数据结构刷题-链表
链表应该是面试时被提及最频繁的数据结构。链表的结构很简单，它由指针把若干个节点连接乘链状结构。链表的常见，插入节点，删除节点，等操作只需要20行左右代码就可以实现，其代码量非常适合面试。所以这也是我面试百度的时候，面试官上来就问我如何反转一个链表？ 以及如何以K组进行链表的反转？所以lc hot100上面关于链表的题目，基本上都要能背出来的水平。
总结：
1 链表的解法总结：
- 1，双指针：
比如翻转链表，环形链表，删除倒数第n个节点；相交链表；
链表题目是把双指针发挥利用到极致的题目，因为只能一步一步遍历，没有办法。
- 2，虚拟头结点；合并有序链表（虚拟头+双指针）
链表的一大问题就是操作当前节点必须要找前一个节点才能操作。这就造成了，头结点的尴尬，因为头结点没有前一个节点了。
每次对应头结点的情况都要单独处理，所以使用虚拟头结点的技巧，就可以解决这个问题。
- 3，排序问题：排序算法
其实排序链表，基本上就算是数组排序的变种吧，感觉差别不是很大。
1 链表的知识点：
链表是一个动态数据结构，在创建链表时，无须知道链表的长度。当插入一个节点时，只需要为这个新节点分配内存，然后调整指针指向就好了。 内存分配也不是在常见链表时一次性完成的，而是每添加一个节点分配一次内存。 由于没有闲置内存，所以链表的空间效率较高。
单向链表的节点定义如下：
Definition for singly-linked list.
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
由于链表中的内存不是一次性分配的，因而我们在访问链表中第i个节点时，只能从头开始，按照指向去找到某个节点。
感觉就跟走地图一样，你只有先走到某个地方，然后按照npc的指引，才能到达目的地。而列表就相当于你已经把这些地方打通关了，到时候要是想再来这个地方，直接传送就好了。
要掌握链表的操作方式，如何使用以及如何连接下一级；
值是值，next是next;看你调用啥。
一般来说，如下面代码所示：head不是一个列表形式的，不能遍历的。
只是一个节点，本身具有值以及指向后面的值。
比如下面这张图所示，head只是开头的数字节点罢了。
也很简单，那就是找到你想要输出顺序的头，比如下面的代码，最后输出的是pre，因为pre就是指向性的头。这样的话，代码会自动的输出整个链表的值。
就是因为没有搞懂链表，所以连输出都不会输出，甚至连指向啥的也不会。
return dummy_head.next
1 LC链表合集：
1.1 lc206反转链表： 双指针：
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。
解法：1，添加为无的pre； 2，暂存下一节点；3，反转；4，两个节点，移动更新；
使用技法：双指针；
#Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def reverseList(self, head: ListNode) -> ListNode:
cur = head
pre = None # 虚拟头，未构建关联；后面会构建指向；
while cur:
next_node = cur.next # 保存一下 cur的下一个节点，因为接下来要改变cur->next
cur.next = pre #反转
#更新pre、cur指针
pre = cur
cur = next_node
return pre
lc25: K个一组翻转链表：栈
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。
自己想了好几种解法，都没有办法写出来，但是看到一种解法，感觉非常有意思。
借助了栈的帮助，把问题变的非常简单了。
class Solution:
def reverseKGroup(self, head: Optional[ListNode], k: int) -> Optional[ListNode]:
# 双指针
# 使用栈；
# 虚拟头；
# 如果不满足K的时候，不翻转，这个怎么做到的?直接返回
h = t = dum = ListNode(next = head)
p,stack = head,[]
while True:
for _ in range(k):
# 入栈
if p:
stack.append(p)
p = p.next
else:
# 输出
return h.next
# 出栈
for _ in range(k):
t.next = stack.pop()
t = t.next
#中间连接
t.next = p
1.2 lc203移除链表元素：
果然，自己写过的题目，还是不会写。其原因在于没有深层次的搞明白。深层次的总结他们区别。内化成自己的东西。
使用技法：虚拟头；虚拟头指向head，避免第一个元素就要删除的麻烦。
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def removeElements(self, head: Optional[ListNode], val: int) -> Optional[ListNode]:
# 使用虚拟头的方法，
# 每次检查当前值的下一个值是否为目标值，如果为目标值，则讲目标值的后面一个值变成下一个
# 构建虚拟头, 构建关联
dummy_head = ListNode(next = head)
# 遍历
curr = dummy_head
while curr.next:
if curr.next.val == val:
curr.next = curr.next.next
else:
curr = curr.next
return dummy_head.next
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(1)
1.3 设计链表：
通过设计链表，感受到了链表是如何进行操作的。
比如说，虚拟头，感觉这个虚拟头挺有用的。
重点可以可能啊get，这个里面想要得到某个值，需要curr = dummy_head.next,然后一步一步的走，才能到第多少个，难道不能像列表那样，直接得到某个位置的值吗？
不可以直接得到，因为内存不是连续的，不知道下面一个是啥。
（版本一）单链表法
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
class MyLinkedList:
def __init__(self):
self.dummy_head = ListNode()
self.size = 0
