java链表&栈

一、链表操作细节

 

1. 插入和删除操作

 

- 插入：在链表中插入节点时，需先检查插入位置  index  的合法性。若  index  为 0 ，执行头插操作；若  index  等于链表长度  size  ，相当于尾插 。代码实现时，先创建新节点  newNode  ，找到插入位置的前一个节点  prev  ，然后调整指针，如  newNode.next = prev.next  ， prev.next = newNode  。

 

- 删除：删除节点时，同样要检查删除位置  index  的合法性。若  index  为 0 ，执行头删操作；若  index  等于链表长度  size - 1  ，执行尾删操作 。删除节点  toRemove  的关键是调整其前驱节点  prev  和后继节点  next  的指针，即  prev.next = next  ， next.prev = prev  。

 

2. 链表为空及特殊情况处理

当链表为空时，头指针  head  和尾指针  tail  都指向  null  。在进行插入和删除操作时，要考虑链表为空的特殊情况，以及头结点和尾结点的指针调整，如头插时  newNode.next = head  ， head.prev = newNode  ；尾插时  tail.next = newNode  ， newNode.prev = tail  ， tail = newNode  。

 

二、栈的原理与Java实现

 

1. 栈的基本概念

栈是一种遵循后进先出（Last In First Out，LIFO）原则的数据结构 。就像一摞书，最后放上去的书会最先被拿走。栈限制了数据的操作，只支持入栈（push）、出栈（pop）和取栈顶元素等操作 。

 

2. Java中的栈

Java标准库中提供了  Stack  类，但它继承自  Vector  ，继承了  Vector  中很多不必要的操作，设计不够纯粹。在实际使用中，空栈进行  push  操作时可能会导致程序异常退出 。也可以自定义栈类，如  MyStack  ，实现基本的入栈、出栈等操作，示例代码如下：

 

java

class MyStack {

    private java.util.Stack<String> stack = new java.util.Stack<>();

    public void push(String item) {

        stack.push(item);

    }

    public String pop() {

        if (stack.isEmpty()) {

            throw new RuntimeException("Stack is empty");

        }

        return stack.pop();

    }

}

 

 

三、链表相关算法总结

 

1. 判断链表是否有环

 

- 简单方法：遍历链表，用  List  存储已访问节点，若当前节点已在  List  中，则链表有环，时间复杂度为 O(N²)，空间复杂度为 O(N) 。

 

- 双指针法：定义快慢指针，快指针每次走两步，慢指针每次走一步。若链表无环，快指针会先到达链表末尾；若有环，快指针会追上慢指针，二者相遇，时间复杂度为 O(N)，空间复杂度为 O(1) 。

 

2. 环形链表Ⅱ（找环入口）

使用快慢指针找到相遇点后，再设两个指针，一个从相遇点出发，一个从链表头部出发，二者每次走一步，再次相遇的位置就是环的入口 。

 

3. 判断链表是否为回文结构

 

- 空间复杂度 O(N) 的方法：复制链表并反转，然后比较原链表和反转链表是否相同 。

 

- 空间复杂度 O(1) 的方法：先找到链表中间节点，将后半部分链表反转，再比较前半部分和反转后的后半部分是否相同 。

 

4. 判断两个链表是否相交

先求出两个链表的长度，让较长链表的指针先走，走的步数为两链表长度差值，然后两个指针同时走，若相遇则链表相交 。

 

五、双向链表

 

1. 双向链表结构

双向链表的节点既有指向下一个节点的  next  指针，也有指向前一个节点的  prev  指针 ，相比单链表，双向链表在进行插入、删除等操作时更方便，无需像单链表那样先找到前驱节点，但双向链表占用更多内存空间，每个节点需额外存储一个前驱指针 。

 

2. 双向链表操作

在双向链表中插入节点时，需要同时调整  prev  和  next  指针；删除节点时，同样要妥善处理前后节点的指针关系，以保持链表的连贯性 。

 

六、编译器优化与开发效率

 

编译器优化是在保证代码逻辑不变的前提下，调整代码使其运行效率更高，但这也可能带来一些代价。在软件开发中，开发效率（如开发时间、人力成本等）比运行效率更受关注，特别是在当前硬件成本相对较低的情况下 。同时，提到了AI在代码生成方面的影响，指出AI可能会缩短程序员之间开发效率的差距，但也需要人来控制和监督 。