链表可视化工具
交互式单向链表——支持头部/尾部插入、查找、删除，配有指针遍历动画和单步控制按钮。直接在浏览器中运行。
伪代码
Run an operation to see its steps.
Avg · Worst
使用方法
- 1 输入一个数值，点击 Insert head 或 Insert tail 添加节点。
- 2 点击 Search 遍历链表查找某个值，或点击 Delete 断开某个节点的连接。
- 3 使用 Random 插入一个随机值，或使用 Clear 清空整个链表。
- 4 可以逐步后退或前进，观察指针如何从 head 一直走到 ∅（null）。
为什么使用此工具
- 直观查看节点如何通过 next 指针相连，并最终指向 ∅（null）。
- 观察从 head 开始逐个节点遍历的过程——时间复杂度为 O(n)。
- 对比头部插入 O(1) 与尾部插入及查找操作 O(n) 之间的差异。
- 完全在你的浏览器中运行，无需注册，无需上传任何数据。
常见问题
什么是链表？
链表是一种线性数据结构，其中每个节点都存储一个值和一个指向下一个节点的指针（next）。最后一个节点指向 null（∅）。
链表各种操作的时间复杂度是多少？
在头部插入或删除的时间复杂度为 O(1)；而查找，或在其他位置插入/删除，则是 O(n)，因为需要遍历整个链表。
链表和数组（array）有什么区别？
数组支持 O(1) 的随机访问，但在中间插入/删除的代价较高；链表在已经拿到目标节点的情况下，插入/删除只需 O(1)，但按位置访问则需要 O(n)。
什么是双向链表（doubly linked list）？
双向链表是指每个节点还额外存储一个指向前一个节点的指针，这样既可以反向遍历，也能在已有节点引用的情况下以 O(1) 的复杂度完成删除。
什么是 链表可视化工具？
链表可视化工具用动画演示单向链表的运作方式——各个节点通过 next 指针相互连接，最终指向 null（∅）。该工具直观展示了在头部/尾部插入节点、基于顺序遍历的查找操作，以及通过断开指针连接来删除节点的过程。
功能特性
Traverse / insert / delete
Animate pointer updates as nodes are added, removed, or visited.
Complexity
Access / search: O(n). Insert / delete at a known node: O(1). Space: O(n).
100% private
Runs entirely in your browser — nothing is uploaded.
示例
Input
list A → B → C, search COutput
visit A → B → C (3 hops from head, O(n))常见使用场景
-
1
Understand pointers
See how nodes link together and how insertion rewires pointers.
-
2
Array vs linked list
Compare O(n) access here against O(1) array indexing.
-
3
Build stacks & queues
Learn the node structure behind list-backed stacks and queues.
Zerethon's linked list visualizer animates a singly linked list in your browser, showing traversal, insertion, and deletion as pointer changes between nodes. Access and search are O(n) (you must walk from the head), while insertion or deletion at a known node is O(1). Space is O(n).
- 分类
- 算法
- 价格
- 免费
- 隐私
- 基于浏览器
- 注册
- 无需
References
- MIT OCW 6.006 — Introduction to Algorithms (CLRS) — MIT OpenCourseWare
- VisuAlgo — Linked List / Stack / Queue — VisuAlgo (NUS)
- Linked list — Wikipedia
隐私
除非另有说明，否则你的数据永远不会离开浏览器。链表可视化工具 完全在客户端运行 — 无需上传服务器，不记录日志，不追踪你输入的内容。
刚接触？阅读包含 Big-O 分析的分步讲解： 了解 Data Structures →
对比
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