = None
    current_node = self.head
    found = False
    while current_node is not None and not found:
      if current_node.get_data() == data:
        found = True
        if previous_node:
          previous_node.set_next(current_node.get_next())
        else:
          self.head = current_node
      else:
        previous_node = current_node
        current_node = current_node.get_next()
    return found

Uso

link_list = LinkList()
link_list.add(10)
link_list.add(20)
link_list.add(30)
link_list.add(40)
link_list.add(50)
link_list.size()
link_list.search(30)
link_list.remove(20)

Ideia original de implementação

http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/BasicDS/ImplementinganUnorderedListLinkedLists.html


0

Penso que a implementação abaixo preenche o projeto com bastante graciosidade.

'''singly linked lists, by Yingjie Lan, December 1st, 2011'''

class linkst:
    '''Singly linked list, with pythonic features.
The list has pointers to both the first and the last node.'''
    __slots__ = ['data', 'next'] #memory efficient
    def __init__(self, iterable=(), data=None, next=None):
        '''Provide an iterable to make a singly linked list.
Set iterable to None to make a data node for internal use.'''
        if iterable is not None: 
            self.data, self.next = self, None
            self.extend(iterable)
        else: #a common node
            self.data, self.next = data, next

    def empty(self):
        '''test if the list is empty'''
        return self.next is None

    def append(self, data):
        '''append to the end of list.'''
        last = self.data
        self.data = last.next = linkst(None, data)
        #self.data = last.next

    def insert(self, data, index=0):
        '''insert data before index.
Raise IndexError if index is out of range'''
        curr, cat = self, 0
        while cat < index and curr:
            curr, cat = curr.next, cat+1
        if index<0 or not curr:
            raise IndexError(index)
        new = linkst(None, data, curr.next)
        if curr.next is None: self.data = new
        curr.next = new

    def reverse(self):
        '''reverse the order of list in place'''
        current, prev = self.next, None
        while current: #what if list is empty?
            next = current.next
            current.next = prev
            prev, current = current, next
        if self.next: self.data = self.next
        self.next = prev

    def delete(self, index=0):
        '''remvoe the item at index from the list'''
        curr, cat = self, 0
        while cat < index and curr.next:
            curr, cat = curr.next, cat+1
        if index<0 or not curr.next:
            raise IndexError(index)
        curr.next = curr.next.next
        if curr.next is None: #tail
            self.data = curr #current == self?

    def remove(self, data):
        '''remove first occurrence of data.
Raises ValueError if the data is not present.'''
        current = self
        while current.next: #node to be examined
            if data == current.next.data: break
            current = current.next #move on
        else: raise ValueError(data)
        current.next = current.next.next
        if current.next is None: #tail
            self.data = current #current == self?

    def __contains__(self, data):
        '''membership test using keyword 'in'.'''
        current = self.next
        while current:
            if data == current.data:
                return True
            current = current.next
        return False

    def __iter__(self):
        '''iterate through list by for-statements.
return an iterator that must define the __next__ method.'''
        itr = linkst()
        itr.next = self.next
        return itr #invariance: itr.data == itr

    def __next__(self):
        '''the for-statement depends on this method
to provide items one by one in the list.
return the next data, and move on.'''
        #the invariance is checked so that a linked list
        #will not be mistakenly iterated over
        if self.data is not self or self.next is None:
            raise StopIteration()
        next = self.next
        self.next = next.next
        return next.data

    def __repr__(self):
        '''string representation of the list'''
        return 'linkst(%r)'%list(self)

    def __str__(self):
        '''converting the list to a string'''
        return '->'.join(str(i) for i in self)

    #note: this is NOT the class lab! see file linked.py.
    def extend(self, iterable):
        '''takes an iterable, and append all items in the iterable
to the end of the list self.'''
        last = self.data
        for i in iterable:
            last.next = linkst(None, i)
            last = last.next
        self.data = last

    def index(self, data):
        '''TODO: return first index of data in the list self.
    Raises ValueError if the value is not present.'''
        #must not convert self to a tuple or any other containers
        current, idx = self.next, 0
        while current:
            if current.data == data: return idx
            current, idx = current.next, idx+1
        raise ValueError(data)

