来一道和「米哈游(原神)」相关的面试题(应该是米哈游出过最简单的了)。
平台:LeetCode
题号:剑指 Offer 35. 复杂链表的复制
给你一个长度为 n
的链表,每个节点包含一个额外增加的随机指针 random
,该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。
构造这个链表的深拷贝。
深拷贝应该正好由 n
个 全新 节点组成,其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。
新节点的 next
指针和 random
指针也都应指向复制链表中的新节点,并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态,复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。
例如,如果原链表中有 X
和 Y
两个节点,其中 X.random --> Y
。那么在复制链表中对应的两个节点 x
和 y
,同样有 x.random --> y
。
返回复制链表的头节点。
用一个由 n
个节点组成的链表来表示输入/输出中的链表。
每个节点用一个 [val, random_index]
表示:
val
:一个表示 Node.val
的整数。random_index
:随机指针指向的节点索引(范围从 到
);如果不指向任何节点,则为 null
。
你的代码只接受原链表的头节点 head
作为传入参数。
示例 1:
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]]
示例 2:
输入:head = [[1,1],[2,1]]
输出:[[1,1],[2,1]]
示例 3:
输入:head = [[3,null],[3,0],[3,null]]
输出:[[3,null],[3,0],[3,null]]
示例 4:
输入:head = []
输出:[]
解释:给定的链表为空(空指针),因此返回 null。
提示:
如果不考虑 random
指针的话,对一条链表进行拷贝,我们只需要使用两个指针:一个用于遍历原链表,一个用于构造新链表(始终指向新链表的尾部)即可。这一步操作可看做是「创建节点 + 构建 next
指针关系」。
现在在此基础上增加一个 random
指针,我们可以将 next
指针和 random
指针关系的构建拆开进行:
random
指针,和原本的链表复制一样,创建新新节点,并构造 next
指针关系,同时使用「哈希表」记录原节点和新节点的映射关系;random
都通过「哈希表」找到对应的新 random
节点,并在新链表上构造 random
关系。Java 代码:
class Solution {
public Node copyRandomList(Node head) {
Node t = head;
Node dummy = new Node(-10010), cur = dummy;
Map<Node, Node> map = new HashMap<>();
while (head != null) {
Node node = new Node(head.val);
map.put(head, node);
cur.next = node;
cur = cur.next; head = head.next;
}
cur = dummy.next; head = t;
while (head != null) {
cur.random = map.get(head.random);
cur = cur.next; head = head.next;
}
return dummy.next;
}
}
C++ 代码:
class Solution {
public:
Node* copyRandomList(Node* head) {
Node* t = head;
Node* dummy = new Node(-10010), *cur = dummy;
unordered_map<Node*, Node*> map;
while (head != nullptr) {
Node* node = new Node(head->val);
map[head] = node;
cur->next = node;
cur = cur->next; head = head->next;
}
cur = dummy->next; head = t;
while (head != nullptr) {
cur->random = map[head->random];
cur = cur->next; head = head->next;
}
return dummy->next;
}
};
Python 代码:
class Solution:
def copyRandomList(self, head: 'Node') -> 'Node':
t = head
dummy = Node(-10010)
cur = dummy
mapping = {}
while head:
node = Node(head.val)
mapping[head] = node
cur.next = node
cur, head = cur.next, head.next
cur, head = dummy.next, t
while head:
if head.random in mapping:
cur.random = mapping[head.random]
cur, head = cur.next, head.next
return dummy.next
显然时间复杂度上无法优化,考虑如何降低空间(不使用「哈希表」)。
我们使用「哈希表」的目的为了实现原节点和新节点的映射关系,更进一步的是为了快速找到某个节点 random
在新链表的位置。
那么我们可以利用原链表的 next
做一个临时中转,从而实现映射。
具体的,我们可以按照如下流程进行:
操作之后,链表的奇数位置代表了原链表节点,链表的偶数位置代表了新链表节点,且每个原节点的 next
指针执行了对应的新节点。这时候,我们需要构造新链表的 random
指针关系,可以利用 link[i + 1].random = link[i].random.next
,
为奇数下标,含义为 「新链表节点的 random
指针指向旧链表对应节点的 random
指针的下一个值」;
Java 代码:
class Solution {
public Node copyRandomList(Node head) {
if (head == null) return head;
Node t = head;
while (head != null) {
Node node = new Node(head.val);
node.next = head.next;
head.next = node;
head = node.next;
}
head = t;
while (head != null) {
if (head.random != null) head.next.random = head.random.next;
head = head.next.next;
}
head = t;
Node ans = head.next;
while (head != null) {
Node ne = head.next;
if (ne != null) head.next = ne.next;
head = ne;
}
return ans;
}
}
C++ 代码:
class Solution {
public:
Node* copyRandomList(Node* head) {
if (!head) return head;
Node* t = head;
while (head) {
Node* node = new Node(head->val);
node->next = head->next;
head->next = node;
head = node->next;
}
head = t;
while (head) {
if (head->random) head->next->random = head->random->next;
head = head->next->next;
}
head = t;
Node* ans = head->next;
while (head) {
Node* ne = head->next;
if (ne) head->next = ne->next;
head = ne;
}
return ans;
}
};
Python 代码:
class Solution:
def copyRandomList(self, head: 'Node') -> 'Node':
if not head: return head
t = head
while head:
node = Node(head.val)
node.next = head.next
head.next = node
head = node.next
head = t
while head:
if head.random:
head.next.random = head.random.next
head = head.next.next
head = t
ans = head.next
while head:
ne = head.next
if ne:
head.next = ne.next
head = ne
return ans