def get(self, index: int) -> int:
if index < 0 or index >= self.size:
return -1
current = self.dummy_head.next
for i in range(index):
current = current.next
return current.val
def addAtHead(self, val: int) -> None:
self.dummy_head.next = ListNode(val, self.dummy_head.next)
self.size += 1
def addAtTail(self, val: int) -> None:
current = self.dummy_head
while current.next:
current = current.next
current.next = ListNode(val)
self.size += 1
def addAtIndex(self, index: int, val: int) -> None:
if index < 0 or index > self.size:
return
current = self.dummy_head
for i in range(index):
current = current.next
current.next = ListNode(val, current.next)
self.size += 1
def deleteAtIndex(self, index: int) -> None:
if index < 0 or index >= self.size:
return
current = self.dummy_head
for i in range(index):
current = current.next
current.next = current.next.next
self.size -= 1
# Your MyLinkedList object will be instantiated and called as such:
# obj = MyLinkedList()
# param_1 = obj.get(index)
# obj.addAtHead(val)
# obj.addAtTail(val)
# obj.addAtIndex(index,val)
# obj.deleteAtIndex(index)
1.4 lc160相交链表: 双指针：指针相遇；
解法：
就是走路问题，感觉跟脑筋急转弯一样。
复杂度分析：
时间复杂度 O(a+b)： 最差情况下（即 ∣a−b∣=1 , c=0 ），此时需遍历 a+b个节点。
空间复杂度 O(1)： 节点指针 A , B 使用常数大小的额外空间。
作者：Krahets
链接：https://leetcode.cn/problems/intersection-of-two-linked-lists/solutions/12624/intersection-of-two-linked-lists-shuang-zhi-zhen-l/
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> Optional[ListNode]:
# 怎么感觉1也那么像呢？怎么判断的呢？
# 看了题解，就明白了，两个链表相交的点，
# 就是a走一步，b走一步， a走完自己去走b,b走完自己去走a;他们第二次相遇的地方，就是重合的地方；因为走的距离是一样的；
# 也算是双指针；
a ,b = headA,headB
while a != b:
if a:
a = a.next
else:
a = headB
if b:
b = b.next
else:
b = headA
return a
1.5 lc2两个链表相加；双指针：
自己的解法超时了，确实太冗余了：其实本身把各位放在前面，就是为了方便你进位的；
自己的这种想法太垃圾了，太慢了，应该把计算进位一起放到求和里面；
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def addTwoNumbers(self, l1: Optional[ListNode], l2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
# 1，先读取，然后数字再相加，然后再生成链表？
def get_num(list_node):
num = 0
res = 0
while list_node:
res = list_node.val*(10**num) + res
num += 1
return res
num1 = get_num(l1)
num2 = get_num(l2)
num = num1 +num2
# 构建反向列表，以虚拟头0为开头
dummy_node = ListNode(0)
prev = dummy_node
while num == 0:
prev.next = num%10
# 更新
num = num//10
prev = prev.next
return dummy_node.next
按照自己的想法写了一个版本，但是还是不对，超时了，不知道什么情况。
而且他的这种写法非常Nb,通过or判断，判断进位是否用完了。
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def addTwoNumbers(self, l1: Optional[ListNode], l2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
# 1，依次读取，相加进位
# 新建一个，从0开始的虚拟头
dummy_node = ListNode(0)
cur = dummy_node
num_jin = 0
while l1 or l2 or num_jin:
# 需要加上一些判断，因为l1和l2长度不一样
num_jin = (l1.val if l1 else 0) + (l2.val if l2 else 0) + num_jin
cur.next = ListNode(num_jin%10)
num_jin //= 10
cur = cur.next
# 记得更新
if l1 :l1 = l1.next
if l2:l2 = l2.next
return dummy_node.next
lc 141环形链表：双指针：快慢指针；龟兔赛跑；
给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。