0
class LinkedList:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

    def insert(self, node):
        if not self.next:
            self.next = node
        else:
            self.next.insert(node)

    def __str__(self):
        if self.next:
            return '%s -> %s' % (self.value, str(self.next))
        else:
            return ' %s ' % self.value

if __name__ == "__main__":
    items = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']    
    ll = None
    for item in items:
        if ll:
            next_ll = LinkedList(item)
            ll.insert(next_ll)
        else:
            ll = LinkedList(item)
    print('[ %s ]' % ll)

0

Primeiro de tudo, suponho que você queira listas vinculadas. Na prática, você pode usar collections.deque, cuja implementação atual do CPython é uma lista duplamente vinculada de blocos (cada bloco contém uma matriz de 62 objetos de carga). Ele consome a funcionalidade da lista vinculada. Você também pode procurar por uma extensão C chamada llistpypi. Se você deseja uma implementação em Python pura e fácil de seguir da lista vinculada ADT, pode dar uma olhada na minha implementação mínima a seguir.

class Node (object):
    """ Node for a linked list. """
    def __init__ (self, value, next=None):
        self.value = value
        self.next = next

class LinkedList (object):
    """ Linked list ADT implementation using class. 
        A linked list is a wrapper of a head pointer
        that references either None, or a node that contains 
        a reference to a linked list.
    """
    def __init__ (self, iterable=()):
        self.head = None
        for x in iterable:
            self.head = Node(x, self.head)

    def __iter__ (self):
        p = self.head
        while p is not None:
            yield p.value
            p = p.next

    def prepend (self, x):  # 'appendleft'
        self.head = Node(x, self.head)

    def reverse (self):
        """ In-place reversal. """
        p = self.head
        self.head = None
        while p is not None:
            p0, p = p, p.next
            p0.next = self.head
            self.head = p0

if __name__ == '__main__':
    ll = LinkedList([6,5,4])
    ll.prepend(3); ll.prepend(2)
    print list(ll)
    ll.reverse()
    print list(ll)

0

Amostra de uma lista duplamente vinculada (salve como linkedlist.py):

class node:
    def __init__(self, before=None, cargo=None, next=None): 
        self._previous = before
        self._cargo = cargo 
        self._next  = next 

    def __str__(self):
        return str(self._cargo) or None 

class linkedList:
    def __init__(self): 
        self._head = None 
        self._length = 0

    def add(self, cargo):
        n = node(None, cargo, self._head)
        if self._head:
            self._head._previous = n
        self._head = n
        self._length += 1

    def search(self,cargo):
        node = self._head
        while (node and node._cargo != cargo):
            node = node._next
        return node

    def delete(self,cargo):
        node = self.search(cargo)
        if node:
            prev = node._previous
            nx = node._next
            if prev:
                prev._next = node._next
            else:
                self._head = nx
                nx._previous = None
            if nx:
                nx._previous = prev 
            else:
                prev._next = None
        self._length -= 1

    def __str__(self):
        print 'Size of linked list: ',self._length
        node = self._head
        while node:
            print node
            node = node._next

Teste (salve como test.py):

from linkedlist import node, linkedList

def test():

    print 'Testing Linked List'

    l = linkedList()

    l.add(10)
    l.add(20)
    l.add(30)
    l.add(40)
    l.add(50)
    l.add(60)

    print 'Linked List after insert nodes:'
    l.__str__()

    print 'Search some value, 30:'
    node = l.search(30)
    print node

    print 'Delete some value, 30:'
    node = l.delete(30)
    l.__str__()

    print 'Delete first element, 60:'
    node = l.delete(60)
    l.__str__()

    print 'Delete last element, 10:'
    node = l.delete(10)
    l.__str__()


if __name__ == "__main__":
    test()

