数组需要一块连续的内存空间来存储，对内存的要求比较高。如果申请一个 100MB 大小的数组，当内存中没有连续的、足够大的存储空间时，即便内存的剩余总可用空间大于 100MB，仍然会申请失败。
而链表恰恰相反，它并不需要一块连续的内存空间，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用，所以如果申请 100MB 大小的链表，根本不会有问题。
2. 链表分类
三种最常见的链表结构：
单链表 头HEAD，尾TAIL，指针NEXT，最后一个next指向None；
双向链表 指针也指向了前一个节点previous或prev；
循环链表 最后一个NEXT指向头节点；
链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起。其中，把内存块称为链表的“结点”。为了将所有的结点串起来，每个链表的结点除了存储数据之外，还需要记录链上的下一个结点的地址。
记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next。
2.1 单链表
其中有两个结点是比较特殊的，它们分别是第一个结点和最后一个结点。习惯性地把第一个结点叫作头结点，把最后一个结点叫作尾结点。
其中，头结点用来记录链表的基地址。有了它，就可以遍历得到整条链表。而尾结点特殊的地方是：指针不是指向下一个结点，而是指向一个空地址 NULL，表示这是链表上最后一个结点。
两个指针，使用NEXT连接起来的，同时还提供了一个头指针和尾指针，很方便的知道头和尾在哪里。
单链表的增加插入、删除和查找操作。
① 增加插入结点
增加一个新节点，一个新的结点要插入链表中时候，找到它的位置，新结点直接把它的NEXT指针指向要插入的位置元素的前边，然后把前边元素的指针再指向新结点，这个元素就自然的插入到了链表中。
② 删除节点
删除操作，直接把它前边结点的指针直接挪到它后边的结点中，也就是跨过中间要删除的结点，再把要删除的结点从内存中释放掉。
插入和删除，都是直接操作两次NEXT指针，是常数级的，时间复杂度是O(1)，要优于数组，但是它的查找却是O(n)。
在进行数组的插入、删除操作时，为了保持内存数据的连续性，需要做大量的数据搬移，所以时间复杂度是 O(n)。
而在链表中插入或者删除一个数据，我们并不需要为了保持内存的连续性而搬移结点，因为链表的存储空间本身就不是连续的。所以，在链表中插入和删除一个数据是非常快速的。针对链表的插入和删除操作，
只需要考虑相邻结点的指针改变，所以对应的时间复杂度是 O(1)。
③ 查找
有利就有弊。链表要想随机访问第 k 个元素，就没有数组那么高效了。因为链表中的数据并非连续存储的，所以无法像数组那样，根据首地址和下标，通过寻址公式就能直接计算出对应的内存地址，而是需要
从头节点一步一步往后挪动 依次遍历，直到找到相应的结点。
可以把链表想象成一个队伍，队伍中的每个人都只知道自己后面的人是谁，所以当我们希望知道排在第 k 位的人是谁的时候，就需要从第一个人开始，一个一个地往下数。所以，链表随机访问的性能没有数组好，需要 O(n) 的时间复杂度。
所以，链表随机访问的性能没有数组好，需要 O(n) 的时间复杂度。
2.2 双向链表 Double Linked List
单向链表只有一个方向，结点只有一个后继指针 next 指向后面的结点。而双向链表，它支持两个方向，每个结点不止有一个后继指针 next 指向后面的结点，还有一个前驱指针 prev 指向前面的结点，查找的
时候更方便简洁一点。
双向链表需要额外的两个空间来存储后继结点和前驱结点的地址。所以，如果存储同样多的数据，双向链表要比单链表占用更多的内存空间。虽然两个指针比较浪费存储空间，但可以支持双向遍历，这样也带来了双向链表操作的灵活性。
从结构上来看，双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表简单、高效。
单链表和双链表的删除和插入操作的比较
单链表的插入、删除操作的时间复杂度是 O(1) ，但是这种说法实际上是不准确的，或者说是有先决条件的。
① 删除操作。
在实际的软件开发中，从链表中删除一个数据无外乎这两种情况：
-
删除结点中“值等于某个给定值”的结点；
-
删除给定指针指向的结点。
对于第一种情况，不管是单链表还是双向链表，为了查找到值等于给定值的结点，都需要从头结点开始一个一个依次遍历对比，直到找到值等于给定值的结点，然后再通过指针操作将其删除。
尽管单纯的删除操作时间复杂度是 O(1)，但遍历查找的时间是主要的耗时点，对应的时间复杂度为 O(n)。根据时间复杂度分析中的加法法则，删除值等于给定值的结点对应的链表操作的总时间复杂度为 O(n)。
对于第二种情况，已经找到了要删除的结点，但是删除某个结点 q 需要知道其前驱结点，而单链表并不支持直接获取前驱结点，所以，为了找到前驱结点，我们还是要从头结点开始遍历链表，
直到 p.next = q，说明 p 是 q 的前驱结点。
但是对于双向链表来说，这种情况就比较有优势了。因为双向链表中的结点已经保存了前驱结点的指针，不需要像单链表那样遍历。所以，针对第二种情况，单链表删除操作需要 O(n) 的时间复杂度，而双向链
表只需要在 O(1) 的时间复杂度内就搞定了！
② 插入操作
同理，如果在链表的某个指定结点前面插入一个结点，双向链表比单链表有很大的优势。双向链表可以在 O(1) 时间复杂度搞定，而单向链表需要 O(n) 的时间复杂度。可参照刚刚的删除操作。
除了插入、删除操作有优势之外，对于一个有序链表，双向链表的按值查询的效率也要比单链表高一些。因为，可以记录上次查找的位置 p，每次查询时，根据要查找的值与 p 的大小关系，决定是往前还是
往后查找，所以平均只需要查找一半的数据。
