给定链表中间某结点指针,删除链表中该结点

本文介绍了一种在仅提供待删除节点指针的情况下,删除单链表中间节点的算法。通过将后续节点的数据覆盖到待删除节点,并调整指针连接,实现节点的有效移除。

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题目

实现一个算法来删除单链表中间的一个结点,只给出指向那个结点的指针。

例子:

输入:指向链表a->b->c->d->e中结点c的指针

结果:不需要返回什么,得到一个新链表:a->b->d->e

解答

这个问题的关键是你只有一个指向要删除结点的指针,如果直接删除它,这条链表就断了。 但你又没办法得到该结点之前结点的指针,是的,它连头结点也不提供。在这种情况下, 你只能另觅他径。重新审视一下这个问题,我们只能获得从c结点开始后的指针, 如果让你删除c结点后的某个结点,那肯定是没问题的。比如删除结点d,那只需要把c 的next指针指向e,然后delete d就ok了。好的,如果我们就删除结点d,我们将得到 a->b->c->e,和目标链表只差了一个结点。怎么办呢?把d的数据给c! 结点结构都是一样的,删除谁都一样,最关键的是结点中的数据,只要我们留下的是数据 a->b->d->e就OK了。

思路已经有了,直接写代码?等等,写代码之前,让我们再简单分析一 下可能出现的各种情况(当然包括边界情况)。如果c指向链表的:1.头结点;2.中间结点。 3.尾结点。4.为空。情况1,2属于正常情况,直接将d的数据给c,c的next指针指向d 的next指向所指结点,删除d就OK。情况4为空,直接返回。情况3比较特殊,如果c 指向尾结点,一般会认为直接删除c就ok了,反正c后面也没有结点了,不用担心链表断开。 可是真的是这样吗?代码告诉我们,直接删除c,指向c的那个结点(比如说b)的next指针 并不会为空。也就是说,如果你打印这个链表,它还是会打印出和原来链表长度一样的链表, 而且最后一个元素为0!

关于这一点,原书CTCI中是这么讲的,这正是面试官希望你指出来的。然后, 你可以做一些特殊处理,比如当c是尾结点时,将它的数据设置为一些特殊字符, 这样在打印时就可以不打印它。当然也可以直接不处理这种情况,原书里的代码就是这么做 的。这里,也直接不处理这种情况。代码如下:

完整代码如下:

【Java参考代码】

### Java中基于链表节点的排序算法 在Java中实现链表排序可以通过多种方法完成,常见的有 **归并排序** 或者 **快速排序**。以下是使用 **归并排序** 实现链表排序的具体方式。 #### 归并排序的核心思想 归并排序是一种分治法的应用,其核心在于将链表分为两部分分别排序后再合并成有序的整体。这种方法的时间复杂度为 \(O(n \log n)\)[^1],适用于大多数场景下的链表排序需求。 --- #### 排序过程描述 为了分割链表,可以利用快慢指针的方法来找到链表中间位置。具体步骤如下: 1. 使用快慢指针定位到链表中间节点。 2. 将原链表拆分成两个独立的部分。 3. 对这两部分递归调用归并排序函数。 4. 合并已排序的两个子链表。 --- #### Java代码实现 下面是完整的Java代码示例,用于对给定链表节点进行排序: ```java class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int x) { this.val = x; this.next = null; } } public class LinkedListSort { public static ListNode sortList(ListNode head) { if (head == null || head.next == null) { return head; } // Step 1: Find the middle of the list using slow and fast pointers. ListNode midNode = getMid(head); // Split the list into two halves. ListNode rightHalfStart = midNode.next; midNode.next = null; // Recursively sort both halves. ListNode sortedLeft = sortList(head); ListNode sortedRight = sortList(rightHalfStart); // Merge the sorted lists. return merge(sortedLeft, sortedRight); } private static ListNode getMid(ListNode node) { ListNode slow = node; ListNode fast = node; while (fast != null && fast.next != null && fast.next.next != null) { slow = slow.next; fast = fast.next.next; } return slow; } private static ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) { ListNode dummy = new ListNode(-1); // Dummy node to simplify merging logic. ListNode current = dummy; while (l1 != null && l2 != null) { if (l1.val < l2.val) { current.next = l1; l1 = l1.next; } else { current.next = l2; l2 = l2.next; } current = current.next; } if (l1 != null) { current.next = l1; } if (l2 != null) { current.next = l2; } return dummy.next; } } ``` --- #### 关键点解析 1. **快慢指针找中点**: 利用了步长不一致的快慢指针技术,其中 `slow` 每次移动一步而 `fast` 移动两步,当 `fast` 达到链表末端时,`slow` 所处的位置即为链表的中点。 2. **递归分解**: 链表被不断划分为更小的部分直到每部分只有一个节点或者为空为止。 3. **合并操作**: 已经排序好的两个子链表通过比较节点值大小逐一拼接形成新的有序链表。 --- #### 时间与空间复杂度分析 - **时间复杂度**: 整体时间为 \(O(n \log n)\),因为每次划分都会减少一半的数据量,并且最终需要线性时间内完成合并操作。 - **空间复杂度**: 主要是递归栈的空间消耗,在最坏情况下为 \(O(\log n)\)[^1]。 ---
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