Saída :

Testing Linked List
Linked List after insert nodes:
Size of linked list:  6
60
50
40
30
20
10
Search some value, 30:
30
Delete some value, 30:
Size of linked list:  5
60
50
40
20
10
Delete first element, 60:
Size of linked list:  4
50
40
20
10
Delete last element, 10:
Size of linked list:  3
50
40
20

0

Também escrevi uma Lista Vinculada Única com base em algum tutorial, que possui as duas classes básicas de Nó e Lista Vinculada e alguns métodos adicionais para inserção, exclusão, reversão, classificação e outros.

Não é o melhor ou o mais fácil, mas funciona bem.

"""
🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏

Single Linked List (SLL):
A simple object-oriented implementation of Single Linked List (SLL) 
with some associated methods, such as create list, count nodes, delete nodes, and such. 

🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏
"""

class Node:
    """
    Instantiates a node
    """
    def __init__(self, value):
        """
        Node class constructor which sets the value and link of the node

        """
        self.info = value
        self.link = None

class SingleLinkedList:
    """
    Instantiates the SLL class
    """
    def __init__(self):
        """
        SLL class constructor which sets the value and link of the node

        """
        self.start = None

    def create_single_linked_list(self):
        """
        Reads values from stdin and appends them to this list and creates a SLL with integer nodes

        """
        try:
            number_of_nodes = int(input("👉   Enter a positive integer between 1-50 for the number of nodes you wish to have in the list: "))
            if number_of_nodes <= 0 or number_of_nodes > 51:
                print("💛 The number of nodes though must be an integer between 1 to 50!")
                self.create_single_linked_list()

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)
            self.create_single_linked_list()


        try:
            for _ in range(number_of_nodes):
                try:
                    data = int(input("👉   Enter an integer for the node to be inserted: "))
                    self.insert_node_at_end(data)
                except Exception as e:
                    print("💛 Error: ", e)
        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)

    def count_sll_nodes(self):
        """
        Counts the nodes of the linked list

        """
        try:
            p = self.start
            n = 0
            while p is not None:
                n += 1
                p = p.link

            if n >= 1:
                print(f"💚 The number of nodes in the linked list is {n}")
            else:
                print(f"💛 The SLL does not have a node!")
        except Exception as e: 
            print("💛 Error: ", e)

    def search_sll_nodes(self, x):
        """
        Searches the x integer in the linked list
        """
        try:
            position =  1
            p = self.start
            while p is not None:
                if p.info == x:
                    print(f"💚 YAAAY! We found {x} at position {position}")
                    return True

                #Increment the position
                position += 1 
                #Assign the next node to the current node
                p = p.link
            else:
                print(f"💔 Sorry! We couldn't find {x} at any position. Maybe, you might want to use option 9 and try again later!")
                return False
        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)

    def display_sll(self):
        """
        Displays the list
        """
        try:
            if self.start is None:
                print("💛 Single linked list is empty!")
                return

            display_sll = "💚 Single linked list nodes are: "
            p = self.start
            while p is not None:
                display_sll += str(p.info) + "\t"
                p = p.link

            print(display_sll)

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e) 

    def insert_node_in_beginning(self, data):
        """
        Inserts an integer in the beginning of the linked list

        """
        try:
            temp = Node(data)
            temp.link = self.start
            self.start = temp
        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)

    def insert_node_at_end(self, data):
        """
        Inserts an integer at the end of the linked list

        """
        try:            
            temp = Node(data)
            if self.start is None:
                self.start = temp
                return

            p = self.start  
            while p.link is not None:
                p = p.link
            p.link = temp
        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def insert_node_after_another(self, data, x):
        """
        Inserts an integer after the x node

        """
        try:
            p = self.start

            while p is not None:
                if p.info == x:
                    break
                p = p.link

            if p is None:
                print(f"💔 Sorry! {x} is not in the list.")
            else:
                temp = Node(data)
                temp.link = p.link
                p.link = temp
        except Exception as e: 
            print("💛 Error: ", e)


    def insert_node_before_another(self, data, x):
        """
        Inserts an integer before the x node

