关于单链表的一些面试题-基础篇(C语言实现)

C语言实现单链表反转(图文) C语言实现单链表反转(图文) 据说是一道微软的面试题改编 挺有名的,据说很多人面试时 被要求当场纸写程序基本上都没答出来或者没答完整 本着他人故事不要成为我的事故的原则 ,尝试解一解 把思路分享一下( ̄▽ ̄)" 阅读详情

关于单链表的一些面试题-基础篇(C语言实现)

1.比较顺序表和链表的优缺点,说说它们分别在什么场景下使用?

@顺序表和链表的优缺点比较

  • 在需要进行频繁查找,但很少进行插入和删除操作的时候,宜采用存储结构
  • 在需要频繁插入、删除时,链表结构更佳
2.从尾到头打印单链表

因为单链表本身属性的性质,在这里采用递归的方式实现从尾到头打印单链表的方法

  • 具体思路如图所示:

    @递归部分思路

  • 代码实现

void PrintTailToHead(ListNode *pList)
{
    if(pList == NULL)
    {
        return;
    }
    PrintTailToHead(pList->next);
    printf("%d->",pList->data);
}
3.删除一个无头单链表的非尾节点

注意:无头单链表并不是指单链表没有头指针,而是指在题目实现中不给出该单链表的头指针

删除无头单链表的非尾结点:
1、需要注意判断是否是非尾结点
2、在移动时注意要给两个指针,方便找到赋值元素的上一个结点位置
3、记得释放被删指针及临时指针的内存,防止出现野指针或者内存泄露的问题

  • 具体思路如图所示:

    @无头单链表删除部分思路示意图

  • 代码实现

void EraseNoHeadList(ListNode* pList,ListNode** pos)
{
    ListNode* next = *pos;
    ListNode* pre = *pos;

    assert(*pos);

    if(((*pos) == pList) || ((*pos)->next == NULL))
    {
        return;
    }
    else
    {
        while(next->next)
        {
            pre = next;
            pre->data = (next->next)->data;
            next = next->next;
        }
        free(next);
        pre->next = NULL;
    }
}
4.在无头单链表的一个节点前插入一个节点

注意:无头单链表并不是指单链表没有头指针,而是指在题目实现中不给出该单链表的头指针

在无头单链表的一个节点前插入一个节点:
1、因为是无头单链表,所以无法找到当前结点的前一个位置
2、故采取在当前结点的下一个位置插入一个新结点
3、之后再交换两结点中的数据即可

  • 具体思路如图所示:

    @无头单链表插入新结点部分思路示意

  • 代码实现

void InsertNoHeadList(ListNode** ppList, ListNode* pos,DataType x)
{

    if(*ppList == NULL)
        *ppList= CreateNode(x);
    else
    {
        ListNode* cur = CreateNode(x);
        cur->next = pos->next;
        pos->next = cur;

        cur->data = pos->data;
        pos->data = x;
    }

}
5.单链表实现约瑟夫环

@约瑟夫环思路简析

  • 实现思路
    1、使单链表成环
    2、判断链表是否为空
    3、循环遍历代码,找到要删除的结点
    4、删除结点

  • 代码实现

ListNode* JosephRing(ListNode* pList, int m)//单链表实现约瑟夫环,m指每一轮需要报的数
{
    ListNode* cur = pList;
    ListNode* next;
    ListNode* tmp = pList;

    int count;

    while(tmp->next)//使单链表成环
    {
        tmp = tmp->next;
    }
    tmp->next = pList;

    if(pList == NULL)//判断链表是否为空
        return;

    while(cur != cur->next)
    {
        count = m;
        while(--count)//走(k-1)步
        {
            cur = cur->next;
        }
        next = cur->next;
        cur->data = next->data;
        cur->next = next->next;
        free(next);

    }
    cur->next = NULL;
    return cur;

