Lista enlazada de Python


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¿Cuál es la forma más fácil de usar una lista vinculada en Python? En el esquema, una lista vinculada se define simplemente por '(1 2 3 4 5). Las listas [1, 2, 3, 4, 5]y las tuplas de Python (1, 2, 3, 4, 5)no son, de hecho, listas enlazadas, y las listas enlazadas tienen algunas propiedades agradables, como la concatenación de tiempo constante y la capacidad de hacer referencia a partes separadas de ellas. ¡Hazlos inmutables y es realmente fácil trabajar con ellos!


11
Esto podría ayudarlo a visualizarlo ... pythontutor.com/…

Respuestas:


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Aquí hay algunas funciones de lista basadas en la representación 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")

dónde w = sys.stdout.write

Aunque las listas doblemente vinculadas se usan de manera famosa en la receta del conjunto ordenado de Raymond Hettinger , las listas individualmente vinculadas no tienen ningún valor práctico en Python.

He nunca se utilizó una lista de enlace simple en Python para cualquier problema, excepto educativo.

Thomas Watnedal sugirió un buen recurso educativo Cómo pensar como un informático, Capítulo 17: Listas vinculadas :

Una lista vinculada es:

  • la lista vacía, representada por Ninguno, o
  • un nodo que contiene un objeto de carga y una referencia a una 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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Usted dice: nunca ha utilizado una lista vinculada individualmente en Python para ningún problema, excepto educativo. Eso es bueno para usted :-) Pero puedo asegurarle: Existen problemas en el mundo real en los que una lista vinculada proporcionará una solución ideal :-) Es por eso que escaneé StackOverflow en busca de listas vinculadas :-)
Regis May

8
@RegisMay: ¿le importaría proporcionar un enlace a un ejemplo de código práctico específico? (nota: debe ser "una lista individualmente vinculada en Python" "En el mundo real": describa los beneficios para su ejemplo, por ejemplo, legibilidad, rendimiento u otro "valor práctico" de su elección). He hecho una solicitud similar en el pasado: en 8 años, cero enlaces, excepto las listas doblemente enlazadas utilizadas en la receta del conjunto ordenado de Raymond Hettinger, tal vez, podría explicarse que solo los programadores nuevos en Python leen esta pregunta. Sería valioso y muy apreciado.
jfs

3
Oh, lo siento. No soy hablante nativo de inglés y confundí "una lista individualmente vinculada" con "una sola lista vinculada". Sin embargo, requiero una lista (doble) vinculada, que no existe en Python. Un deque no ayuda, ya que necesito acceso directo a cada elemento sin iterar sobre todos los elementos. Mi objetivo: quiero implementar un caché. Sin embargo: si mi imperfección en el idioma inglés hace que mis comentarios estén fuera de lugar, elimínelos. Perdón por cualquier inconveniente.
Regis mayo

55
Una ventaja práctica de una lista vinculada individualmente sobre listas o matrices doblemente vinculadas (que Python usa internamente para las listas) es que dos listas vinculadas pueden compartir una cola. Esto es muy útil para algoritmos dinámicos que requieren valores guardados de iteraciones anteriores en las que compartir las colas de la lista pueden reducir la complejidad de la memoria de cuadrática a lineal y eliminar la sobrecarga de tiempo debido a la copia.
saolof

3
Ese enlace rosettacode fue un ejemplo del mundo real, que utiliza una lista vinculada simulada en lugar de una lista vinculada real. Míralo, reescríbelo para usar una lista vinculada real, para una mayor claridad y legibilidad, y ahí tienes el ejemplo del mundo real de una lista vinculada que se utiliza para mejorar el código existente. Y, en segundo lugar, el algoritmo de subsecuencia de mayor crecimiento se usa en el mundo real, en estadísticas, así que ahí lo tiene. QED :). Más allá de eso, aceptemos estar en desacuerdo. :)
Gino

158

Para algunas necesidades, una deque también puede ser útil. Puede agregar y eliminar elementos en ambos extremos de una deque a un costo de O (1).

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

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

16
Si bien dequees un tipo de datos útil, no es una lista vinculada (aunque se implementa utilizando una lista doblemente vinculada a nivel C). Entonces responde a la pregunta "¿qué usarías en lugar de listas enlazadas en Python?" y en ese caso la primera respuesta debería ser (para algunas necesidades) una lista de Python ordinaria (tampoco es una lista vinculada).
jfs

3
@JFSebastian: casi estoy de acuerdo contigo :) Creo que la pregunta que responde es más bien: "¿Cuál es la forma pitónica de resolver un problema que utiliza una lista vinculada en otros idiomas". No es que las listas vinculadas no sean útiles, es solo que los problemas en los que una deque no funciona son muy raros.
Emil Stenström

9
No tiene nada que ver con "Pythonic": una lista vinculada es una estructura de datos diferente que un deque, y en las diversas operaciones que admiten los dos, tienen tiempos de ejecución diferentes.
Thanatos

