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【算法】链表的基本操作和高频算法题

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发表于 2022-5-21 23:30:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
链表的基本操作
链表的基础操作有查找、删除、添加。

查找
先定义一下链表的数据结构:
class DataNode{
    int key;
    int value;
   
    DataNode pre;
    DataNode next;
   
    public DataNode(){};
   
    public DataNode (int key,int value){
        this.key = key;
        this.value = value;
    }
}

2bb669120548ba89f454dcc4d1af15d9_1383122-20220521215449103-349034663.png
其中的key和value就是节点实际存储的值。pre和next分别指向前一个节点和下一个节点。一般的单向链表只有next,我这里定义的是双向链表。查找操作就是从头节点,一直遍历next,直到找到目标节点为止。可以用while循环或者递归实现,找到目标节点就跳出或返回即可,时间复杂度为O(n)。

删除
以上面的双向链表为例,演示一下删除操作。我们假设有三个节点A、B、C,现要删除B节点。把A.next指向C,C.pre指向A。中间的B节点就不在链路上了,会被垃圾收回器给回收掉。
public void delNode(DataNode node){
    node.pre.next = node.next;
    node.next.pre = node.pre;
}

上面的代码初看可能有点绕,其实链表除了查找操作,都有点绕,建议画图理解。其中node.pre.next就是上一个节点的下一个节点,把它改成node.next,就相当于让上一个节点指向自己的下一个节点。第二行代码就是让下一个节点的pre指向自己的上一个节点。删除操作的时间复杂度为O(1)。

添加
假设有A、C两个节点,现要往中间添加一个B节点。思路看图都能想到,你的写法不一定要和我一样,只是注意别丢失节点了,代码如下:
//写法1
public void addNode(DataNode pre,DataNode node){
    //先记录一下pre.next节点,否则下一步会丢失C节点
    DataNode next = pre.next; // 记录C
    pre.next = node; //A->B
    node.next = next; //B->C
    next.pre = node; // B<-C
    node.pre = pre; // A<-B
}
//写法2,不用临时变量
public void addNode(DataNode pre,DataNode node){
    node.next = pre.next; //B->C
    node.pre = pre; //A<-B
    pre.next = node; // A->B
    node.next.pre = node; //C<-B
}
算法题
LRU缓存
关于链表的算法题中,我觉得最能训练链表操作的就是LRU缓存。即给出已给固定容量的容器,往里put元素时,如果容量到达最大,就删除最久未使用的元素。

题目描述:

实现 LRUCache 类:

LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存

int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 -1 。

void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在,则变更其数据值 value ;如果不存在,则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ,则应该 逐出 最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

思路:根据key找到value,所以肯定要一个Hash表存储值。元素数量超过capacity就要删除最久未使用的关键字。我们就设计一个链表,每次get元素A时,就把A移到链表头部。需要删除元素时,直接删除链表尾部的元素,尾部的就是最久没使用的。

每次get时要把对应的元素移至头部,为了避免遍历链表,设计Hash表的value类型可以设置成DataNode,这样就免去的链表查找的时间。DataNode就复用开头定义的数据结构。
class LRUCache {
    int capacity;
    HashMap<Integer,DataNode> map;
   
    //定义一个虚拟的头节点和尾节点,方便删除尾节点和往头节点添加元素
    DataNode head;
    DataNode tail;

    //1.初始化相关属性
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new HashMap<>();
        head = new DataNode();
        tail = new DataNode();
        head.next = tail;
        tail.pre = head;
    }
    //2.实现get逻辑,里面的moveToHead可以先不实现
    public int get(int key) {
        DataNode node = map.get(key);
        if(node==null){
            return -1;
        }
        //把node节点移至头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }
   
    //3.实现put逻辑
    public void put(int key, int value) {
        if(map.containsKey(key)){
            //如果当前key已经存在
            DataNode node = map.get(key);
            moveToHead(node);
            node.value = value;
        }else{
            //不存在就新建一个node,如果超过capacity就删除尾部节点
            DataNode node = new DataNode(key,value);
            map.put(key,node);
            if(map.size()>capacity){
                //因为还要从map中删除元素,所以removeTail要有返回值
                DataNode delNode = removeTail();
                map.remove(delNode.key);
            }
            addHead(node);
        }
    }
   
