练习 14：双链表
译者：飞龙
自豪地采用谷歌翻译
以前的练习可能需要花一段时间才能完成，因为你必须弄清楚如何使单个链表工作。希望视频为你提供完成练习的足够信息，并向你展示如何审计代码。在本练习中，你将实现更好的链表DoubleLinkedList。
在SingleLinkedList中，你应该已经意识到，涉及列表末尾的任何操作，都必须遍历每个节点，直到到达末尾。SingleLinkedList仅仅对于列表前面是高效的，那里你可以轻松地更改next指针。shift和unshift操作非常快，但pop和push的开销随链表增大而增大。你可以通过保留下一个元素到最后一个元素的引用来加速，但是如果要替换该元素，该怎么办？同样，你必须遍历所有的元素来找到这个元素。你可以通过细微变化来获得一些速度改进，但更好的解决方案是，修改结构，使其可以从任何位置工作。
DoubleLinkedList与SingleLinkedList几乎一样，但它还有prev（上一个）链接，指向它前面的DoubleLinkedListNode。每个节点有一个额外的指针，使许多操作突然变得容易得多。你还可以在DoubleLinkedList中，轻易添加一个指向end的指针，所以你可以直接访问头部和尾部。这使得push和pop效率更加高效，因为你可以直接访问尾部，并使用node.prev指针获取上一个节点。
考虑到这些变化，我们的节点类看起来像这样：
class DoubleLinkedListNode(object):
def __init__(self, value, nxt, prev):
self.value = value
self.next = nxt
self.prev = prev
def __repr__(self):
nval = self.next and self.next.value or None
pval = self.prev and self.prev.value or None
return f"[{self.value}, {repr(nval)}, {repr(pval)}]"
所有添加的东西就是self.prev = prev，以及在__repr__中处理它。DoubleLinkedList类的实现使用SingleLinkedList的相同方式，除了你需要为链表末尾添加一个额外的变量。
class DoubleLinkedList(object):
def __init__(self):
self.begin = None
self.end = None
引入不变条件
所有要实现的操作都一样，但是我们有一些额外的事情需要考虑：
def push(self, obj):
"""将新的值附加到链表尾部。"""
def pop(self):
"""移除最后一个元素并返回它。"""
def shift(self, obj):
"""将新的值附加到链表头部。"""
def unshift(self):
"""移除第一个元素并返回它。"""
def detach_node(self, node):
"""你有时需要这个操作，但是多数都在 remove() 里面。它应该接受一个节点，将其从链表分离，无论节点是否在头部、尾部还是在中间。"""
def remove(self, obj):
"""寻找匹配的元素并从中移除。"""
def first(self):
"""返回第一个元素的*引用*，不要移除。"""
def last(self):
"""返回最后一个元素的*引用*，不要移除。"""
def count(self):
"""计算链表中的元素数量。"""
def get(self, index):
"""获取下标处的值。"""
def dump(self, mark):
"""转储链表内容的调试函数。"""
使用self.end指针，你现在必须在每个操作中处理更多的条件：
- 是否有零个元素？那么
self.begin和self.end都需要是None。 - 如果有一个元素，那么
self.begin和self.end必须相等（指向同一个节点）。 - 第一个节点的
prev必须始终为None。 - 最后一个节点的
next必须始终为None。
这些事实必须在DoubleLinkedList的生命周期中维持，这使得它们成为“不变条件”或者只是“不变量”。不变量的想法是，无论如何，这些基础检查显示了结构正常工作。查看不变量的一种方法是，任何重复调用的测试或者assert调用可以移动进一个函数，叫做_invariant，它执行这些检查。然后，你可以在测试中或每个函数的开始和结束处调用此函数。这样做会减少你的缺陷率，因为你假设“不管我做什么，这些都是真的”。
不变量检查的唯一问题是它们的运行花费时间。如果每个函数调用也调用另一个函数两次，那么你就为每个函数增加了潜在的重要负担。如果你的_invariant函数也会导致成本增加，就变得更糟。想象一下，如果你添加了不变量：“所有节点都有一个next和prev，除了第一个和最后一个。这意味着每个函数调用都遍历列表两次。当你必须确保类一直有效时，这是值得的。如果不是，那就是一个问题。
在这本书中，你可以使用_invariant函数，但请记住，你不需要始终使用它们。寻找方法，只在测试套件或调试中激活它们，或者在初始开发过程中使用它们，这是有效使用它们的关键。我建议你只在函数顶部调用_invariant，或者只在测试套件中调用它们。这是一个很好的权衡。
挑战练习
在本练习中，你将实现DoubleLinkedList的操作，但此时你还将使用_invariant函数来检查每个操作之前和之后是否正常。最好的方法是,在每个函数的顶部调用_invariant，然后在测试套件中的关键点调用它。DoubleLinkedList的测试套件几乎是SingleLinkedList测试的复制粘贴副本，除了在关键点添加_invariant调用。
与SingleLinkedList一样，你需要自己手动研究此数据结构。你应该在纸张上绘制节点结构，并手动执行某些操作。接下来，在dllist.py文件中手动实现DoubleLinkedListNode。之后，花费一两个 45 分钟的时间，来尝试黑掉一些操作来弄清楚。我推荐push和pop。之后，你可以观看视频以查看我的工作，以及如何组合使用我的代码的审计和_invariant函数，来检查我在做什么。
深入学习
与以前的练习一样，你要按照记忆再次实现此数据结构。把你所知道的东西放在一个房间里，你的笔记本电脑在另一个房间。你将要执行此操作，直到你可以按照记忆实现DoubleLinkedList，而无需任何参考。
