数据结构-02-链表(Linkied List)

北慕城南 提交于 2020-04-09 09:51:54

##Linked List - 链表 链表是线性表的一种。线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构。线性表数据元素之间的关系是一对一的关系,即除了第一个和最后一个数据元素之外,其它数据元素都是首尾相接的。线性表有两种存储方式,一种是顺序存储结构,另一种是链式存储结构。我们常用的数组就是一种典型的顺序存储结构。

相反,链式存储结构就是两个相邻的元素在内存中可能不是相邻的,每一个元素都有一个指针域,指针域一般是存储着到下一个元素的指针。这种存储方式的优点是插入和删除的时间复杂度为 O(1),不会浪费太多内存,添加元素的时候才会申请内存,删除元素会释放内存。缺点是访问的时间复杂度最坏为 O(n)。

顺序表的特性是随机读取,也就是访问一个元素的时间复杂度是O(1),链式表的特性是插入和删除的时间复杂度为O(1)。

链表就是链式存储的线性表。根据指针域的不同,链表分为单向链表、双向链表、循环链表等等。

请看示例:

class listNode:
	def __init__(self, val):
		self.val = val
		self.next = None

##链表的基本操作 ###反转链表 ####单向链表

链表的基本形式是:1 -> 2 -> 3 -> null,反转需要变为 3 -> 2 -> 1 -> null。这里要注意:

  • 访问某个节点 curt.next 时,要检验 curt 是否为 null。
  • 要把反转后的最后一个节点(即反转前的第一个节点)指向 null。

示例:

class listNode:
	def __init__(self, val):
		self.val = val
		self.next = None


	def reserse(self, head):

		prev = None

		while head:
			temp = head.next
			head.next = prev
			prev = head
			head = temp
			
		return prev

####双向链表

和单向链表的区别在于:双向链表的反转核心在于next和prev域的交换,还需要注意的是当前节点和上一个节点的递推。

class DListNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.prev = self.next = null

    def reverse(self, head):
        curt = None
        while head:
            curt = head
            head = curt.next
            curt.next = curt.prev
            curt.prev = head
        return curt

###删除链表中的某个节点 删除链表中的某个节点一定需要知道这个点的前继节点,所以需要一直有指针指向前继节点。还有一种删除是伪删除,是指复制一个和要删除节点值一样的节点,然后删除,这样就不必知道其真正的前继节点了。

然后只需要把 prev -> next = prev -> next -> next 即可。但是由于链表表头可能在这个过程中产生变化,导致我们需要一些特别的技巧去处理这种情况。就是下面提到的 Dummy Node。

###链表指针的鲁棒性 综合上面讨论的两种基本操作,链表操作时的鲁棒性问题主要包含两个情况:

  • 当访问链表中某个节点 curt.next 时,一定要先判断 curt 是否为 null。
  • 全部操作结束后,判断是否有环;若有环,则置其中一端为 null。 ###Dummy Node Dummy node 是链表问题中一个重要的技巧,中文翻译叫“哑节点”或者“假人头结点”。

Dummy node 是一个虚拟节点,也可以认为是标杆节点。Dummy node 就是在链表表头 head 前加一个节点指向 head,即 dummy -> head。Dummy node 的使用多针对单链表没有前向指针的问题,保证链表的 head 不会在删除操作中丢失。除此之外,还有一种用法比较少见,就是使用 dummy node 来进行head的删除操作,比如 Remove Duplicates From Sorted List II,一般的方法current = current.next 是无法删除 head 元素的,所以这个时候如果有一个dummy node在head的前面。

所以,当链表的 head 有可能变化(被修改或者被删除)时,使用 dummy node 可以很好的简化代码,最终返回 dummy.next 即新的链表。

快慢指针 快慢指针也是一个可以用于很多问题的技巧。所谓快慢指针中的快慢指的是指针向前移动的步长,每次移动的步长较大即为快,步长较小即为慢,常用的快慢指针一般是在单链表中让快指针每次向前移动2,慢指针则每次向前移动1。快慢两个指针都从链表头开始遍历,于是快指针到达链表末尾的时候慢指针刚好到达中间位置,于是可以得到中间元素的值。快慢指针在链表相关问题中主要有两个应用:

快速找出未知长度单链表的中间节点 设置两个指针 fast、slow 都指向单链表的头节点,其中fast的移动速度是slow的2倍,当*fast指向末尾节点的时候,slow正好就在中间了。 判断单链表是否有环 利用快慢指针的原理,同样设置两个指针 *fast、*slow 都指向单链表的头节点,其中 fast的移动速度是slow的2倍。如果 *fast = NULL,说明该单链表 以 NULL结尾,不是循环链表;如果 *fast = *slow,则快指针追上慢指针,说明该链表是循环链表。

###快慢指针 快慢指针也是一个可以用于很多问题的技巧。所谓快慢指针中的快慢指的是指针向前移动的步长,每次移动的步长较大即为快,步长较小即为慢,常用的快慢指针一般是在单链表中让快指针每次向前移动2,慢指针则每次向前移动1。快慢两个指针都从链表头开始遍历,于是快指针到达链表末尾的时候慢指针刚好到达中间位置,于是可以得到中间元素的值。快慢指针在链表相关问题中主要有两个应用:

快速找出未知长度单链表的中间节点 设置两个指针 *fast、*slow 都指向单链表的头节点,其中*fast的移动速度是*slow的2倍,当*fast指向末尾节点的时候,slow正好就在中间了。 判断单链表是否有环 利用快慢指针的原理,同样设置两个指针 *fast、*slow 都指向单链表的头节点,其中 *fast的移动速度是*slow的2倍。如果 *fast = NULL,说明该单链表 以 NULL结尾,不是循环链表;如果 *fast = *slow,则快指针追上慢指针,说明该链表是循环链表。

class NodeCircle:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.next = None

    def has_circle(self, head):
        slow = head
        fast = head
        while (slow and fast):
            fast = fast.next
            slow = slow.next
            if fast:
                fast = fast.next
            if fast == slow:
                break
        if fast and slow and (fast == slow):
            return True
        else:
            return False
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