        """

        try:

            # If list is empty
            if self.start is None:
                print("💔 Sorry! The list is empty.")
                return 
            # If x is the first node, and new node should be inserted before the first node
            if x == self.start.info:
                temp = Node(data)
                temp.link = p.link
                p.link = temp

            # Finding the reference to the prior node containing x
            p = self.start
            while p.link is not None:
                if p.link.info == x:
                    break
                p = p.link

            if p.link is not None:
                print(f"💔 Sorry! {x} is not in the list.")
            else:
                temp = Node(data)
                temp.link = p.link
                p.link = temp           

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)

    def insert_node_at_position(self, data, k):
        """
        Inserts an integer in k position of the linked list

        """
        try:
            # if we wish to insert at the first node
            if k == 1:
                temp = Node(data)
                temp.link = self.start
                self.start = temp
                return

            p = self.start
            i = 1

            while i < k-1 and p is not None:
                p = p.link
                i += 1

            if p is None:
                print(f"💛 The max position is {i}") 
            else:    
                temp = Node(data)
                temp.link = self.start
                self.start = temp

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)

    def delete_a_node(self, x):
        """
        Deletes a node of a linked list

        """
        try:
            # If list is empty
            if self.start is None:
                print("💔 Sorry! The list is empty.")
                return

            # If there is only one node
            if self.start.info == x:
                self.start = self.start.link

            # If more than one node exists
            p = self.start
            while p.link is not None:
                if p.link.info == x:
                    break   
                p = p.link

            if p.link is None:
                print(f"💔 Sorry! {x} is not in the list.")
            else:
                p.link = p.link.link

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)

    def delete_sll_first_node(self):
        """
        Deletes the first node of a linked list

        """
        try:
            if self.start is None:
                return
            self.start = self.start.link

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def delete_sll_last_node(self):
        """
        Deletes the last node of a linked list

        """
        try:

            # If the list is empty
            if self.start is None:
                return

            # If there is only one node
            if self.start.link is None:
                self.start = None
                return

            # If there is more than one node    
            p = self.start

            # Increment until we find the node prior to the last node 
            while p.link.link is not None:
                p = p.link

            p.link = None   

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def reverse_sll(self):
        """
        Reverses the linked list

        """

        try:

            prev = None
            p = self.start
            while p is not None:
                next = p.link
                p.link = prev
                prev = p
                p = next
            self.start = prev

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def bubble_sort_sll_nodes_data(self):
        """
        Bubble sorts the linked list on integer values

        """

        try:

            # If the list is empty or there is only one node
            if self.start is None or self.start.link is None:
                print("💛 The list has no or only one node and sorting is not required.")
            end = None

            while end != self.start.link:
                p = self.start
                while p.link != end:
                    q = p.link
                    if p.info > q.info:
                        p.info, q.info = q.info, p.info
                    p = p.link
                end = p

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def bubble_sort_sll(self):
        """
        Bubble sorts the linked list

        """

        try:

            # If the list is empty or there is only one node
            if self.start is None or self.start.link is None:
                print("💛 The list has no or only one node and sorting is not required.")
            end = None

            while end != self.start.link:
                r = p = self.start
                while p.link != end:
                    q = p.link
                    if p.info > q.info:
                        p.link = q.link
                        q.link = p
                    if  p != self.start:
                        r.link = q.link
                    else:
                        self.start = q
                    p, q = q, p
                    r = p
                    p = p.link
                end = p

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def sll_has_cycle(self):
        """
        Tests the list for cycles using Tortoise and Hare Algorithm (Floyd's cycle detection algorithm)
        """

        try:

            if self.find_sll_cycle() is None:
                return False
            else:
                return True


        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def find_sll_cycle(self):
        """
        Finds cycles in the list, if any
        """

        try:

            # If there is one node or none, there is no cycle
            if self.start is None or self.start.link is None:
                return None

            # Otherwise, 
            slowR = self.start
            fastR = self.start

            while slowR is not None and fastR is not None:
                slowR = slowR.link
                fastR = fastR.link.link
                if slowR == fastR: 
                    return slowR

            return None

        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def remove_cycle_from_sll(self):
        """
        Removes the cycles
        """

        try:

            c = self.find_sll_cycle()

            # If there is no cycle
            if c is None:
                return

            print(f"💛 There is a cycle at node: ", c.info)

            p = c
            q = c
            len_cycles = 0
            while True:
                len_cycles += 1
                q = q.link

                if p == q:
                    break

            print(f"💛 The cycle length is {len_cycles}")

            len_rem_list = 0
            p = self.start

            while p != q:
                len_rem_list += 1
                p = p.link
                q = q.link

            print(f"💛 The number of nodes not included in the cycle is {len_rem_list}")

            length_list = len_rem_list + len_cycles

            print(f"💛 The SLL length is {length_list}")

            # This for loop goes to the end of the SLL, and set the last node to None and the cycle is removed. 
            p = self.start
            for _ in range(length_list-1):
                p = p.link
            p.link = None


        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def insert_cycle_in_sll(self, x):
        """
        Inserts a cycle at a node that contains x

        """

        try:

            if self.start is None:
                return False

            p = self.start
            px = None
            prev = None


            while p is not None:
                if p.info == x:
                    px = p
                prev = p
                p = p.link

            if px is not None:
                prev.link = px
            else:
                print(f"💔 Sorry! {x} is not in the list.")


        except Exception as e:
            print("💛 Error: ", e)


    def merge_using_new_list(self, list2):
        """
        Merges two already sorted SLLs by creating new lists
        """
        merge_list = SingleLinkedList()
        merge_list.start = self._merge_using_new_list(self.start, list2.start)
        return merge_list

    def _merge_using_new_list(self, p1, p2):
        """
        Private method of merge_using_new_list
        """
        if p1.info <= p2.info:
            Start_merge = Node(p1.info)
            p1 = p1.link
        else:
            Start_merge = Node(p2.info)
            p2 = p2.link            
        pM = Start_merge

        while p1 is not None and p2 is not None:
            if p1.info <= p2.info:
                pM.link = Node(p1.info)
                p1 = p1.link
            else:
                pM.link = Node(p2.info)
                p2 = p2.link
            pM = pM.link

        #If the second list is finished, yet the first list has some nodes
        while p1 is not None:
            pM.link = Node(p1.info)
            p1 = p1.link
            pM = pM.link

        #If the second list is finished, yet the first list has some nodes
        while p2 is not None:
            pM.link = Node(p2.info)
            p2 = p2.link
            pM = pM.link

        return Start_merge

    def merge_inplace(self, list2):
        """
        Merges two already sorted SLLs in place in O(1) of space
        """
        merge_list = SingleLinkedList()
        merge_list.start = self._merge_inplace(self.start, list2.start)
        return merge_list

    def _merge_inplace(self, p1, p2):
        """
        Merges two already sorted SLLs in place in O(1) of space
        """
        if p1.info <= p2.info:
            Start_merge = p1
            p1 = p1.link
        else:
            Start_merge = p2
            p2 = p2.link
        pM = Start_merge

        while p1 is not None and p2 is not None:
            if p1.info <= p2.info:
                pM.link = p1
                pM = pM.link
                p1 = p1.link
            else:
                pM.link = p2
                pM = pM.link
                p2 = p2.link

        if p1 is None:
            pM.link = p2
        else:
            pM.link = p1

        return Start_merge

    def merge_sort_sll(self):
        """
        Sorts the linked list using merge sort algorithm
        """
        self.start = self._merge_sort_recursive(self.start)


    def _merge_sort_recursive(self, list_start):
        """
        Recursively calls the merge sort algorithm for two divided lists
        """

