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LeetCode算法小抄
Collection 子接口之 Queue (LeetCode上经常用,手撕算法题!!!)
Queue 与 Deque 的区别
Queue
是单端队列,只能从一端插入元素,另一端删除元素,实现上一般遵循 先进先出(FIFO) 规则。
Queue
扩展了 Collection
的接口,根据 因为容量问题而导致操作失败后处理方式的不同 可以分为两类方法: 一种在操作失败后会抛出异常,另一种则会返回特殊值
Queue 接口 |
抛出异常 | 返回特殊值 |
---|---|---|
插入队尾 | add(E e) | offer(E e) |
删除队首 | remove() | poll() |
查询队首元素 | element() | peek() |
Deque
是双端队列,在队列的两端均可以插入或删除元素。
Deque
扩展了 Queue
的接口, 增加了在队首和队尾进行插入和删除的方法,同样根据失败后处理方式的不同分为两类:
Deque 接口 |
抛出异常 | 返回特殊值 |
---|---|---|
插入队首 | addFirst(E e) | offerFirst(E e) |
插入队尾 | addLast(E e) | offerLast(E e) |
删除队首 | removeFirst() | pollFirst() |
删除队尾 | removeLast() | pollLast() |
查询队首元素 | getFirst() | peekFirst() |
查询队尾元素 | getLast() | peekLast() |
事实上,Deque
还提供有 push()
和 pop()
等其他方法,可用于模拟栈。
peek函数使用
Java中的peek函数是用于取出队列中队头元素,但不会将其从队列中移除。这样,使用peek函数可以查看队列中的队头元素,而不会改变队列的状态。
例如:
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.add(1);
queue.add(2);
queue.add(3);
// 查看队头元素 Integer first = queue.peek(); // 返回1
// 查看队列中的元素 System.out.println(queue); // 输出[1, 2, 3]
peek函数在Java的Queue接口中定义,可以通过实现该接口的类来使用该函数。常见的实现类有LinkedList、PriorityQueue等。
使用peek函数时,需要注意以下几点:
- 如果队列为空,peek函数会返回null,而不会抛出异常。因此,使用peek函数时,需要先判断队列是否为空,避免出现空指针异常。
- peek函数返回的是队列中的队头元素的副本,而不是队列中的实际元素。因此,对返回的元素进行修改并不会改变队列中的实际元素。
- 如果队列中的元素为null,peek函数也会返回null。因此,使用peek函数时,需要注意区分队列为空和队列中存在null元素的情况。
- 如果队列中的元素为不可变对象
树
结点的度:结点拥有的子树的数目
树的度:树中结点的最大的度
满二叉树:高度为h,并且由 2^ℎ –1个结点的二叉树,被称为满二叉树,满二叉树的结点的度要么为0(叶子结点),要么为2(非叶子结点)
完全二叉树:一棵二叉树中,只有最下面两层结点的度可以小于2,并且最下一层的叶结点集中在靠左的若干位置上。这样的二叉树称为完全二叉树。
特点:叶子结点只能出现在最下层和次下层,且最下层的叶子结点集中在树的左部。显然,一棵满二叉树必定是一棵完全二叉树,而完全二叉树未必是满二叉树。
二叉查找树:二叉查找树,又被称为二叉搜索树。其特点如下:设x为二叉查找树中的一个结点,x节点包含关键字key,一句话就是左孩子比父节点小,右孩子比父节点大,还有一个特性就是 中序遍历可以让结点有序。
二叉堆和二叉树区别:
- 二叉堆在逻辑上其实是一种特殊的二叉树(完全二叉树)
- 二叉堆是存储数组,一般的链表二叉树,我们操作节点的指针,而在二叉堆里,我们把数组索引作为指针
- 二叉堆还分为最大堆和最小堆。最大堆的性质是:每个节点都大于等于它的两个子节点。类似的,最小堆的性质是:每个节点都小于等于它的子节点。
优先级队列(Priority Queue)
这种数据结构有一个很有用的功能,你插入或者删除元素的时候,元素会自动排序,这底层的原理就是二叉堆的操作。优先级队列有两个主要 API,分别是 insert
插入一个元素和 delMax
删除最大元素(如果底层用最小堆,那么就是 delMin
)。
插入是先插到最后,然后上浮到正确位置;删除是调换位置后再删除,然后下沉到正确位置
放入PriorityQueue
的元素,必须实现Comparable
接口,没有实现Comparable
接口怎么办?PriorityQueue
允许我们提供一个Comparator
对象来判断两个元素的顺序
面试:说一说 PriorityQueue
PriorityQueue
是在 JDK1.5 中被引入的, 其与 Queue
的区别在于元素出队顺序是与优先级相关的,即总是优先级最高的元素先出队。
这里列举其相关的一些要点:
-
PriorityQueue
利用了二叉堆的数据结构来实现的,底层使用可变长的数组来存储数据 -
PriorityQueue
通过堆元素的上浮和下沉,实现了在 O(logn) 的时间复杂度内插入元素和删除堆顶元素。 -
PriorityQueue
是非线程安全的,且不支持存储NULL
和non-comparable
的对象。 -
PriorityQueue
默认是小顶堆,但可以接收一个Comparator
作为构造参数,从而来自定义元素优先级的先后。
链表
1、单链表
递归反转
经典:206. 反转链表
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。
/**
* 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) {
// 如果链表为空或者只有一个节点的时候,反转结果就是它自己,直接返回即可
if(head == null || head.next == null){
return head;
}
// 递归反转
ListNode last = reverseList(head.next);
head.next.next = head;
head.next = null;
return last;
}
}
衍生题目:
反转链表前 N 个节点
ListNode successor = null; // 后驱节点
// 反转以 head 为起点的 n 个节点,返回新的头结点
ListNode reverseN(ListNode head, int n) {
if (n == 1) {
// 记录第 n + 1 个节点
successor = head.next;
return head;
}
