<jupyter_start><jupyter_text>双向链表>一种更复杂的链表是“双向链表”或“双面链表”。每个节点有两个链接：一个指向前一个节点，当此节点为第一个节点时，指向空值；而另一个指向下一个节点，>当此节点为最后一个节点时，指向空值。 节点示意图![双向链表节点示意图](/DataStructure/image/double_link_list_node.png)- 表元素域elem用来存放具体的数据。- 链接域prev用来存放上一个节点的位置（python中的标识）- 链接域next用来存放下一个节点的位置（python中的标识） 双向链表示意图![双向链表示意图](/DataStructure/image/double_link_list.png)<jupyter_code># 节点的实现
class Node(object):
    """双向链表节点"""
    def __init__(self, item):
        self.item = item
        self.next = None
        self.prev = None


class DoubleLinkList(object):
    """双向链表"""
    def __init__(self):
        self._head = None

    def is_empty(self):
        """判断链表是否为空"""
        return self._head is None

    def length(self):
        """返回链表的长度"""
        cur = self._head
        count = 0
        while cur is not None :
            count += 1
            cur = cur.next
        return count

    def travel(self):
        """遍历链表"""
        cur = self._head
        while cur is not None:
            print(cur.item)
            cur = cur.next
        print("")

    def add(self, item):
        """头部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            # 如果是空链表，将_head指向node
            self._head = node
        else:
            # 将node的next指向_head的头节点
            node.next = self._head
            # 将_head的头节点的prev指向node
            self._head.prev = node
            # 将_head 指向node
            self._head = node

    def append(self, item):
        """尾部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            # 如果是空链表，将_head指向node
            self._head = node
        else:
            # 移动到链表尾部
            cur = self._head
            while cur.next is not None:
                cur = cur.next
            # 将尾节点cur的next指向node
            cur.next = node
            # 将node的prev指向cur
            node.prev = cur

    def search(self, item):
        """查找元素是否存在"""
        cur = self._head
        while cur is not None:
            if cur.item == item:
                return True
            cur = cur.next
        return False
    
    def insert(self, pos, item):
        """在指定位置添加节点"""
        if pos <= 0:
            self.add(item)
        elif pos > (self.length()-1):
            self.append(item)
        else:
            node = Node(item)
            cur = self._head
            count = 0
            # 移动到指定位置的前一个位置
            while count < (pos-1):
                count += 1
                cur = cur.next
            # 将node的prev指向cur
            node.prev = cur
            # 将node的next指向cur的下一个节点
            node.next = cur.next
            # 将cur的下一个节点的prev指向node
            cur.next.prev = node
            # 将cur的next指向node
            cur.next = node
              
    def remove(self, item):
        """删除元素"""
        if self.is_empty():
            return
        else:
            cur = self._head
            if cur.item == item:
                # 如果首节点的元素即是要删除的元素
                if cur.next is None:
                    # 如果链表只有这一个节点
                    self._head = None
                else:
                    # 将第二个节点的prev设置为None
                    cur.next.prev = None
                    # 将_head指向第二个节点
                    self._head = cur.next
                return
            while cur is not None:
                if cur.item == item:
                    # 将cur的前一个节点的next指向cur的后一个节点
                    cur.prev.next = cur.next
                    # 将cur的后一个节点的prev指向cur的前一个节点
                    cur.next.prev = cur.prev
                    break
                cur = cur.next
    
if __name__ == "__main__":
    dl_list = DoubleLinkList()
    dl_list.add(1)
    dl_list.add(2)
    dl_list.append(3)
    dl_list.insert(2, 4)
    dl_list.insert(4, 5)
    dl_list.insert(0, 6)
    print("length:",dl_list.length())
    dl_list.travel()
    print(dl_list.search(3))
    print(dl_list.search(4))
    dl_list.remove(1)
    print("length:",dl_list.length())
    dl_list.travel()<jupyter_output>length: 6
6
2
1
4
3
5

True
True
length: 5
6
2
4
3
5
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09865805168986083, 'fraction_numerical': 0.007952286282306162, 'mean_word_length': 1.3676470588235294, 'pattern_counts': {'":': 1, '<': 6, '<?xml version=': 0, '>': 7, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '274148', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1491, 'n_tokens_neox': 1554, 'n_words': 258, 'path': 'DataStructure/double_link_list.ipynb', 'repo_name': 'lb971216008/Use-Python-to-Achieve', 'size': '4024'}