        # If the list is empty or has only one node
        if list_start is None or list_start.link is None:
            return list_start

        # If the list has two nodes or more
        start_one = list_start
        start_two = self._divide_list(self_start)
        start_one = self._merge_sort_recursive(start_one)
        start_two = self._merge_sort_recursive(start_two)
        start_merge = self._merge_inplace(start_one, start_two)

        return start_merge

    def _divide_list(self, p):
        """
        Divides the linked list into two almost equally sized lists
        """

        # Refers to the third nodes of the list
        q = p.link.link

        while q is not None and p is not None:
            # Increments p one node at the time
            p = p.link
            # Increments q two nodes at the time
            q = q.link.link

        start_two = p.link
        p.link = None

        return start_two

    def concat_second_list_to_sll(self, list2):
        """
        Concatenates another SLL to an existing SLL
        """

        # If the second SLL has no node
        if list2.start is None:
            return

        # If the original SLL has no node
        if self.start is None:
            self.start = list2.start
            return

        # Otherwise traverse the original SLL
        p = self.start
        while p.link is not None:
            p = p.link

        # Link the last node to the first node of the second SLL
        p.link = list2.start



    def test_merge_using_new_list_and_inplace(self):
        """

        """

        LIST_ONE = SingleLinkedList()
        LIST_TWO = SingleLinkedList()

        LIST_ONE.create_single_linked_list()
        LIST_TWO.create_single_linked_list()

        print("1️⃣  The unsorted first list is: ")
        LIST_ONE.display_sll()

        print("2️⃣  The unsorted second list is: ")
        LIST_TWO.display_sll()


        LIST_ONE.bubble_sort_sll_nodes_data()
        LIST_TWO.bubble_sort_sll_nodes_data()

        print("1️⃣  The sorted first list is: ")
        LIST_ONE.display_sll()

        print("2️⃣  The sorted second list is: ")
        LIST_TWO.display_sll()

        LIST_THREE = LIST_ONE.merge_using_new_list(LIST_TWO)

        print("The merged list by creating a new list is: ")
        LIST_THREE.display_sll()


        LIST_FOUR = LIST_ONE.merge_inplace(LIST_TWO)

        print("The in-place merged list is: ")
        LIST_FOUR.display_sll()     


    def test_all_methods(self):
        """
        Tests all methods of the SLL class
        """

        OPTIONS_HELP = """
📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗
    Select a method from 1-19:                                                          
🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒🍒
        ℹ️   (1)    👉  Create a single liked list (SLL).
        ℹ️   (2)    👉  Display the SLL.                            
        ℹ️   (3)    👉  Count the nodes of SLL. 
        ℹ️   (4)    👉  Search the SLL.
        ℹ️   (5)    👉  Insert a node at the beginning of the SLL.
        ℹ️   (6)    👉  Insert a node at the end of the SLL.
        ℹ️   (7)    👉  Insert a node after a specified node of the SLL.
        ℹ️   (8)    👉  Insert a node before a specified node of the SLL.
        ℹ️   (9)    👉  Delete the first node of SLL.
        ℹ️   (10)   👉  Delete the last node of the SLL.
        ℹ️   (11)   👉  Delete a node you wish to remove.                           
        ℹ️   (12)   👉  Reverse the SLL.
        ℹ️   (13)   👉  Bubble sort the SLL by only exchanging the integer values.  
        ℹ️   (14)   👉  Bubble sort the SLL by exchanging links.                    
        ℹ️   (15)   👉  Merge sort the SLL.
        ℹ️   (16)   👉  Insert a cycle in the SLL.
        ℹ️   (17)   👉  Detect if the SLL has a cycle.
        ℹ️   (18)   👉  Remove cycle in the SLL.
        ℹ️   (19)   👉  Test merging two bubble-sorted SLLs.
        ℹ️   (20)   👉  Concatenate a second list to the SLL. 
        ℹ️   (21)   👉  Exit.
📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗📗
        """


        self.create_single_linked_list()

        while True:

            print(OPTIONS_HELP)