// 以 head.next 为起点,需要反转前 n - 1 个节点
ListNode last = reverseN(head.next, n - 1);
head.next.next = head;
// 让反转之后的 head 节点和后面的节点连起来
head.next = successor;
return last;
}
92. 反转链表 II
给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ,其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点,返回 反转后的链表 。
/**
* 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 reverseBetween(ListNode head, int left, int right) {
// base case
if(left == 1){
return reverseN(head, right);
}
// 前进到反转的起点触发 base case
head.next = reverseBetween(head.next, left - 1, right - 1);
return head;
}
// 后继节点
ListNode successor = null;
// 反转以 head 为起点的 n 个节点,返回新的头结点
private ListNode reverseN(ListNode head, int n){
if(n == 1){
// 记录第 n + 1 个节点
successor = head.next;
return head;
}
// 以 head.next 为起点,需要反转前 n - 1 个节点
ListNode last = reverseN(head.next, n - 1);
head.next.next = head;
// 让反转之后的 head 节点和后面的节点连起来
head.next = successor;
return last;
}
}
迭代反转
给定链表头结点,如何反转整个链表?
「反转以 a
为头结点的链表」其实就是「反转 a
到 null 之间的结点」
// 反转以 a 为头结点的链表
ListNode reverse(ListNode a) {
ListNode pre, cur, nxt;
pre = null; cur = a; nxt = a;
while (cur != null) {
nxt = cur.next;
// 逐个结点反转
cur.next = pre;
// 更新指针位置
pre = cur;
cur = nxt;
}
// 返回反转后的头结点
return pre;
}
反转 a
到 b
之间的结点
/** 反转区间 [a, b) 的元素,注意是左闭右开 */
ListNode reverse(ListNode a, ListNode b) {
ListNode pre, cur, nxt;
pre = null; cur = a; nxt = a;
// while 终止的条件改一下就行了
while (cur != b) {
nxt = cur.next;
cur.next = pre;
pre = cur;
cur = nxt;
}
// 返回反转后的头结点
return pre;
}
25. K 个一组翻转链表[hard]
给你链表的头节点 head ,每 k 个节点一组进行翻转,请你返回修改后的链表。
k 是一个正整数,它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍,那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。
你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际进行节点交换。
/**
* 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 reverseKGroup(ListNode head, int k) {
if(head == null) return null;
// 区间 [a, b) 包含 k 个待反转元素
ListNode a, b;
a = b = head;
for(int i = 0; i < k; i++){
// 不足 k 个,不需要反转,base case
if(b == null) return head;
b = b.next;
}
// 反转前 k 个元素
ListNode newHead = reverse(a, b);
// 递归反转后续链表并连接起来
a.next = reverseKGroup(b, k);
return newHead;
}
/** 反转区间 [a, b) 的元素,注意是左闭右开 */
private ListNode reverse(ListNode a, ListNode b){
ListNode pre, cur, nxt;
pre = null; cur = a; nxt = a;
while(cur != b){
// 逐个结点反转
nxt = cur.next;
cur.next = pre;
// 更新指针位置
pre = cur;
cur = nxt;
}
// 返回反转后的头结点
return pre;
}
}
2、双链表
21. 合并两个有序链表
将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
思路:
- 先初始化一个dummy = new ListNode(0) 为空的节点,定义一个ListNode p = dummy用来方便指针移动
- 如果list1 list2都不为空,作比较,小的赋值给p.next,
/**
* 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 mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {
// 虚拟头结点
ListNode dummy = new ListNode(0);
ListNode p = dummy;
ListNode p1 = list1, p2 = list2;
while(p1 != null && p2 != null){
// 比较 p1 和 p2 两个指针
// 将值较小的的节点接到 p 指针
if(p1.val > p2.val){
p.next = p2;
p2 = p2.next;
}else{
p.next = p1;
p1 = p1.next;
}
// p 指针不断前进
p = p.next;
}
if(p1 != null){
p.next = p1;
}
if(p2 != null){
p.next = p2;
}
return dummy.next;
}
}
86. 分隔链表
给你一个链表的头节点 head