    //4.最后一步,实现上面所需的链表操作方法
    private void moveToHead(DataNode node){
        //先删除,再移至头部
        removeNode(node);
        addHead(node);
    }
   
    private void addHead(DataNode node){
        node.next = head.next;
        node.pre = head;
        head.next = node;
        node.next.pre = node;
    }
   
    private DataNode removeTail(){
        DataNode delNode = tail.pre;
        removeNode(delNode);
        return delNode;
    }
   
    //removeTail和moveToHead都有删除元素的操作,所以再提取一个删除方法
    private void removeNode(DataNode node){
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }
}
反转链表
反转链表也是面试中出现频率比较高的,反转链表是个单向链表,它的操作比双向链表更简单。

题目描述:

给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。
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思路:定义两个指针(变量),一个指向当前节点,一个指向前一个节点。每次反转指针指向的两个节点,然后指针往后移一位。
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
*     int val;
*     ListNode next;
*     ListNode() {}
*     ListNode(int val) { this.val = val; }
*     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
* }
*/
class Solution {
    public ListNode reverseList(ListNode head) {
        if(head==null||head.next==null){
            return head;
        }
        ListNode pre = null;
        ListNode node = head;
        while(node!=null){
            ListNode temp = node.next;
            //反转node和pre
            node.next = pre;
            //node和pre往后移一位
            pre = node;
            node = temp;
        }
        //因为node最终会移到尾节点的next上,也就是null
        //所以pre才是真正的尾节点,也就是反转后的头节点
        return pre;
    }
}
环形链表
题目描述:

出一个链表的head,判断该链表是否是环形链表。如果是,就返回环形的入口。如果不是,就返回null。

7d543a5b91bd93dbb0f20cbd46f9daa9_1383122-20220521215529904-804333481.png
如上图,入口节点就是2。

思路1:要做出这个题不难,第一下就能想到:边遍历链表,边往Hash表存储节点,每次遍历前判断Hash表是否存在当前节点,如果存在,这个节点就是环形入口。如果遍历完了,还没有重复节点,就说明没有环形。时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n)。
/**
* Definition for singly-linked list.
* class ListNode {
*     int val;
*     ListNode next;
*     ListNode(int x) {
*         val = x;
*         next = null;
*     }
* }
*/
public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        HashSet<ListNode> set = new HashSet<>();
        while(head!=null){
            if(set.contains(head)){
                return head;
            }
            set.add(head);
            head = head.next;
        }
        return null;
    }
}
思路2:优化链表的空间复杂度常用手段就是用指针,思路2就是定义两个快慢指针,属于数学逻辑范畴了。我们定义一个慢指针slow,一个快指针fast。slow一次移动一位,fast一次移动两位。

如果fast移到了null节点,说明链表无环,直接返回null

fast和slow相遇

此时fast和slow一定在环形内,否则不可能相遇。我们假设head到环形入口(不含入口)的长度为x,环形长度为y。
然后假设slow走了s步,则fast走了2s步(fast是slow的两倍速)
fast和slow相遇时,fast在环内比slow多走了ny步(关键点,可以画图理解一下)
所以fast=2s=s+ny(s是slow走的步数,ny是fast比slow多走的步数)
所以s=ny
根据上面的推测s=ny,接着可以推算出,入口点就是x+ny。因为y是环形长度,n是正整数,所以ny实际上和y没区别,无非就是多绕了几圈。(关键点,也可以画图理解一下)。
此时slow已经走了ny步,所以再走x步就是入口点了。但是我们不知道x等于多少,那我们就让一个指针从head再走一遍,一次走一步,和slow相遇点就是入口点。为了少创建一个变量,可以让fast指针回到head节点重新走。
public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        if(head==null||head.next==null){
            return null;
        }
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        while(true){
            if(fast == null||fast.next == null){
                return null;
            }
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
            //第一次相遇
            if(fast==slow){
                break;
            }
        }
        fast = head;
        while(fast!=slow){
            fast = fast.next;
            slow = slow.next;
        }
        return slow;
    }
}
https://www.cnblogs.com/lbhym/p/16296162.html





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