44
@ dimo414: las listas vinculadas generalmente prohíben la indexación (no linked_list[n]) porque sería O (n). Las secuencias lo permiten y lo realizan en O (1). Sin embargo, las listas vinculadas, dado un iterador en la lista, pueden permitir la inserción y eliminación de O (1), mientras que las etiquetas no pueden (es O (n), como un vector). (Excepto en el frente y al final, donde ambas deques y listas vinculadas son O (1). (Aunque la deque probablemente se amortiza O (1). La lista vinculada no lo es))
Thanatos

3
@MadPhysicist "[deque] se comporta como una lista vinculada en casi todos los sentidos, incluso si el nombre es diferente". - es incorrecto o no tiene sentido: es incorrecto porque las listas vinculadas pueden proporcionar diferentes garantías para las complejidades del tiempo, por ejemplo, puede eliminar un elemento (posición conocida) de una lista vinculada en O (1) mientras que deque no lo promete ( es O(n)) Si "casi en todos los sentidos" permite ignorar la diferencia en la O grande, entonces su declaración no tiene sentido porque podríamos usar una lista integrada de Python como una deque si no fuera por pop (0), inserte (0, v) las garantías de O grande .
jfs

69

Escribí esto el otro día

#! /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()

¿Cómo podría revisar la lista y buscar un nodo específico con datos específicos?
locoboy

1
@locoboy, el código para hacerlo sería similar en lógica al código en list_print().
Dennis

Muestra la lista en orden inverso

35

La respuesta aceptada es bastante complicada. Aquí hay un diseño más estándar:

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

Es una LinkedListclase simple basada en el diseño directo de C ++ y el Capítulo 17: Listas vinculadas , según lo 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
Me gusta esta respuesta Una liendre, creo que X is Nonees preferible ==. stackoverflow.com/a/2988117/1740227
mateor

¿La segunda rama insertno es un caso particular de la tercera, para que pueda eliminar por completo la elifcláusula?
Jaime

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Las listas inmutables se representan mejor a través de dos tuplas, ninguna representando NIL. Para permitir la formulación simple de tales listas, puede usar esta función:

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

Para trabajar con tales listas, prefiero proporcionar toda la colección de funciones LISP (es decir, primero, segundo, enésimo, etc.), que introducir métodos.


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Aquí hay una versión un poco más compleja de una clase de lista vinculada, con una interfaz similar a los tipos de secuencia de Python (es decir, admite indexación, segmentación, concatenación con secuencias arbitrarias, etc.). Debe tener un antecedente O (1), no copia datos a menos que sea necesario y se puede usar de manera bastante intercambiable con las tuplas.

No será tan eficiente en tiempo o espacio como las celdas de contras lisp, ya que las clases de python son obviamente un poco más pesadas (podría mejorar un poco las cosas con " __slots__ = '_head','_tail'" para reducir el uso de memoria). Sin embargo, tendrá las características deseadas de rendimiento O grande.

Ejemplo 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])

Implementación:

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

Supongo que no es tan sorprendente, pero este ejemplo de 8 años (!) No funciona con python 3 :)
Andy Hayden

1
Proporcione una explicación para la nueva y un poco de explicación general.
anukalp

7

llist: tipos de datos de listas vinculadas para Python

El módulo llist implementa estructuras de datos de listas vinculadas. Admite una lista doblemente vinculada, es decir, dllisty una estructura de datos individualmente vinculada sllist.

dllist objetos

Este objeto representa una estructura de datos de lista doblemente vinculada.

first

Primer dllistnodeobjeto en la lista. Nonesi la lista está vacía

last

Último dllistnode objeto en la lista. Ninguno si la lista está vacía.

Los objetos dllist también admiten los siguientes métodos:

append(x)

Agregue xal lado derecho de la lista y regrese insertado dllistnode.

appendleft(x)

Agregue xal lado izquierdo de la lista y regrese insertado dllistnode.

appendright(x)

Agregue xal lado derecho de la lista y regrese insertado dllistnode.

clear()

Eliminar todos los nodos de la lista.

extend(iterable)

Agregue elementos desde iterableel lado derecho de la lista.

extendleft(iterable)

Agregue elementos desde iterableel lado izquierdo de la lista.

extendright(iterable)

Agregue elementos desde iterableel lado derecho de la lista.

insert(x[, before])

Agregue xal lado derecho de la lista si beforeno se especifica, o inserte xal lado izquierdo de dllistnode before. Retorno insertado dllistnode.

nodeat(index)

Nodo de retorno (de tipo dllistnode) en index.

pop()

Elimine y devuelva el valor de un elemento del lado derecho de la lista.

popleft()

Elimine y devuelva el valor de un elemento del lado izquierdo de la lista.

popright()

Eliminar y devolver el valor de un elemento del lado derecho de la lista

remove(node)

Eliminar node de la lista y devuelva el elemento que estaba almacenado en ella.

dllistnode objetos

clase llist.dllistnode([value])

Devuelve un nuevo nodo de lista doblemente vinculado, inicializado (opcionalmente) con value .

dllistnode los objetos proporcionan los siguientes atributos:

next

Siguiente nodo en la lista. Este atributo es de solo lectura.

prev

Nodo anterior en la lista. Este atributo es de solo lectura.

value

Valor almacenado en este nodo. Compilado de esta referencia

sllist

clase llist.sllist([iterable]) Devuelve una nueva lista vinculada individualmente inicializada con elementos de iterable. Si no se especifica iterable, el nuevo sllistestá vacío.