}
6.逆置/反转单链表

@逆置思路示意图

  • 实现思路
    1、摘结点
    2、循环赋值给新链表

  • 代码实现

ListNode* Reverse(ListNode *pList)
{

    ListNode* cur = pList;
    ListNode* tmp = NULL;

    ListNode* newlist = NULL;

    while(cur)//摘结点
    {
        tmp = cur;
        cur = cur->next;
        tmp->next = newlist;
        newlist = tmp;
    }
    return newlist;
}
7.单链表排序(冒泡排序)

@冒泡排序部分示意图

实现思路
1、判断链表是否为空
2、用tail指针控制cur停止位置
3、用两层循环分别实现链表遍历&数据交换
4、用exchange优化程序,使程序可以在一定程度上减少遍历链表的次数(当链表部分有序时)

代码实现

void BubbleSort(ListNode* pList)//单链表排序(冒泡排序)
{
    ListNode* tail = pList;
    ListNode* next =pList;
    ListNode* cur = next->next;
    DataType tmp;
    int exchange = 0;

    while(tail->next)//尾指针-控制终止位置
    {
        tail = tail->next;
    }

    //1.链表只有一个元素
    if(pList == NULL || pList->next == NULL)
        return;
    //2.链表有多个元素
    else
    {
        while(tail != pList->next)
        {
            while(cur != tail)
            {
                exchange = 0;
                if(next->data > cur->data)
                {
                    tmp = next->data;
                    next->data = cur->data;
                    cur->data = tmp;
                }
                cur = cur->next;
                next = next->next;

                exchange =  1;
            }
            if(next->data > cur->data)
            {
                tmp = next->data;
                next->data = cur->data;
                cur->data = tmp;
            }

            tail = next;

            next = pList;
            cur = next->next;

            if(exchange = 0)
                break;
        }
    }
}
8.合并两个有序链表,合并后依然有序

@合并部分步骤示意图

实现思路
1、判断两链表是否为空
2、摘取新链表的表头结点
3、比较两链表的大小,合并有序链表

代码实现

ListNode* MergeList(ListNode* List1, ListNode* List2)//合并两个有序链表,合并后依然有序
{
    ListNode* List = NULL;
    ListNode* tmp = NULL;


    //判断链表是否为空
    if(List1 == NULL && List2 == NULL)//两表均为空
        return NULL;

    else if(List1 != NULL || List2 != NULL)//其中一表为空
    {
        if(List1 == NULL)
            return List2;
        return List1;
    }

    else
    {
        if(List1->data < List2->data)//摘取新链表的表头
        {
            List = List1;
            List1 = List1->next;
        }
        else
        {
            List = List2;
            List2 = List2->next;
        }

        tmp = List;

        while(List1 && List2)
        {
            if(List1->data < List2->data)
            {
                List->next = List1;
                List = List->next;
                List1 = List1->next;
            }
            else
            {
                List->next = List2;
                List = List->next;
                List2 = List2->next;
            }
        }

        if(List1 == NULL)
            List->next = List2;
        if(List2 == NULL)
            List->next = List1;
        return tmp;
    }
}
9.查找单链表的中间节点,要求只能遍历一次链表

@查找的部分示意图


实现思路
1、因为要求只能遍历一次链表,所以采用快慢指针的方法来进行查找
2、慢指针每次移动一个结点,快指针每次移动两个结点,即两个指针在每次移动时会拉开1的距离
3、到最后,快指针刚刚好是慢指针的两倍,当时,慢指针应正好指向链表的中间结点。

代码实现

ListNode* FindMiddle(ListNode* pList)//查找单链表的中间节点,要求只能遍历一次链表
{
    ListNode* fast = pList;
    ListNode* slow = pList;

    if(pList == NULL)//链表没有元素
        return NULL;
    else if(pList->next->next == NULL || pList->next == NULL)//链表只有一个or两个元素
        return pList;
    else//链表有多个元素
    {
        while(fast && fast->next)
        {
            slow = slow->next;
            fast = fast->next->next;
        }
        return slow;
    }
}
10.查找单链表的倒数第k个节点,要求只能遍历一次链表

