203. Remove Linked List Elements。

本文介绍了一种从链表中移除指定值的所有节点的方法。通过创建一个虚拟头结点来简化操作流程,使得处理头部节点的问题变得简单。示例代码展示了如何实现这一功能,并给出了一个具体的例子。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Remove all elements from a linked list of integers that have value val.

Example
Given: 1 –> 2 –> 6 –> 3 –> 4 –> 5 –> 6, val = 6
Return: 1 –> 2 –> 3 –> 4 –> 5


很基础的题,对链表进行遍历查找删除节点,由于给的节点第一个就有数据,这其实不好计算,可以使用一个存放空数据的空的头结点来简化计算过程。

#include <iostream>
using namespace std;

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */

struct ListNode {
    int val;
    ListNode *next;
    ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
};

class Solution {
public:
    ListNode* removeElements(ListNode* head, int val) {
        ListNode temp(0);
        temp.next = head;//自己创造一个头结点
        ListNode* p = &temp;
        ListNode* q = head;

        while(q) {
            if(q->val == val) {
                p->next = q->next;
            } else {
                p = p->next;
            }
            q = q->next;
        }
        return temp.next;
    }
};

int main() {
    Solution s;
    ListNode node1(1);
    ListNode node2(2);
    ListNode node3(6);
    ListNode node4(3);
    ListNode node5(4);
    ListNode node6(5);
    ListNode node7(6);

    node1.next = &node2;
    node2.next = &node3;
    node3.next = &node4;
    node4.next = &node5;
    node5.next = &node6;
    node6.next = &node7;