Se define un conjunto similar de atributos y operaciones para este sllistobjeto. Vea esta referencia para más información.


¿Hay una fuente para esto? ¿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

Basé esta función adicional en 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

El método que tiene agrega el nuevo nodo al principio, mientras que he visto muchas implementaciones que generalmente agregan un nuevo nodo al final, pero lo que sea, es divertido hacerlo.


2

Lo siguiente es lo que se me ocurrió. Es similar a Riccardo C.'s , en este hilo, excepto que imprime los números en orden en lugar de hacerlo al revés. También hice que el objeto LinkedList sea un iterador de Python para imprimir la lista como lo haría con una 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 hay un error antes de aumentar StopIteration. Si va a preservar el nodo actual como un estado interno, debe restablecerlo antes de dejar de iterar para que la próxima vez que la lista vinculada se repita, ingrese su primera cláusula.
Tim Wilder el

2

Acabo de hacer esto como un juguete divertido. Debería ser inmutable siempre y cuando no toques los métodos con un guión bajo y ponga en práctica un montón de magia de Python como indexación y len.


1

Cuando use listas enlazadas inmutables, considere usar la tupla de Python directamente.

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

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

Es realmente así de fácil, y puedes mantener las funciones adicionales como len (ls), x en ls, etc.


Las tuplas no tienen las características de rendimiento que él pidió. Su rest () es O (n) en oposición a O (1) para una lista vinculada, ya que está consiguiendo un nuevo encabezado.
Brian

Correcto. Mi punto es: no solicite listas vinculadas para implementar su algoritmo, más bien use las funciones de Python para implementarlo de manera óptima. Por ejemplo, iterar sobre una lista vinculada es O (n), al igual que iterar sobre una tupla de Python usando "for x in t:"
Ber

Creo que la forma correcta de usar tuplas para implementar listas vinculadas es la respuesta aceptada aquí. tu manera usa objetos inmutables tipo matriz
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

Puse una clase de lista enlazada individualmente Python 2.xy 3.x en https://pypi.python.org/pypi/linked_list_mod/

Se ha probado con CPython 2.7, CPython 3.4, Pypy 2.3.1, Pypy3 2.3.1 y Jython 2.7b2, y viene con un buen conjunto de pruebas automatizadas.

También incluye clases LIFO y FIFO.

Sin embargo, no son inmutables.


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

Clase 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(), '-|---->  ',

Salida

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

1

Aquí está mi implementación simple:

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)

Salida:

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

1

Aquí está mi solución:

Implementación

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)

Idea original de implementación

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


0

Creo que la implementación a continuación llena la factura con bastante gracia.

'''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

En primer lugar, supongo que quieres listas vinculadas. En la práctica, puede usar collections.deque, cuya implementación actual de CPython es una lista de bloques doblemente vinculados (cada bloque contiene una matriz de 62 objetos de carga). Subsume la funcionalidad de la lista vinculada. También puede buscar una extensión C llamada llisten pypi. Si desea una implementación de Python pura y fácil de seguir de la lista vinculada ADT, puede echar un vistazo a mi siguiente implementación mínima.

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

Muestra de una lista doblemente vinculada (guardar 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

Prueba (guardar 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()

Salida :

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

También escribí una Lista enlazada única basada en un tutorial, que tiene las dos clases básicas de Nodo y Lista enlazada, y algunos métodos adicionales para inserción, eliminación, inversión, clasificación y demás.

No es lo mejor ni lo más fácil, aunque funciona bien.

"""
🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏🍎🍏

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

Ampliando la respuesta 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

Mis 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()

Responde una pregunta anterior que ya tiene varias respuestas bien recibidas y no da ninguna explicación. ¿Cuál es el motivo de publicar su versión? ¿Tiene algún beneficio sobre las soluciones ya presentadas? ¿O algún otro valor agregado? Edite su respuesta y agregue alguna explicación para que su respuesta sea más completa.
tocar la bocina el

-1

mi lista enlazada doble podría ser comprensible para los novatos. Si está familiarizado con DS en C, esto es bastante legible.

# 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()

Aunque se pueden agregar muchas más simplificaciones a este código, pensé que una implementación en bruto sería más fácil de entender.


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