数据结构与算法-学习笔记（15）

为何散列表和链表常常会一块儿使用？

数组占据随机访问的优点，却有须要连续内存的缺点。

链表具备可不连续存储的优点，但访问查找是线性的。

散列表和链表、跳表的混合使用，是为告终合数组和链表的优点，规避它们的不足。

咱们能够得出数据结构和算法的重要性排行榜：连续空间 > 时间 > 碎片空间。

所以散列表和链表会一块儿来使用。

举例

LRU缓存淘汰算法

以前用链表实现，它的时间复杂度是O(n)。 利用散列表和链表能够优化到O(1)。

1. 首先根据缓存数据的插入顺序进行排序，造成一个双向链表。
2. 根据缓存数据data建立一个散列表，冲突的解决方式采用链表的形式。

hnext指针是为了链接散列表中的冲突链表； prev和next指针是双向链表的前继和后继指针。

这样在查询、插入、删除操做的时间复杂度都是O(1)。

Redis有序集合

对学生（id、name、score）对象数据集合进行一下操做：

• 添加一个学生对象；
• 按照id来删除学生对象；
• 按照id来查找学生对象；
• 按照score区间查找数据，如score在[100,356]之间的学生对象；
• 按照score从小到大排序学生对象。

这时就能够结合散列表、双向链表、跳表来实现。 使用双向链表对学生对象以score进行排序，结合跳表。在使用id做为key实现散列表。

iOS YYMemoryCache 利用散列表和双向链表实现内存缓存。 散列表的实现：直接使用系统提供CFMutableDictionaryRef