@步骤示意图

实现思路
1、先挪快指针k步
2、然后快指针和慢指针一起挪动
3、当fast->next == NULL时,slow即链表中的倒数第k个结点

代码实现

ListNode* FindK(ListNode* pList, int k)//查找单链表的倒数第k个节点,要求只能遍历一次链表
{
    ListNode* fast = pList;
    ListNode* slow = pList;


    if(pList == NULL)//链表没有元素
        return NULL;
    while(--k)
    {
        fast = fast->next;
        if(fast == NULL)
            return NULL;

    }
    while(fast->next != NULL)
    {
        fast = fast->next;
        slow = slow->next;

    }
    return slow;
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

单链表反转C语言实现

单链表反转,面试常见题目: #include #include #include #define ERROR -1 #define OK 1 typedef int ElemType; typedef int Status; typedef struct LNode { ElemType data; LNode *next; }LNode,*LinkList; Status Ge

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C语言实现单链表-不带头结点

/*********************************************************************************** xxx.h: Copyright Inc.(2013), All rights reserved. Purpose: C语言实现单链表--不带头结点实现 Author: MaJing Reviser: yyy C

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👀👀本文录入《C语言》专栏,是数据结构的基础链表的一种😊😊其他专栏:《java》,《C++》😘😘内容省流:用C语言学习单链表的增删查改。

辰多代码的博客 1279

单链表的实现和相关面试题及其详解(C语言)

链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。 链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的链接次序实现的 链表 链表 链表由一系列结点(链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在运行时动态生成。 每个结点包括两个部分:一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点地址的指针域。

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单链表逆序:通过遍历一趟链表,将链表所有节点逆序

对转载出处进行代码实现 题目:给定一个带附加头节点的单链表,设first为其头指针,节点的结构为(data,link),data为数据域,link为指针域,试写出算法:通过遍历一趟链表,将链表中所有节点逆序连接 分析:这是很经典的“单链表逆序”问题。很多公司的面试题库中都有这道题,有的公司明确题目要求不能开辟额外的节点空间(否则可以在遍历原链表的同时使用前插法建立一个逆序链表),有的没有明确说明,...

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C语言单链表实现19个功能完全详解

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C语言实现单链表面试题汇总

这篇博客只有针对单链表的不同面试题的不同函数,没有对单链表的具体实现方法的介绍。 单链表的具体实现方法(创建,初始化,前插,后插,删除,插入,销毁等),可以参考我的另一边博客: http://blog.youkuaiyun.com/ljx_5489464/article/details/50893430以下是单链表面试题的具体实现:1、从尾到头打印单链表void PrintListTailToHead(PS

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无序单链表排序算法(c语言版本)

这是一道非常经典的面试题。我们知道,快速排序的思想是,通过一个基准元素(pivot),一趟排序就将数据划分为两个部分:左边的部分小于该基准元素,右边的部分大于该基准元素。另外,实现快速排序的关键在于随机访问数据元素,所以快速排序通常都是基于数组来实现的,但是面试中往往会要求对无序单链表进行快排,这就明显不能使用快速排序的基本思想,因为从链表尾部无法向链表头部遍历。 解决方法还是基于快速排序思想,...

雪峰流云 7357

C面试题--汇总

目录一、C语言基础面试题1. gcc编译器编译的完整流程,分别有什么作用?2.什么是回调函数?3.地址能否使用 printf函数中的 %u形式打印?4.结构体与共用体(联合体)的区别5. static、const、volatile关键字有什么作用?static:静止、静态const:只读volatile :防止编译器优化6.声明变量和定义变量的区别7.赋值与赋初值有什么不同?8.局部变量和全局变量能否重名9.如何引用一个已经定义过的外部变量10.全局变量和局部变量的存储方式有什么区别?10-附加:内存的分段

细雨青峦的博客 2万+
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