news 2026/9/2 13:00:57

C++基础笔记(三)链表list

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
C++基础笔记(三)链表list
一、数据结构说明
  1. list
    std::list是一种双向链表(doubly linked list),其底层数据结构是互不连续的节点。
    • 刷题要点
      • 任何位置进行元素的插入和删除都非常高效,时间复杂度为 O(1)。
      • 不支持随机访问(如list[i]),只能通过迭代器顺序访问,访问第 N 个元素时间复杂度为 O(N)。
      • 在需要频繁在序列中间进行增删操作,且不需要随机访问的场景下,listvectordeque更具优势。
二、常见使用方法

std::list核心使用

#include <list> #include <algorithm> // 部分操作可能需要,但list有自带的sort // 常见构造 std::list<int> l; // 空 list std::list<int> l3 = {1,2,3,4}; // 列表初始化 // 查看属性 l.size(); // 元素个数,O(N) (可能,视具体实现) l.empty(); // 是否为空,O(1) // 注意:list 没有 capacity() 接口,因为是链表结构,按需分配。 // 改变大小 l.resize(n); // 改变 size:变大时填充默认值,变小时移除多余元素。 l.clear(); // 清空所有元素。 // 元素增删改查 l.push_back(x); // 尾部添加,O(1) l.pop_back(); // 删除尾部元素,O(1) l.push_front(x); // 头部添加,O(1) l.pop_front(); // 头部删除,O(1) l.insert(it, x); // 在迭代器 it 位置插入,O(1) l.erase(it); // 擦除 it(返回下一个元素迭代器),O(1) // 遍历 // list 不支持随机访问,只能用迭代器或范围for循环 for (const auto &x : l) { /* ... */ } for (auto it = l.begin(); it != l.end(); ++it) { /* ... */ }

std::list特殊操作

// 排序 l.sort(); // 默认升序,list自带的排序方法,O(N log N) l.sort(std::greater<int>()); // 降序 // 合并与拼接 l.merge(other_list); // 将 other_list 合并到当前 list (要求两者都已排序),other_list 变空。 l.splice(it, other_list); // 将 other_list 的所有元素移动到当前 list 的 it 位置,other_list 变空。 // 移除 l.remove(value); // 移除所有值为 value 的元素。 l.remove_if(predicate); // 移除所有满足 predicate 条件的元素。 l.unique(); // 移除连续重复的元素(list 必须已排序)。 l.reverse(); // 反转 list。
三、底层实现
  1. list
    std::list的底层是一个双向循环链表。每个节点包含数据、指向前一个节点的指针和指向后一个节点的指针。通常会有一个“哨兵节点”(伪头节点)来简化边界处理。
    • 插入和删除:仅需修改少量指针,时间复杂度为 O(1)。
    • 随机访问:不支持 O(1),需 O(N) 遍历。
    • 内存开销:每个节点额外的指针存储导致内存占用高于std::vector
    • 迭代器稳定性:插入和删除元素时,除了被删除元素的迭代器,其他迭代器保持有效。
四、注意事项
  • 选择依据std::list最适用于需要频繁在序列中间进行插入和删除,但不要求随机访问的场景。如果涉及大量随机访问或内存连续性有要求,应优先考虑std::vectorstd::deque
  • 排序:由于不支持随机访问迭代器,std::list不能使用std::sort,而必须使用其自带的sort()成员函数
  • 内存和性能:尽管插入删除快,但由于内存不连续,list的遍历可能比vector慢,且每个元素占用更多内存。
  • 迭代器失效list的迭代器在插入和删除操作时相对稳定,但为了代码清晰和避免潜在问题,建议在操作后更新相关迭代器。
  • 使用场景:需要频繁在数据结构中进行插入,删除或者合并操作,同时不需要排序或者在插入的时候已经有序。又或者是不确定数据的大小或者内存碎片较多的场景(这种刷题的时候不考虑内存问题,大部分都是时间不够),例如基数排序中的每个桶中的元素(不过一般vector也能实现而且效果更好就是了)。
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