和一个特定值 x
,请你对链表进行分隔,使得所有 小于 x
的节点都出现在 大于或等于 x
的节点之前。
/**
* 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 partition(ListNode head, int x) {
// 存放小于 x 的链表的虚拟头结点
ListNode dummy1 = new ListNode(0);
// 存放大于等于 x 的链表的虚拟头结点
ListNode dummy2 = new ListNode(0);
// p 负责遍历原链表,类似合并两个有序链表的逻辑
ListNode p = head;
// p1, p2 指针负责生成结果链表
ListNode p1 = dummy1, p2 = dummy2;
// 这里是将一个链表分解成两个链表
while(p != null){
if(p.val > x){
p2.next = p;
p2 = p2.next;
}else{
p1.next = p;
p1 = p1.next;
}
// 断开原链表中的每个节点的 next 指针
ListNode temp = p.next;
p.next = null;
p = temp;
}
// 连接两个链表
p1.next= dummy2.next;
return dummy1.next;
}
}
23. 合并 K 个升序链表[hard]
给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。
请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。
这个算法是面试常考题,它的时间复杂度是多少呢?算法整体的时间复杂度是 O(Nlogk)
,其中 k
是链表的条数,N
是这些链表的节点总数。
**思路:**合并 k
个有序链表的逻辑类似合并两个有序链表,难点在于,如何快速得到 k
个节点中的最小节点,接到结果链表上?考虑使用优先队列,把k个链表加入队列中,当队列不为空,拉出一个元素,指向到p.next
/**
* 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 mergeKLists(ListNode[] lists) {
if(lists.length == 0){
return null;
}
// 虚拟头结点
ListNode dummy = new ListNode(0);
ListNode p = dummy;
// 优先级队列,最小堆
PriorityQueue<ListNode> pq = new PriorityQueue<>(lists.length,(a,b)->(a.val-b.val));
// 将 k 个链表的头结点加入最小堆
for(ListNode head : lists){
if(head!=null){
pq.add(head);
}
}
while(!pq.isEmpty()){
// 获取最小节点,接到结果链表中
ListNode node = pq.poll();
p.next = node;
if(node.next != null){
pq.add(node.next);
}
// p 指针不断前进
p = p.next;
}
return dummy.next;
}
}
3、双指针类型的题目
双指针技巧主要分为两类:左右指针和快慢指针。
19. 删除链表的倒数第 N 个结点
给你一个链表,删除链表的倒数第 n
个结点,并且返回链表的头结点。
注意细节:又使用了虚拟头结点的技巧,也是为了防止出现空指针的情况,比如说链表总共有 5 个节点,题目就让你删除倒数第 5 个节点,也就是第一个节点,那按照算法逻辑,应该首先找到倒数第 6 个节点。但第一个节点前面已经没有节点了,这就会出错。
/**
* 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 removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
ListNode dummy = new ListNode(0);
dummy.next = head;
// 先找到倒数第n+1个
ListNode x = findFromEnd(dummy, n+1);
x.next = x.next.next;
return dummy.next;
}
// 返回链表的倒数第 k 个节点
private ListNode findFromEnd(ListNode head, int k){
ListNode p1 = head;
for(int i = 0; i < k; i++){
p1 = p1.next;
}
ListNode p2 = head;
while(p1 != null){
p2 = p2.next;
p1 = p1.next;
}
return p2;
}
}
4、快慢指针的问题
876. 链表的中间结点
给你单链表的头结点 head
,请你找出并返回链表的中间结点。
如果有两个中间结点,则返回第二个中间结点。
思路:
我们让两个指针 slow
和 fast
分别指向链表头结点 head
。
每当慢指针 slow
前进一步,快指针 fast
就前进两步,这样,当 fast
走到链表末尾时,slow
就指向了链表中点。
/**
* 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 middleNode(ListNode head) {
// 快慢指针初始化指向 head
ListNode fast = head, slow = head;
// 快指针走到末尾时停止
while(fast != null && fast.next != null){
// 慢指针走一步,快指针走两步
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
return slow;
}
}
判断链表是否包含环
判断链表是否包含环属于经典问题了,解决方案也是用快慢指针:
每当慢指针 slow
前进一步,快指针 fast
就前进两步。
如果 fast
最终遇到空指针,说明链表中没有环;如果 fast
最终和 slow
相遇,那肯定是 fast
超过了 slow
一圈,说明链表中含有环。
boolean hasCycle(ListNode head) {
// 快慢指针初始化指向 head
ListNode slow = head, fast = head;
// 快指针走到末尾时停止
while (fast != null && fast.next != null) {
// 慢指针走一步,快指针走两步
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
// 快慢指针相遇,说明含有环
if (slow == fast) {
return true;
}
}