解法：
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def hasCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:
# 龟兔赛跑
fast = head
slow = head
# 如果fast的下面一个值没有值；
while fast and fast.next:
fast = fast.next.next
slow = slow.next
if fast == slow:
return True
return False
lc142 环形链表2：
给定一个链表的头节点 head ，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。
考察两个知识点：1，有无环；2，环的开头；
有无环使用快慢指针，环的开头需要推导：
解法1; 快慢指针：
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def detectCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
# 首先是判断有环，使用龟兔赛跑；
# 然后是判断环的入口，使用乌龟的路径？
# 使用龟兔的双指针是可以的，但是感觉推导非常的繁琐；
# 虽然可以使用哈希表的方法，但是假如遇到那种节点相同的元素，可能就不怎么适用了
# 使用快慢指针的公式推导
fast,slow = head,head
while fast and fast.next:
fast = fast.next.next
slow = slow.next
if fast == slow:
slow = head
while slow != fast:
slow= slow.next
fast=fast.next
return fast
return None
解法2：哈希表：但是感觉不鲁棒： 如果遇到相同的数字，就直接G了。
class Solution(object):
def detectCycle(self, head):
a = head
dic = {}
while a:
if a in dic:
return a
dic[a] = True # 这里只需要一个标记，不需要具体的值
a = a.next
return None
lc21 合并两个有序链表：三指针
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。
相当于三指针：两个指针进行比较；一个指针进行构建；
重点在于构建虚拟头：prehead = Listnode(0);
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def mergeTwoLists(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
# 通过比较，来构建指向；
# 双指针
# 需要在最前面构建一个节点，这个节点方便构建整个链表
# 构建这个prehead也是为了方便输出；
prehead = ListNode(0) #
prev = prehead
while list1 and list2:
# 对比 1和2
if list1.val <= list2.val:
prev.next = list1
# 更新
list1 = list1.next
else:
prev.next = list2
#
list2 = list2.next
# prev也要动,更新
prev = prev.next
# 某个链表里面还剩下一个；
prev.next = list1 if list1 else list2
return prehead.next
lc19 删除链表的倒数第N个节点：双指针：快慢指针；
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。
解法：删除链表中某个节点简单，但是因为链表中没有节点数量这一说。 怎么去对链表的节点数量进行计数呢？ 而且是倒数第N个节点。
下面是我的想法，是先利用列表来进行计算；但是感觉太繁琐了，使用了两次遍历；
class Solution:
def removeNthFromEnd(self, head: Optional[ListNode], n: int) -> Optional[ListNode]:
# 可以使用栈吗？使用栈还不如使用列表吗？
# 加入列表，计数
# 需要加上虚拟头；为了防止只有一个数的；
cur = head
list1 = []
while cur:
list1.append(cur.val)
cur = cur.next
if len(list1) <=1:
return None
l = len(list1)-n
# 需要加上虚拟头；为了防止只有一个数的；
dum = ListNode(next = head)
cur = dum
count = 0
while cur and cur.next:
if count == l:
cur.next = cur.next.next
else:
cur = cur.next
count += 1
return dum.next
双指针：快慢指针法：快指针先走n步；
class Solution:
def removeNthFromEnd(self, head: Optional[ListNode], n: int) -> Optional[ListNode]:
# 双指针；快慢指针
# 需要加上虚拟头；为了防止只有一个数的；
dum = ListNode(next=head)
fast= slow = dum
# 快指针先走；
for _ in range(n+1):
fast = fast.next
# 然后一起走，当fast为空，slow也到了
while fast:
fast = fast.next
slow = slow.next
# 然后删除
slow.next = slow.next.next
return dum.next
lc148 排序链表：重点，可以复习排序算法；
给你链表的头结点 head ，请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表 。
解法：
作者：ITCharge
链接：https://leetcode.cn/problems/sort-list/solutions/1785874/by-itcharge-01zg/