在实际的软件开发中，双向链表尽管比较费内存，但还是比单链表的应用更加广泛的原因。Java 语言中LinkedHashMap 这个容器，它的实现原理就用到了双向链表这种数据结构。
用空间换时间
当内存空间充足的时候，如果我们更加追求代码的执行速度，就可以选择空间复杂度相对较高、但时间复杂度相对很低的算法或者数据结构。相反，如果内存比较紧缺，比如代码跑在手机或者单片机上，这
个时候，就要反过来用时间换空间的设计思路。
缓存实际上就是利用了空间换时间的设计思想。如果我们把数据存储在硬盘上，会比较节省内存，但每次查找数据都要询问一次硬盘，会比较慢。但如果我们通过缓存技术，事先将数据加载在内存中，虽然
会比较耗费内存空间，但是每次数据查询的速度就大大提高了。
对于执行较慢的程序，可以通过消耗更多的内存（空间换时间）来进行优化； 而消耗过多内存的程序，可以通过消耗更多的时间（时间换空间）来降低内存的消耗。
2.3 循环链表
循环链表是一种特殊的单链表
实际上，循环链表也很简单。它跟单链表唯一的区别就在尾结点。 单链表的尾结点指针指向空地址，表示这就是最后的结点了。而循环链表的尾结点指针是指向链表的头结点。
和单链表相比，循环链表的优点是从链尾到链头比较方便。当要处理的数据具有环型结构特点时，就特别适合采用循环链表。比如著名的约瑟夫问题。尽管用单链表也可以实现，但是用循环链表实现的话，代码就会简洁很多。
2.4 双向循环链表
了解了循环链表和双向链表，把这两种链表整合在一起就是一个新的版本：双向循环链表。
Java中LinkedList即 实现了一个双向循环链表。
3. 链表 VS 数组
正是因为内存存储的区别，它们插入、删除、随机访问操作的时间复杂度正好相反。
① 数组简单易用，在实现上使用的是连续的内存空间，可以借助 CPU 的缓存机制，预读数组中的数据，所以访问效率更高。
而链表在内存中并不是连续存储，所以对 CPU 缓存不友好，没办法有效预读。
PS：CPU缓存机制（
CPU在从内存读取数据的时候，会先把读取到的数据加载到CPU的缓存中。而CPU每次从内 存读取数据并不是只读取那个特定要访问的地址，而是读取一个数据块 并保存到CPU缓存中，然后下次访问内存 数据的时候就会先从CPU缓存开始查找，如果找到就不需要再从内存中取。这样就实现了比内存访问速度更快的机制，也就是CPU缓存存在的意义: 为了弥补内存访问速度过慢与CPU执行速度快之间的差异而引入。
对于数组来说，存储空间是连续的，所以在加载某个下标的时候可以把以后的几个下标元素 也加载到CPU缓存这样执行速度会快于存储空间不连续的链表存储。
）
② 数组的缺点是大小固定，一经声明就要占用整块连续内存空间。如果声明的数组过大，系统可能没有足够的连续内存空间分配给它，导致“内存不足（out of memory）”。如果声明的数组过小，则可能出现不
够用的情况。这时只能再申请一个更大的内存空间，把原数组拷贝进去，非常费时。
链表本身没有大小的限制，天然地支持动态扩容，我觉得这也是它与数组最大的区别。 Java 中的 ArrayList 容器，虽然支持动态扩容，但当我们往支持动态扩容的数组中插入一个数据时，如果数组中没有空闲
空间了，就会申请一个更大的空间，将数据拷贝过去，而数据拷贝的操作是非常耗时的。 比如用 ArrayList 存储了了 1GB 大小的数据，这个时候已经没有空闲空间了，当再插入数据的时候，ArrayList 会申请一
个 1.5GB 大小的存储空间，并且把原来那 1GB 的数据拷贝到新申请的空间上。听起来是不是就很耗时？
③ 除此之外，如果你的代码对内存的使用非常苛刻，那数组就更适合你。因为链表中的每个结点都需要消耗额外的存储空间去存储一份指向下一个结点的指针，所以内存消耗会翻倍。而且，对链表进行频繁的
插入、删除操作，还会导致频繁的内存申请和释放，容易造成内存碎片，如果是 Java 语言，就有可能会导致频繁的 GC（Garbage Collection，垃圾回收）。
4. 链表的时间复杂度
space： O(n)
prepend： O(1)
append： O(1)
lookup： O(n)
insert： O(1)
delete： O(1)
链表的两种常用操作：插入和删除 时间复杂度都是O(1)
Java中的LinkedList ：它的实现不是一个单链表，而是一个双向链表。
它的Node Class名字叫Entry；
/** 85: * The first element in the list. 86: */ 87: transient Entry<T> first; //HEAD指针 88: 89: /** 90: * The last element in the list. 91: */ 92: transient Entry<T> last; //TAIL指针 /** 100: * Class to represent an entry in the list. Holds a single element. 101: */ 102: private static final class Entry<T> 103: { 104: /** The element in the list. */ 105: T data; 106: 107: /** The next list entry, null if this is last. */ 108: Entry<T> next; 109: 110: /** The previous list entry, null if this is first. */ 111: Entry<T> previous; 112: 113: /** 114: * Construct an entry. 115: * @param data the list element 116: */ 117: Entry(T data) 118: { 119: this.data = data; 120: } 121: } // class Entry