// 不包含环
return false;
}
160. 相交链表
给你两个单链表的头节点 headA
和 headB
,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点,返回 null
。
思路:
public class Solution {
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
int lenA = 0, lenB = 0;
// 计算两条链表的长度
for(ListNode p1 = headA; p1 != null; p1 = p1.next){
lenA++;
}
for(ListNode p2 = headB; p2 != null; p2 = p2.next){
lenB++;
}
// 让 p1 和 p2 到达尾部的距离相同
ListNode p1 = headA, p2 = headB;
if(lenA > lenB){
for(int i = 0; i < lenA -lenB; i++){
p1 = p1.next;
}
} else {
for(int i = 0; i < lenB - lenA; i++){
p2 = p2.next;
}
}
// 看两个指针是否会相同,p1 == p2 时有两种情况:
// 1、要么是两条链表不相交,他俩同时走到尾部空指针
// 2、要么是两条链表相交,他俩走到两条链表的相交点
while(p1 != p2){
p1 = p1.next;
p2 = p2.next;
}
return p1;
}
}
5、回文链表
寻找回文串
核心思想是从中心向两端扩展
因为回文串长度可能为奇数也可能是偶数,长度为奇数时只存在一个中心点,而长度为偶数时存在两个中心点,所以上面这个函数需要传入 l
和 r
。
// 在 s 中寻找以 s[left] 和 s[right] 为中心的最长回文串
String palindrome(String s, int left, int right) {
// 防止索引越界
while (left >= 0 && right < s.length()
&& s.charAt(left) == s.charAt(right)) {
// 双指针,向两边展开
left--;
right++;
}
// 返回以 s[left] 和 s[right] 为中心的最长回文串
return s.substring(left + 1, right);
}
判断一个字符串是不是回文串
因为回文串是对称的,所以正着读和倒着读应该是一样的,这一特点是解决回文串问题的关键。
boolean isPalindrome(String s) {
// 一左一右两个指针相向而行
int left = 0, right = s.length() - 1;
while (left < right) {
if (s.charAt(left) != s.charAt(right)) {
return false;
}
left++;
right--;
}
return true;
}
234. 回文链表
给你一个单链表的头节点 head
,请你判断该链表是否为回文链表。如果是,返回 true
;否则,返回 false
。
这道题的关键在于,单链表无法倒着遍历,无法使用双指针技巧
1、最简单的办法就是,把原始链表反转存入一条新的链表,然后比较这两条链表是否相同
/**
* 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 boolean isPalindrome(ListNode head) {
ListNode head2 = reverseList(head);
while(head2 != null && head != null){
if(head.val != head2.val) return false;
head = head.next;
head2 = head2.next;
}
return true;
}
private ListNode reverseList(ListNode head){
if(head == null || head.next == null) return head;
ListNode last = reverseList(head.next);
head.next.next = head;
head.next = null;
return last;
}
}
2、其实,借助二叉树后序遍历的思路,不需要显式反转原始链表也可以倒序遍历链表
3、快慢指针,降低空间复杂度
class Solution {
public boolean isPalindrome(ListNode head) {
ListNode slow, fast;
slow = fast = head;
while(fast != null && fast.next != null){
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
// 如果fast指针没有指向null,说明链表长度为奇数,slow还要再前进一步:
if(fast != null){
slow = slow.next;
}
// 从slow开始反转后面的链表,现在就可以开始比较回文串了
ListNode left = head;
ListNode right = reverse(slow);
while(right != null){
if(left.val != right.val) return false;
left = left.next;
right = right.next;
}
return true;
}
// 迭代反转
private ListNode reverse(ListNode head){
ListNode pre = null, next = null, cur = head;
while (cur != null) {
next = cur.next;
// 逐个结点反转
cur.next = pre;
// 更新指针位置
pre = cur;
cur = next;
}
// 返回反转后的头结点
return pre;
}
}
总结:
首先,寻找回文串是从中间向两端扩展,判断回文串是从两端向中间收缩。对于单链表,无法直接倒序遍历,可以造一条新的反转链表,可以利用链表的后序遍历,也可以用栈结构倒序处理单链表。
具体到回文链表的判断问题,由于回文的特殊性,可以不完全反转链表,而是仅仅反转部分链表,将空间复杂度降到 O(1)。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-404940.html
–end–文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-404940.html
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