            UI_OPTION = int(input("👉   Enter an integer for the method you wish to run using the above help: "))

            if UI_OPTION == 1:
                data = int(input("👉   Enter an integer to be inserted at the end of the list: "))
                x = int(input("👉   Enter an integer to be inserted after that: "))
                self.insert_node_after_another(data, x)
            elif UI_OPTION == 2:
                self.display_sll()
            elif UI_OPTION == 3:
                self.count_sll_nodes()
            elif UI_OPTION == 4:
                data = int(input("👉   Enter an integer to be searched: "))
                self.search_sll_nodes(data)
            elif UI_OPTION == 5:
                data = int(input("👉   Enter an integer to be inserted at the beginning: "))
                self.insert_node_in_beginning(data)
            elif UI_OPTION == 6:
                data = int(input("👉   Enter an integer to be inserted at the end: "))
                self.insert_node_at_end(data)
            elif UI_OPTION == 7:
                data = int(input("👉   Enter an integer to be inserted: "))
                x = int(input("👉   Enter an integer to be inserted before that: "))
                self.insert_node_before_another(data, x)
            elif UI_OPTION == 8:
                data = int(input("👉   Enter an integer for the node to be inserted: "))
                k = int(input("👉   Enter an integer for the position at which you wish to insert the node: "))
                self.insert_node_before_another(data, k)
            elif UI_OPTION == 9:
                self.delete_sll_first_node()
            elif UI_OPTION == 10:
                self.delete_sll_last_node()
            elif UI_OPTION == 11:
                data = int(input("👉   Enter an integer for the node you wish to remove: "))
                self.delete_a_node(data)
            elif UI_OPTION == 12:
                self.reverse_sll()
            elif UI_OPTION == 13:
                self.bubble_sort_sll_nodes_data()
            elif UI_OPTION == 14:
                self.bubble_sort_sll()
            elif UI_OPTION == 15:
                self.merge_sort_sll()
            elif UI_OPTION == 16:
                data = int(input("👉   Enter an integer at which a cycle has to be formed: "))
                self.insert_cycle_in_sll(data)
            elif UI_OPTION == 17:
                if self.sll_has_cycle():
                    print("💛 The linked list has a cycle. ")
                else:
                    print("💚 YAAAY! The linked list does not have a cycle. ")
            elif UI_OPTION == 18:
                self.remove_cycle_from_sll()
            elif UI_OPTION == 19:
                self.test_merge_using_new_list_and_inplace()
            elif UI_OPTION == 20:
                list2 = self.create_single_linked_list()
                self.concat_second_list_to_sll(list2)
            elif UI_OPTION == 21:
                break
            else:
                print("💛 Option must be an integer, between 1 to 21.")

            print()     



if __name__ == '__main__':
    # Instantiates a new SLL object
    SLL_OBJECT = SingleLinkedList()
    SLL_OBJECT.test_all_methods()

0

Expandindo a resposta de Nick Stinemates

class Node(object):
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def prepend_node(self, data):
        new_node = Node()
        new_node.data = data
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node

    def append_node(self, data):
        new_node = Node()
        new_node.data = data
        current = self.head
        while current.next:
            current = current.next
        current.next = new_node

    def reverse(self):
        """ In-place reversal, modifies exiting list"""
        previous = None
        current_node = self.head

        while current_node:
            temp =  current_node.next
            current_node.next = previous
            previous = current_node
            current_node = temp
        self.head = previous

    def search(self, data):
        current_node = self.head
        try:
            while current_node.data != data:
                current_node = current_node.next
            return True
        except:
            return False

    def display(self):
        if self.head is None:
            print("Linked list is empty")
        else:
            current_node = self.head
            while current_node:
                print(current_node.data)
                current_node = current_node.next

    def list_length(self):
        list_length = 0
        current_node = self.head
        while current_node:
            list_length += 1
            current_node = current_node.next
        return list_length


def main():
    linked_list = LinkedList()

    linked_list.prepend_node(1)
    linked_list.prepend_node(2)
    linked_list.prepend_node(3)
    linked_list.append_node(24)
    linked_list.append_node(25)
    linked_list.display()
    linked_list.reverse()
    linked_list.display()
    print(linked_list.search(1))
    linked_list.reverse()
    linked_list.display()
    print("Lenght of singly linked list is: " + str(linked_list.list_length()))


if __name__ == "__main__":
    main()