可以参考数据排序的知识点。在数组排序中，常见的排序算法有：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序等。
而对于链表排序而言，因为链表不支持随机访问，访问链表后面的节点只能依靠 next 指针从头部顺序遍历，所以相对于数组排序问题来说，链表排序问题会更加复杂一点。
下面先来总结一下适合链表排序与不适合链表排序的算法：
适合链表的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序、基数排序。
不适合链表的排序算法：希尔排序。
可以用于链表排序但不建议使用的排序算法：堆排序。
希尔排序为什么不适合链表排序？
希尔排序：希尔排序中经常涉及到对序列中第 i + gap 的元素进行操作，其中 gap 是希尔排序中当前的步长。而链表不支持随机访问的特性，导致这种操作不适合链表，因而希尔排序算法不适合进行链表排序。
为什么不建议使用堆排序？
堆排序：堆排序所使用的最大堆 / 最小堆结构本质上是一棵完全二叉树。而完全二叉树适合采用顺序存储结构（数组）。因为数组存储的完全二叉树可以很方便的通过下标序号来确定父亲节点和孩子节点，并且可以极大限度的节省存储空间。
而链表用在存储完全二叉树的时候，因为不支持随机访问的特性，导致其寻找子节点和父亲节点会比较耗时，如果增加指向父亲节点的变量，又会浪费大量存储空间。所以堆排序算法不适合进行链表排序。
如果一定要对链表进行堆排序，则可以使用额外的数组空间表示堆结构。然后将链表中各个节点的值依次添加入堆结构中，对数组进行堆排序。排序后，再按照堆中元素顺序，依次建立链表节点，构建新的链表并返回新链表头节点。
需要用到额外的辅助空间进行排序的算法
刚才我们说到如果一定要对链表进行堆排序，则需要使用额外的数组空间。除此之外，计数排序、桶排序、基数排序都需要用到额外的数组空间。
接下来，我们将对适合链表排序的 8 种算法进行一一讲解。当然，这些排序算法不用完全掌握，重点是掌握 「链表插入排序」、「链表归并排序」 这两种排序算法。
**思路1：**链表冒泡排序（超时），让我学到的是，竟然可以直接就像数组一样，直接交换节点的数值；好像并没有改变指向性。
class Solution:
def bubbleSort(self, head: ListNode):
node_i = head
tail = None
# 外层循环次数为 链表节点个数
while node_i:
node_j = head
while node_j and node_j.next != tail:
if node_j.val > node_j.next.val:
# 交换两个节点的值
node_j.val, node_j.next.val = node_j.next.val, node_j.val
node_j = node_j.next
# 尾指针向前移动 1 位，此时尾指针右侧为排好序的链表
tail = node_j
node_i = node_i.next
return head
def sortList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
return self.bubbleSort(head)
- 时间复杂度：O(n^2)
- 空间复杂度：O(1)
思路2：链表选择排序：超时；
每次找最小值，然后放在前面；
class Solution:
def sectionSort(self, head: ListNode):
node_i = head
# node_i 为当前未排序链表的第一个链节点
while node_i and node_i.next:
# min_node 为未排序链表中的值最小节点
min_node = node_i
node_j = node_i.next
while node_j:
if node_j.val < min_node.val:
min_node = node_j
node_j = node_j.next
# 交换值最小节点与未排序链表中第一个节点的值
if node_i != min_node:
node_i.val, min_node.val = min_node.val, node_i.val
node_i = node_i.next
return head
def sortList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
return self.sectionSort(head)
- 时间复杂度：O(n^2)
- 空间复杂度：O(1)
思路3：链表插入排序（超时）
创建一个新的链表，然后一个一个通过比较，插入进去。
class Solution:
def insertionSort(self, head: ListNode):
if not head or not head.next:
return head
dummy_head = ListNode(-1)
dummy_head.next = head
sorted_list = head
cur = head.next
while cur:
if sorted_list.val <= cur.val:
# 将 cur 插入到 sorted_list 之后
sorted_list = sorted_list.next
else:
prev = dummy_head
while prev.next.val <= cur.val:
prev = prev.next
# 将 cur 到链表中间
sorted_list.next = cur.next
cur.next = prev.next
prev.next = cur
cur = sorted_list.next
return dummy_head.next
def sortList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
return self.insertionSort(head)
- 时间复杂度：O(n^2)
- 空间复杂度：O(1)
思路4：链表归并排序：（通过）
题目要求时间空间复杂度分别为 O(nlogn) 和 O(1)，根据时间复杂度我们自然想到二分法，从而联想到归并排序；
通过递归实现链表归并排序，有以下两个环节：
class Solution:
def sortList(self, head: ListNode) -> ListNode:
if not head or not head.next: return head # termination.
