Вот мое решение:

Реализация

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

Использование

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)

Идея реализации оригинала

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

Мои 2 цента

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

Пример связанного списка дважды (сохранить как 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

Тестирование (сохранить как 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()

Выход:

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

Вот моя простая реализация:

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)

Выход:

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

При использовании неизменяемых связанных списков, используйте непосредственно кортеж Python.

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

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

На самом деле это простота, и вы можете сохранить дополнительные функции, такие как len (ls), x в ls и т. д.

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)

Вот несколько более сложная версия связанного класса списка, с похожим интерфейсом к типам последовательностей python (т. е. поддерживает индексирование, нарезку, конкатенацию с произвольными последовательностями и т. д.). Он должен иметь O (1) prepend, не копировать данные, если только это не требуется, и может использоваться довольно взаимозаменяемо с кортежами.

Это будет не так просто, как пространство или время, как lisp cons cells, так как классы python, очевидно, немного более тяжелы (вы можете немного улучшить ситуацию с помощью «__slots__ = '_head','_tail'», чтобы уменьшить использование памяти). Однако он будет иметь желаемые характеристики производительности.

Пример использования:

>>> 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])

Реализация:

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

мой двойной Linked List может быть понятен noobies .. Если ур, знакомый с DS в C, это вполне читаемо.

# 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()

Хотя к этому коду можно добавить еще много упрощений, я подумал сырая реализация мне более захватывающая.

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

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()

Я поместил в список https://pypi.python.org/pypi/linked_list_mod/

класс списка с одиночным соединением Python 2.x и 3.x] Он тестируется с CPython 2.7, CPython 3.4, Pypy 2.3.1, Pypy3 2.3.1 и Jython 2.7b2 и поставляется с красивым автоматизированным набором тестов.

Он также включает классы LIFO и FIFO.

Они не являются неизменными, хотя.

llist - Связанные списки типов данных для модуля Python

llist реализуют структуры данных связанных списков. Он поддерживает двусвязный список, т. Е. dllist и односвязную структуру данных sllist.

Объекты dllist

Этот объект представляет структуру данных с двойной связью.

first

Первый объект dllistnode в списке. None, если список пуст.

last

Последний объект dllistnode в списке. Нет, если список пуст.

Объекты dllist также поддерживают следующие методы:

append(x)

Добавьте x в правую сторону списка и вставьте dllistnode.

appendleft(x)

Добавьте x в левую сторону списка и вставьте dllistnode.

appendright(x)

Добавьте x в правую сторону списка и вставьте dllistnode.

clear()

Удалите все узлы из списка.

extend(iterable)

Добавить элементы из iterable в правую сторону списка.

extendleft(iterable)

Добавить элементы из iterable в в левой части списка.

extendright(iterable)

Добавить элементы из iterable в правую сторону списка.

insert(x[, before])

Добавить x в правую сторону списка, если before не указана, или вставьте x в левую сторону dllistnode before. Возврат вставлен dllistnode.

nodeat(index)

Вернуть узел (типа dllistnode) в index.

pop()

Удалите и верните значение элемента с правой стороны списка.

popleft()

Удалите и верните значение элемента из левой части списка.

popright()

Удалить и вернуть значение элемента с правой стороны списка

remove(node)

Удалить node из списка и вернуть элемент, который был сохранен в нем.

dllistnode objects

class llist.dllistnode([value])

Возвращает новый узел с двойным соединением, инициализируется (необязательно) с value.

dllistnode объекты предоставляют следующие атрибуты:

next

Следующий узел в списке. Этот атрибут доступен только для чтения.

prev

Предыдущий узел в списке. Этот атрибут доступен только для чтения.

value

Значение, сохраненное в этом узле. Скомпилировано из этой ссылки

sllist

class llist.sllist([iterable]) Возвращает новый отдельный список, инициализированный элементами из iterable. Если iterable не указан, новый sllist пуст.

Аналогичный набор атрибутов и операций определен для этого объекта sllist. См. эту ссылку для получения дополнительной информации.

Если вы хотите просто создать простой понравившийся список, обратитесь к этому коду

l = [1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, [9, [10]]]]]]]]]]

для визуализации выполнения для этой трески Visit http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit

Неизменяемые списки лучше всего представлены через два кортежа, а None - NIL. Чтобы разрешить простую формулировку таких списков, вы можете использовать эту функцию:

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

Чтобы работать с такими списками, я предпочел бы предоставить весь набор функций LISP (то есть сначала, второй, n-й и т. Д.). ), чем введение методов.

Класс связанного списка

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

Использование

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

Выход

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

Прежде всего, я предполагаю, что вам нужны связанные списки. На практике вы можете использовать collections.deque, чья текущая реализация CPython представляет собой двусвязный список блоков (каждый блок содержит массив из 62 грузовых объектов). Он включает функциональность связанного списка. Вы также можете найти расширение C, названное llist на pypi. Если вам нужна чистая-Python и простая в использовании реализация связанного списка ADT, вы можете взглянуть на мою следующую минимальную реализацию.

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)

Я написал это на днях

#! /usr/bin/env python

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


class linked_list:
    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 = linked_list()
ll.add_node(1)
ll.add_node(2)
ll.add_node(3)

ll.list_print()

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())

Я просто это как забавная игрушка. Он должен быть неизменным, если вы не трогаете методы подчеркивания с префиксом, и он реализует кучу магии Python, например индексирование, и len.

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)

Для некоторых нужд также может быть полезен deque . Вы можете добавлять и удалять элементы на обоих концах дека по цене O (1).

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

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