    s.removeElements(&node1,6);
}
<think>好的,用户现在让我分析一段关于可重用Zip树实现的C代码注释。之前他们问过关于宏定义和枚举的问题,现在这个注释补充了更多背景和设计细节。我需要先理解用户的需求,他们可能是在学习数据结构,尤其是Zip树,或者是在实际项目中需要用到这种结构,所以需要了解实现细节。 首先,用户提供的注释提到了Zip树的来源论文,以及实现的修改点。我需要解释清楚这些修改的意义,比如允许多个相同键值的元素插入,这对用户的实际应用有什么好处,比如可能需要处理重复键的情况。然后,使用元素指针值作为秩(rank),这会影响性能和代码简化,需要说明为什么这样做。 接下来,注释提到了ZIP_ENTRY和ZIP_FUNCTIONS的作用,用户可能需要知道如何在实际代码中使用这些宏。结合之前的回答,我已经解释过ZIP_HEAD和ZIP_ENTRY,现在需要连接起来,说明整个结构如何协同工作。 另外,用户可能对代码风格感兴趣,比如BSD的sys/queue.h的影响,这可能意味着代码遵循某种特定的宏定义风格,便于复用和扩展。需要解释这种设计选择的好处,比如代码的通用性和可维护性。 用户可能还想知道这个实现与其他树结构(比如红黑树或AVL树)的区别,特别是Zip树的特性,比如是否平衡,时间复杂度如何。虽然注释里没有直接提到,但结合论文中的信息,可以简要说明Zip树的优点,比如较低的复杂度或更简单的实现。 需要注意注释中提到的两个修改点:允许重复键和指针作为秩。需要详细解释这两个修改如何影响Zip树的行为和性能。例如,重复键的处理可能导致查找时返回最顶部的元素,用户在使用时需要了解这一点,可能影响他们的查找逻辑。 还有,ZIP_FUNCTIONS宏的作用是定义函数签名,用户可能需要知道如何正确使用这个宏来生成必要的函数,比如插入、删除、查找等操作。需要给出示例代码或用法,帮助用户理解如何集成到自己的项目中。 最后,总结部分需要强调这个实现的特点和适用场景,比如高效、可重用,适用于需要处理重复键或高频更新的场景。同时指出可能的注意事项,比如指针作为秩的潜在问题,比如内存地址的随机性是否影响树的平衡性,或者是否需要特定的内存管理策略。 在组织回答时,要结构清晰,分点解析,确保用户能够逐步理解每个部分的设计和用途。可能还需要对比传统实现,突出这个实现的优势。同时,注意使用用户之前提到的格式要求,比如行内公式使用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个回答中可能公式较少,主要关注代码结构和宏的使用。</think>$\boxed{\text{可重用 Zip 树实现解析}}$ 这段注释描述了一个可复用的 Zip 树(Zip Tree)实现,其设计风格参考了 BSD 系统的 `sys/queue.h` 链表实现。以下是分层解析: --- $\boxed{\text{一、核心设计思想}}$ 1. **Zip 树背景** - 源自论文 *Tarjan, R. E., 等. "Zip Trees." arXiv:1806.06726 (2018)* - 结合 **随机平衡树** 和 **跳表** 的特性,通过概率保持平衡 - 主要特点:插入/删除操作仅需 $O(1)$ 次指针修改(传统平衡树通常需要 $O(\log n)$ 次) 2. **本实现的改进** - **允许重复键值**:相同键的元素相邻存储,`ZIP_FIND` 返回最顶部的元素 ```c // 示例:插入键为 5 的多个节点后,查找时返回第一个 5 ZIP_FIND(tree, 5); // -> 返回顶部节点 ``` - **简化秩(Rank)计算**:直接使用元素指针的数值作为秩(代替传统随机数生成) *优势*:减少计算开销,实测性能更优 *注意*:需确保指针分布的随机性(例如避免内存池连续分配) --- $\boxed{\text{二、关键宏与组件}}$ 1. **`ZIP_ENTRY` 宏** - 作用:嵌入树节点中,定义左右子树指针 - 示例: ```c struct Node { int key; ZIP_ENTRY(Node) links; // 展开为匿名结构体{ left, right } }; ``` 2. **`ZIP_FUNCTIONS` 宏** - 用途:生成 Zip 树操作函数(如插入、删除、查找)的函数签名 - 典型输出形式: ```c // 生成函数原型 struct Node* ZIP_INSERT(MyTree*, int key, struct Node*); void ZIP_REMOVE(MyTree*, struct Node*); ``` 3. **与传统平衡树的对比** | 特性 | Zip 树 | 红黑树/AVL 树 | |---------------------|----------------------|-------------------| | 平衡依据 | 概率(指针值作秩) | 严格高度/颜色规则 | | 插入/删除指针操作数 | $O(1)$ | $O(\log n)$ | | 重复键处理 | 原生支持 | 需额外设计 | --- $\boxed{\text{三、实现细节解析}}$ 1. **重复键处理机制** - 插入时:相同键值的元素按插入顺序排列,形成“键簇” - 查找时:`ZIP_FIND` 返回键簇的顶部元素,需遍历后续节点获取全部匹配项 - 应用场景:快速实现 **多重集合(Multiset)** 或 **版本化数据存储** 2. **指针值作为秩的底层原理** - 依赖指针地址的随机性(如 ASLR 内存随机化)模拟传统 Zip 树的随机秩生成 - 代码简化示例(对比传统实现): ```c // 传统:需生成随机数作为秩 uint64_t rank = generate_random_rank(); // 本实现:直接使用指针数值 uint64_t rank = (uintptr_t)node_ptr; ``` --- $\boxed{\text{四、典型使用场景}}$ 1. **高频更新操作** - 适用场景:实时数据库索引、网络路由表 - 优势:插入/删除的 $O(1)$ 指针操作降低开销 2. **内存敏感型应用** - 适用场景:嵌入式系统、内核数据结构 - 优势:无需存储额外平衡信息(如红黑树的颜色位) 3. **快速原型开发** - 适用场景:算法竞赛、研究实验 - 优势:通过宏定义快速生成类型专属的树操作函数 --- $\boxed{\text{五、使用示例}}$ ```c // 定义节点结构 struct Document { int doc_id; ZIP_ENTRY(Document) links; // 内嵌链接结构 }; // 定义树容器 ZIP_HEAD(DocTree, Document); // 生成操作函数 ZIP_FUNCTIONS(DocTree, Document, doc_id); int main() { struct DocTree tree = { NULL }; struct Document *doc = malloc(sizeof(*doc)); doc->doc_id = 2024; // 插入文档(自动处理平衡) ZIP_INSERT(&tree, doc); // 查找文档 struct Document *found = ZIP_FIND(&tree, 2024); } ``` --- $\boxed{\text{六、注意事项}}$ 1. **指针随机性依赖**:若内存分配器返回连续地址(如池分配器),可能影响平衡性 2. **重复键遍历成本**:需手动遍历键簇中的所有节点 3. **类型安全**:宏生成的函数无类型检查,需确保参数类型匹配
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