# cut the LinkedList at the mid index.
slow, fast = head, head.next
while fast and fast.next:
fast, slow = fast.next.next, slow.next
mid, slow.next = slow.next, None # save and cut.
# recursive for cutting.
left, right = self.sortList(head), self.sortList(mid)
# merge `left` and `right` linked list and return it.
h = res = ListNode(0)
while left and right:
if left.val < right.val: h.next, left = left, left.next
else: h.next, right = right, right.next
h = h.next
h.next = left if left else right
return res.next
作者：Krahets
链接：https://leetcode.cn/problems/sort-list/solutions/13728/sort-list-gui-bing-pai-xu-lian-biao-by-jyd/
来源：力扣（LeetCode）
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思路5：链表快速排序：超时，感觉这些算法，很多只要你把数组上的理解了，放到链表上也不是问题。
从链表中找到一个基准值 pivot，这里以头节点为基准值。
然后通过快慢指针 node_i、node_j 在链表中移动，使得 node_i 之前的节点值都小于基准值，node_i 之后的节点值都大于基准值。从而把数组拆分为左右两个部分。
再对左右两个部分分别重复第二步，直到各个部分只有一个节点，则排序结束。
注意：
虽然链表快速排序算法的平均时间复杂度为 O(n×log2n)。但链表快速排序算法中基准值 pivot 的取值做不到数组快速排序算法中的随机选择。一旦给定数据是有序链表，时间复杂度就会退化到O(n^2)。这也是这道题目使用链表快速排序容易超时的原因。
class Solution:
def partition(self, left: ListNode, right: ListNode):
# 左闭右开，区间没有元素或者只有一个元素，直接返回第一个节点
if left == right or left.next == right:
return left
# 选择头节点为基准节点
pivot = left.val
# 使用 node_i, node_j 双指针，保证 node_i 之前的节点值都小于基准节点值，node_i 与 node_j 之间的节点值都大于等于基准节点值
node_i, node_j = left, left.next
while node_j != right:
# 发现一个小与基准值的元素
if node_j.val < pivot:
# 因为 node_i 之前节点都小于基准值，所以先将 node_i 向右移动一位（此时 node_i 节点值大于等于基准节点值）
node_i = node_i.next
# 将小于基准值的元素 node_j 与当前 node_i 换位，换位后可以保证 node_i 之前的节点都小于基准节点值
node_i.val, node_j.val = node_j.val, node_i.val
node_j = node_j.next
# 将基准节点放到正确位置上
node_i.val, left.val = left.val, node_i.val
return node_i
def quickSort(self, left: ListNode, right: ListNode):
if left == right or left.next == right:
return left
pi = self.partition(left, right)
self.quickSort(left, pi)
self.quickSort(pi.next, right)
return left
def sortList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
if not head or not head.next:
return head
return self.quickSort(head, None)
lc23 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。
解法：
思路1：两两合并： time>16%
我知道如何合并，如何合并两个，那三个是不是一样?
