耐心和持久胜过激烈和狂热。
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请实现 copyRandomList 函数,复制一个复杂链表。在复杂链表中,每个节点除了有一个 next 指针指向下一个节点,还有一个 random 指针指向链表中的任意节点或者 null。
输入:head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
输出:[[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
输入:head = [[1,1],[2,1]]
输出:[[1,1],[2,1]]
输入:head = [[3,null],[3,0],[3,null]]
输出:[[3,null],[3,0],[3,null]]
输入:head = []
输出:[]
解释:给定的链表为空(空指针),因此返回 null。
如果是普通的链表,我们完全可以遍历链表的过程中复制一个链表,但是复杂链表中存在随机指针,如果是按照原始的方式去拷贝,会存在随机节点没有创建的问题,因此拷贝的前提是【所有节点都已被创建】。既能创建新节点,又能将原节点与新节点一一对应,我们可以使用哈希表去实现。
本题是基于 Go 语言去实现
map
,存储结构 → key
为原节点,value
为新节点,初始化 node
指向头结点map
→ 键值对(原节点 : 新节点)node
再次指向头结点,再次遍历链表,构建新节点的 next
引用指向和 random
引用指向/**
* Definition for a Node.
* type Node struct {
* Val int
* Next *Node
* Random *Node
* }
*/
func copyRandomList(head *Node) *Node {
mp := make(map[*Node]*Node)
node := head
for node != nil {
mp[node] = &Node{Val: node.Val}
node = node.Next
}
node = head
for node != nil {
mp[node].Next = mp[node.Next]
mp[node].Random = mp[node.Random]
node = node.Next
}
return mp[head]
}
时间复杂度:O(N),遍历两次链表需要 O(N) 的时间复杂度。
空间复杂度:O(N),其中 N 是链表的长度,为哈希表的额外空间开销。
算法优化,遍历链表是无可避免的,因此我们可以从空间的维度去优化 → 去除哈希表的使用。使用另外一种方式,在原链表中做映射关系。
原链表
A → B → C → D
映射之后的链表
A → A' → B → B' → C → C' → D → D'
步骤:
cur
指向头结点,遍历 cur
链表,创建新节点并由原节点的 next
节点指向新节点,做映射关系,然后调节指向。cur
重新指向头结点,遍历 cur
链表,构建 ramdom
引用指向,新节点的 random
指向原节点 random
的 next
节点(新 copy
的节点)/**
* Definition for a Node.
* type Node struct {
* Val int
* Next *Node
* Random *Node
* }
*/
func copyRandomList(head *Node) *Node {
if head == nil {
return nil
}
cur := head
for cur != nil {
tmp := &Node{Val:cur.Val}
tmp.Next = cur.Next
cur.Next = tmp
cur = tmp.Next
}
cur = head
for cur != nil {
if cur.Random != nil {
cur.Next.Random = cur.Random.Next
}
cur = cur.Next.Next
}
res := head.Next
for head != nil {
next := head.Next
if next != nil {
head.Next = next.Next
}
head = next
}
return res
}
时间复杂度:O(N),遍历两次链表需要 O(N) 的时间复杂度。
空间复杂度:O(1),创建的新节点所使用的变量使用常数大小的额外空间。
第一种算法使用了 map 结构去实现新旧节点映射,而第二种则以一条线穿插着新旧节点,然后在这条线上构建 copy
后的链表,非常巧妙。
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