在运算中使用顺序表比链表好
在数据结构中，顺序表和链表都是用来存储数据的基本结构之一。虽然它们具有类似的作用，但它们的实现方式不同。顺序表是一种基于数组实现的数据结构，数据在物理上是连续存储的，而链表则是通过每个节点中的指针来实现数据之间的关联。虽然链表在一些场景下显得更灵活，但是在运算中使用顺序表比链表好。本篇文章主要分析了从存取效率、缓存友好性、算法实现等多个角度，说明了顺序表在运算中的优越性。
存取效率
在存取数据方面，顺序表比链表更高效。顺序表中的数据在物理上是连续存储的，因此可以通过数组下标直接定位到目标数据的位置。这个过程的时间复杂度是O(1)，即常量级别的时间，效率非常高。而链表则需要遍历整个链表才能找到目标数据，该过程的时间复杂度是O(n)，其中n是链表元素的个数，效率相对较低。顺序表在存储数据时需要申请一块连续的内存空间，在存储数据时会引起内存地址的连续变化，因此，顺序表所需空间更少，寻址速度也更加快。
缓存友好性
在CPU中有多级缓存，这些缓存的大小各不相同。处理器中的缓存是分级的，L1和L2缓存的大小比L3要小得多。当我们使用连续的数据时，它们通常会在链表中全部分散，并且不易批量加载到高速缓存中。这样的话，存取每一项的速度就会慢下来。而对于顺序表，由于相邻元素的依次存储，当需要多次存取附近元素时，更容易利用高速缓存提高存取效率，因此具有更好的缓存友好性。
算法实现
很多关于算法的问题，对于顺序表都有简单而有效的解决办法。此外，在处理大规模数据集时，使用顺序表更为便捷。比如，在排序算法中，使用堆排序、快速排序等高效的排序算法时，顺序表的效率明显比链表高。因为快排算法需要大量的数据交换，这是顺序表优势的体现，它的交换时长相对于链表快了很多。基础操作对于任何算法来说都至关重要。使用顺序表进行各种基础操作，比如搜索、访问、增加或删除某个元素等，效率都高于链表。
综上所述，顺序表相对于链表有着更快的存取效率、更好的缓存友好性和更适合算法实现等优势。当需要频繁存取、操作数据集时，应优先考虑使用顺序表来实现。但要根据具体场景需要，灵活应用各种数据结构，例如当需要经常插入或删除元素时，链表则有更好的表现。最终要根据实际情况加以选择，以及合理的选择数据结构来满足特定的需求。