重点注意在两两合并时，不要忽略当l1或l2某一个已经完成之后，另外一个还没完成，要接上去。
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def mergeKLists(self, lists: List[Optional[ListNode]]) -> Optional[ListNode]:
# 两个可以合并，三个是不是调用两个的函数就ok了
# 合并两个
def merge_two(list1,list2):
dum = ListNode(0)
cur = dum
while list1 and list2:
if list1.val < list2.val:
cur.next = list1
list1 = list1.next
else:
cur.next = list2
list2 = list2.next
cur = cur.next
# 连接后续非空链表
cur.next = list1 if list1 else list2
return dum.next
if not lists:
return None
res = lists[0]
for i in range(len(lists)-1):
res = merge_two(res,lists[i+1])
return res
思路2：归并排序：time>60%
最后的两链表合并部分不变，上部的两两合并改成归并形式的递归操作。
class Solution:
def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) -> ListNode:
if not lists: return None
n = len(lists) #记录子链表数量
return self.mergeSort(lists, 0, n - 1) #调用归并排序函数
def mergeSort(self, lists: List[ListNode], l: int, r: int) -> ListNode:
if l == r:
return lists[l]
m = (l + r) // 2
L = self.mergeSort(lists, l, m) #循环的递归部分
R = self.mergeSort(lists, m + 1, r)
return self.mergeTwoLists(L, R) #调用两链表合并函数
def mergeTwoLists(self, l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
dummy = ListNode(0) #构造虚节点
move = dummy #设置移动节点等于虚节点
while l1 and l2: #都不空时
if l1.val < l2.val:
move.next = l1 #移动节点指向数小的链表
l1 = l1.next
else:
move.next = l2
l2 = l2.next
move = move.next
move.next = l1 if l1 else l2 #连接后续非空链表
return dummy.next #虚节点仍在开头
思路3：最小堆： time>90%：
利用堆的数据结构，可以极大地简化代码。
class Solution:
def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) -> ListNode:
import heapq #调用堆
minHeap = []
for listi in lists:
while listi:
heapq.heappush(minHeap, listi.val) #把listi中的数据逐个加到堆中
listi = listi.next
dummy = ListNode(0) #构造虚节点
p = dummy
while minHeap:
p.next = ListNode(heapq.heappop(minHeap)) #依次弹出最小堆的数据
p = p.next
return dummy.next
lc146 LRU缓存：
没看懂，感觉应该也不会考这种题目。
class Node:
# 提高访问属性的速度，并节省内存
__slots__ = 'prev', 'next', 'key', 'value'
def __init__(self, key=0, value=0):
self.key = key
self.value = value
class LRUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.capacity = capacity
self.dummy = Node() # 哨兵节点
self.dummy.prev = self.dummy
self.dummy.next = self.dummy
self.key_to_node = dict()
def get_node(self, key: int) -> Optional[Node]:
if key not in self.key_to_node: # 没有这本书
return None
node = self.key_to_node[key] # 有这本书
self.remove(node) # 把这本书抽出来
self.push_front(node) # 放在最上面
return node
def get(self, key: int) -> int:
node = self.get_node(key)
return node.value if node else -1
def put(self, key: int, value: int) -> None:
node = self.get_node(key)
if node: # 有这本书
node.value = value # 更新 value
return
self.key_to_node[key] = node = Node(key, value) # 新书
self.push_front(node) # 放在最上面
if len(self.key_to_node) > self.capacity: # 书太多了
back_node = self.dummy.prev
del self.key_to_node[back_node.key]
self.remove(back_node) # 去掉最后一本书
# 删除一个节点（抽出一本书）
def remove(self, x: Node) -> None:
x.prev.next = x.next
x.next.prev = x.prev
# 在链表头添加一个节点（把一本书放在最上面）
def push_front(self, x: Node) -> None:
x.prev = self.dummy
x.next = self.dummy.next
x.prev.next = x
x.next.prev = x
作者：灵茶山艾府
链接：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/solutions/2456294/tu-jie-yi-zhang-tu-miao-dong-lrupythonja-czgt/
来源：力扣（LeetCode）
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2 面试手撕-关于链表：
2.1 百度-模型工程：
问题：请你反转链表； 请你以K为一组反转链表；
注意要自己定义链表类；
翻转链表：双指针；
以K为一组翻转链表： 使用栈；
2.2 虾皮笔试：合并升序链表：lc21:
这个比较简单，参考lc21;k可以说是使用三指针；注意合并的时候，某一个还剩下的尾巴。
2.3 暑期字节一面：阿里云暑期一面：拼多多面试：
要求要有优化；
合并K个升序链表，原题；请看lc23,可以两两合并，也可以使用归并-递归的方式。
2.4 华为：链表去重；
2.5 华为：手撕：删除链表倒数第n个节点：
2.6 字节跳动:找到两链表第一个公共节点，翻转单链表，判断链表是否有环
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