[LeetCode 61] 旋转链表

本文介绍了一种解决LeetCode上旋转链表问题的有效方法。通过使用三指针或双指针技巧,文章详细阐述了如何将链表向右旋转k个位置,并提供了两种不同实现方式的代码示例。

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题目描述

给定一个链表,旋转链表,将链表每个节点向右移动 k 个位置,其中 k 是非负数。

示例 1:

输入: 1->2->3->4->5->NULL, k = 2
输出: 4->5->1->2->3->NULL
解释:
向右旋转 1 步: 5->1->2->3->4->NULL
向右旋转 2 步: 4->5->1->2->3->NULL
示例 2:

输入: 0->1->2->NULL, k = 4
输出: 2->0->1->NULL
解释:
向右旋转 1 步: 2->0->1->NULL
向右旋转 2 步: 1->2->0->NULL
向右旋转 3 步: 0->1->2->NULL
向右旋转 4 步: 2->0->1->NULL

题目分析

这道题看见旋转链表就想到了三指针,这是旋转链表的万能做法。一个头指针,一个尾指针,一个移动的指针,我也不知道叫啥第三个指针,不过就是用来储存临时的链表并移动吧。也可以说是滑块吧。

源码

/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
*     int val;
*     ListNode next;
*     ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution{
public ListNode rotateRight(ListNode head, int k) {
      if(head==null||k==0){
         return head;
       }
     ListNode cursor=head;
     ListNode tail=null;
//尾指针
     int length=1;
     while(cursor.next!=null){
//循环 得到总长度 
    cursor=cursor.next;
    length++;
   }
    int loop=length-(k%length);
//得到循环的次数
    tail=cursor;
//指向尾结点
    cursor.next=head;
//改成循环链表
    cursor=head;
//指向头结点
    for(int i=0;i<loop;i++){
//开始循环
    cursor=cursor.next;
    tail=tail.next;
    }
    tail.next=null;
//改成单链表
    return cursor;
//返回当前头
}
}

改进

三指针其实还比较麻烦,那么能不能用双指针呢,如果用的话是省哪一个指针。必须要遍历一下链表,一直到尾。那么就干脆从尾到头遍历吧,上一个方法是从头到尾旋转。这样多创一个链表,然后尾节点开始旋转k次之后,直接把剩下的复制过去就行。

改进代码

class Solution {
public ListNode rotateRight(ListNode head, int k) {
    if(head == null || (k == 0)) return head;
    ListNode tail = head,p = head;
    int len = 1,pos = 0;
    while(tail.next != null){
        tail = tail.next;
        len ++;
    }
    if((pos = k % len ) == 0) return head;
    //找到新头节点前的节点 将其next设置为null
    for (int i = 0;i < len - pos - 1; i++ ){
        p = p.next;
    }
    ListNode res = p.next;
    p.next = null;
    tail.next = head;
    return res;
}
}

分析

第一个时间复杂度为O(n)
第二个时间复杂度为O(n)

难点

这道题难点就是从断开两个链表直接的连接,必须知道head.next是指的什么链子还是数据的点。这样才能一个一个分析下去。

小结

对于链表还是在草稿纸上画下来慢慢分析的比较好。当看见旋转链表的时候,第一反应就是要用三指针,因为这是一个万能解法,而且很好理解。

[1]https://leetcode-cn.com/problems/rotate-list/submissions/

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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