链表相关

翻转链表

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
ListNode reverseList(ListNode head) {
    ListNode pre = null, cur = head;
    while (cur != null) {
        ListNode next = cur.next;
        cur.next = pre;
        pre = cur;
        cur = next;
    }
    return pre;
}

快慢指针找中间节点

1
2
3
4
5
6
7
8
ListNode getMidNode(ListNode head) {
    ListNode fast = head, slow = head;
    while (fast != null && fast.next != null) {
        slow = slow.next;
        fast = fast.next.next;
    }
    return slow;
}

环形链表

环形链表

给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。

快慢指针

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
public class Solution {
    public boolean hasCycle(ListNode head) {
        if (head == null) return false;
        ListNode slow = head, fast = head;
        while (fast != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next;
            if (fast == null) return false;
            fast = fast.next;
            if (slow == fast) break;
        }
        return fast != null;
    }
}

环形链表Ⅱ

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。

快慢指针+找入环点

令起点到环入口的距离为x，环入口到相遇点的距离为y，环的长度为loop，则有：

slow = x + y

fast = x + y + n * loop = 2 * slow = 2x + 2y

x + y = n * loop = slow

x = n * loop - y;

所以让起点和fast节点同时行走，相遇时的位置就是入环点

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        if (head == null) return null;
        ListNode res = head, slow = head, fast = head;
        while (fast != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next;
            if (fast == null) return null;
            fast = fast.next;
            if (slow == fast) break;
        }
        if (fast == null) return null;
        while (res != slow) {
            res = res.next;
            slow = slow.next;
        }
        return res;
    }
}

Dummy节点

利用Dummy节点可以很好的获得和维护首尾节点

LRU 缓存

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 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
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

提示：

  • 1 <= capacity <= 3000
  • 0 <= key <= 10000
  • 0 <= value <= 10^5
  • 最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put

双向链表+哈希表

使用dummy head和dummy tail后，就不用考虑将Node移到首位以及将Node从尾部删除的特殊情况

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
class LRUCache {
    class Node {
        Node next, last;
        int key, val;
    }
    Node head = new Node(), tail = new Node();  // dummy
    int capacity;
    Map<Integer, Node> map = new HashMap<>();
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        head.next = tail;
        tail.last = head;
    }
    public int get(int key) {
        Node cur = map.get(key);
        if (cur == null) return -1;
        update(cur);
        return cur.val;
    }
    public void put(int key, int value) {
        Node cur = map.get(key);
        if (cur == null) {
            cur = new Node();
            cur.key = key;
            cur.val = value;
            moveToHead(cur);
            map.put(key, cur);
            if (map.size() > capacity) {
                map.remove(tail.last.key);
                delete(tail.last);
            }
        } else {
            cur.val = value;
            update(cur);
        }
    }
    public void delete(Node cur) {
        cur.last.next = cur.next;
        cur.next.last = cur.last;
    }
    public void moveToHead(Node cur) {
        cur.next = head.next;
        head.next.last = cur;
        cur.last = head;
        head.next = cur;
    }
    public void update(Node cur) {
        delete(cur);
        moveToHead(cur);
    }
}