-1

Meus 2 centavos

class Node:
    def __init__(self, value=None, next=None):
        self.value = value
        self.next = next

    def __str__(self):
        return str(self.value)


class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.first = None
        self.last = None

    def add(self, x):
        current = Node(x, None)
        try:
            self.last.next = current
        except AttributeError:
            self.first = current
            self.last = current
        else:
            self.last = current

    def print_list(self):
        node = self.first
        while node:
            print node.value
            node = node.next

ll = LinkedList()
ll.add("1st")
ll.add("2nd")
ll.add("3rd")
ll.add("4th")
ll.add("5th")

ll.print_list()

# Result: 
# 1st
# 2nd
# 3rd
# 4th
# 5th

-1
enter code here
enter code here

class node:
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.next = None
class linked_list:
    def __init__(self):
        self.cur_node = None
        self.head = None
    def add_node(self,data):
        new_node = node()
        if self.head == None:
            self.head = new_node
            self.cur_node = new_node
        new_node.data = data
        new_node.next = None
        self.cur_node.next = new_node
        self.cur_node = new_node
    def list_print(self):
        node = self.head
        while node:
            print (node.data)
            node = node.next
    def delete(self):
        node = self.head
        next_node = node.next
        del(node)
        self.head = next_node
a = linked_list()
a.add_node(1)
a.add_node(2)
a.add_node(3)
a.add_node(4)
a.delete()
a.list_print()

Você responde a uma pergunta antiga que já possui várias respostas bem recebidas e não dá nenhuma explicação. Qual o motivo de publicar sua versão? Tem algum benefício sobre as soluções já apresentadas? Ou qualquer outro valor agregado? Edite sua resposta e adicione algumas explicações para torná-la mais completa.
Honk

-1

minha lista vinculada dupla pode ser compreensível para noobies. Se você está familiarizado com o DS em C, isso é bastante legível.

# LinkedList..

class node:
    def __init__(self):           ##Cluster of Nodes' properties 
        self.data=None
        self.next=None
        self.prev=None

class linkedList():
    def __init__(self):
        self.t = node()                    // for future use
        self.cur_node = node()             // current node
        self.start=node()

    def add(self,data):                          // appending the LL

        self.new_node = node()
        self.new_node.data=data
        if self.cur_node.data is None:          
            self.start=self.new_node               //For the 1st node only

        self.cur_node.next=self.new_node
        self.new_node.prev=self.cur_node
        self.cur_node=self.new_node


    def backward_display(self):                  //Displays LL backwards
        self.t=self.cur_node
        while self.t.data is not None:
            print(self.t.data)
            self.t=self.t.prev

    def forward_display(self):                   //Displays LL Forward
        self.t=self.start
        while self.t.data is not None:
            print(self.t.data)
            self.t=self.t.next
            if self.t.next is None:
                print(self.t.data)
                break

    def main(self):                          //This is kind of the main 
                                               function in C
        ch=0
        while ch is not 4:                    //Switch-case in C 
            ch=int(input("Enter your choice:"))
            if ch is 1:
                data=int(input("Enter data to be added:"))
                ll.add(data)
                ll.main()
            elif ch is 2:
                ll.forward_display()
                ll.main()
            elif ch is 3:
                ll.backward_display()
                ll.main()
            else:
                print("Program ends!!")
                return


ll=linkedList()
ll.main()

Embora muitas outras simplificações possam ser adicionadas a esse código, pensei que uma implementação bruta me tornaria mais fácil de entender.


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