手撕数据结构之双向链表

1.链表的分类

有三种属性可以组成8(2*2*2)种 

 带头    不带头

单向     双向

循环     不循环

其中最常用的为两种形式:单链表 和 双向链表

 2.双向链表的基本结构

双向链表的全称为(带头双向循环链表),所以要定义出双向链表就得从这三步来入手

1.带头:说明它拥有头结点(也就是有哨兵位)

2.双向:说明他不仅拥有后继指针(这里暂且命名为next)也拥有前置指针(命名为prev)

3.循环:说明链表首位相连,即尾节点指向哨兵位

4.实现:

3.初始化双向链表

双向链表初始化与单链表初始化并不一样

双向链表需要在初始化前定义头结点

4.尾插

1.为尾插数据开辟出一块节点

2.根据位置关系改变其后置指针以及前置指针

3.注意改完后phead->prev会不会改变,最好将其放到最后

5.尾删

1.首先得保证有的删:即assert(phead&&phead->next)

2.记得删完后进行销毁操作

6.头插

1.头插不是在哨兵位前面,而是在哨兵位与第一个节点之间

2.进行节点连接前先定义插入节点的前置和后置指针,这样双向链表的指针关系不会被误改

3.注意改完后phead->next会不会改变,最好将其放到最后

7.头删

8.查找

注意循环结束条件

9.在指定位置之后插入数据

1.pos后必须得有数据:assert (pos&&pos->next);

2.进行节点连接前先定义插入节点的前置和后置指针,这样双向链表的指针关系不会被误改

3.注意改完后phead->next会不会改变,最好将其放到最后

10.删除指定位置数据

代码

List.h

 

List.c

### 华为OD模式下的链表代码问题 在华为OD模式的面试中,链表作为经典的数据结构之一,经常被用来考察候选人的基本功以及对复杂场景的理解能力。以下是针对链表相关的常见算法和数据结构问题及其解决方案。 #### 常见链表操作 链表的操作主要包括以下几个方面: - **单向链表反转** 反转一个单向链表是一个经典的题目,在实际应用中有广泛用途。可以通过迭代的方式实现该功能[^1]。 ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverse_list(head: ListNode) -> ListNode: prev = None current = head while current is not None: next_node = current.next current.next = prev prev = current current = next_node return prev ``` - **查找中间节点** 使用快慢指针的方法可以在一次遍历中找到链表的中间节点[^2]。 ```python def find_middle_node(head: ListNode) -> ListNode: slow = fast = head while fast and fast.next: slow = slow.next fast = fast.next.next return slow ``` - **删除倒数第N个节点** 删除链表中的倒数第 N 个节点通常需要用到双指针技巧来定位目标位置。 ```python def remove_nth_from_end(head: ListNode, n: int) -> ListNode: dummy = ListNode(0) dummy.next = head first = second = dummy for _ in range(n + 1): first = first.next while first: first = first.next second = second.next second.next = second.next.next return dummy.next ``` #### LRU缓存机制与链表的关系 LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存淘汰策略,其实现往往依赖于双向链表和哈希表相结合的设计思路。通过维护一个按访问顺序排列的双向链表,可以快速更新最近使用的元素并移除最久未使用的项。 ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 self.cache.move_to_end(key) return self.cache[key] def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: self.cache.move_to_end(key) self.cache[key] = value if len(self.cache) > self.capacity: self.cache.popitem(last=False) ``` 上述代码展示了如何利用 `OrderedDict` 来模拟 LRU 缓存的行为,其中涉及到了链表的相关概念和技术细节。 ---
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