经典算法之链表篇(三)

简介: 经典算法之链表篇(三)

有关链表的其他算法题,可以参考我上篇写的文章经典算法之链表篇(二)

一:旋转链表(LeetCode.61)

问题描述

给你一个链表的头节点 head ,旋转链表,将链表每个节点向右移动 k 个位置。

示例

输入:head = [1,2,3,4,5], k = 2

输出:[4,5,1,2,3]

解题思路

  • 计算链表的长度,并找到链表的尾节点,同时将链表形成一个循环链表。
  • 计算实际需要移动的步数 k = k % 链表长度,因为如果 k 大于链表长度,实际上是重复一整轮的旋转操作。
  • 找到新链表的尾节点和头节点的位置,并将尾节点指向 nullptr,形成新的链表。
    图示:

第一步:

第二步:

第三步:

第四步:

代码演示

class Solution {
    public ListNode rotateRight(ListNode head, int k) {
        if (head == null || k == 0) return head;
 
        // 计算链表长度并找到尾节点
        int len = 1;
        ListNode tail = head;
        while (tail.next != null) {
            tail = tail.next;
            len++;
        }
 
        // 计算实际需要旋转的次数
        k = k % len;
        if (k == 0) return head; // 如果 k 是链表长度的倍数,不需要旋转
 
        // 找到倒数第 k+1 个节点,作为新的尾节点
        ListNode newTail = head;
        for (int i = 0; i < len - k - 1; i++) {
            newTail = newTail.next;
        }
 
        // 旋转链表
        ListNode newHead = newTail.next;
        newTail.next = null; // 断开环
        tail.next = head; // 将原链表接到尾部
 
        return newHead;
    }
}

二:LRU缓存(LeetCode.146)

问题描述:

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。

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 getput 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例:

输入

["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]

[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

输出

[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]


解释

LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);

lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}

lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}

lRUCache.get(1);    // 返回 1

lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废,缓存是 {1=1, 3=3}

lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)

lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废,缓存是 {4=4, 3=3}

lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)

lRUCache.get(3);    // 返回 3

lRUCache.get(4);    // 返回 4  

解题思路:

  • 定义双向链表节点结构体DLinkedNode,包含key、value、pre(前驱指针)和next(后继指针)四个成员变量。
  • 定义LRUCache类,私有成员变量包括一个哈希表cache(用于存储key到节点的映射)、头指针head(指向双向链表的头部哨兵节点)、尾指针tail(指向双向链表的尾部哨兵节点)、当前缓存节点数量size和缓存容量capacity。
  • LRUCache构造函数初始化容量capacity和size为0,创建头部和尾部哨兵节点,并连接头尾节点。
  • get方法先判断key是否存在于哈希表中,如果不存在则返回-1;如果存在,则从哈希表中获取对应节点,并将该节点移动至双向链表头部,最后返回节点的值。
  • put方法先判断key是否存在于哈希表中,如果不存在则创建一个新节点,并将节点添加至双向链表头部,更新哈希表映射,并判断缓存是否超过容量,如果超过则删除双向链表尾部节点和哈希表映射;如果存在则更新节点值,并将节点移动至双向链表头部。
  • 私有方法addToHead用于将节点添加至双向链表头部,removeNode用于移除指定节点,moveToHead用于将指定节点移动至双向链表头部,removeTail用于移除双向链表尾部节点并返回该节点。

代码演示:

import java.util.*;
 
class LRUCache {
    private int capacity;
    private Map<Integer, Node> cache;
    private Node head;
    private Node tail;
 
    // 定义双向链表节点
    private class Node {
        int key;
        int value;
        Node prev;
        Node next;
 
        Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
 
    // 初始化LRU Cache
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new HashMap<>();
        head = new Node(-1, -1); // 哨兵节点,不存储数据
        tail = new Node(-1, -1); // 哨兵节点,不存储数据
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
 
    // 获取key对应的value,并将节点移到链表头部
    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        Node node = cache.get(key);
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }
 
    // 存入key-value键值对,如果key已存在则更新value,并将节点移到链表头部;否则插入新节点,并移除最近最少使用的节点
    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            Node node = cache.get(key);
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        } else {
            Node newNode = new Node(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            addToHead(newNode);
            if (cache.size() > capacity) {
                Node tailNode = removeTail();
                cache.remove(tailNode.key);
            }
        }
    }
 
    // 将节点添加到链表头部
    private void addToHead(Node node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }
 
    // 移除节点
    private void removeNode(Node node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }
 
    // 将节点移到链表头部
    private void moveToHead(Node node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }
 
    // 移除链表尾部节点
    private Node removeTail() {
        Node tailNode = tail.prev;
        removeNode(tailNode);
        return tailNode;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache cache = new LRUCache(2);
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.get(1)); // 返回 1
        cache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废
        System.out.println(cache.get(2)); // 返回 -1 (未找到)
        cache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废
        System.out.println(cache.get(1)); // 返回 -1 (未找到)
        System.out.println(cache.get(3)); // 返回 3
        System.out.println(cache.get(4)); // 返回 4
    }
}

总结

以上的两道链表题是比较常考的,在力扣的难度都为中等,因此要多理解,下一期将继续更新有关力扣的算法题。

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