[Leetcode] 382. Linked List Random Node 解题报告

本文介绍了一种从单链表中高效获取随机节点的方法,包括使用额外空间和不使用额外空间两种情况。对于未知长度的大规模链表,文章详细解释了Reservoir Sampling算法,并提供了具体的实现代码。

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题目

Given a singly linked list, return a random node's value from the linked list. Each node must have the same probability of being chosen.

Follow up:
What if the linked list is extremely large and its length is unknown to you? Could you solve this efficiently without using extra space?

Example:

// Init a singly linked list [1,2,3].
ListNode head = new ListNode(1);
head.next = new ListNode(2);
head.next.next = new ListNode(3);
Solution solution = new Solution(head);

// getRandom() should return either 1, 2, or 3 randomly. Each element should have equal probability of returning.
solution.getRandom();

思路

最近的题目感觉和随机数相关的比较多,不过这个确实是面试的趋势。对于本题目,我们首先看看允许使用额外空间的解法,然后再看看如果不允许使用额外空间,怎么利用Reservior Sampling方法获得随机结点,这应该是本题目考查的重点。

1、使用额外空间:我们将单链表的结点值都拷贝到一个数组中,然后产生一个随机数索引,返回随机索引对应的值即可。这种做法的空间复杂度是O(n);构造函数的时间复杂度是O(n),getRandom函数的时间复杂度是O(1)。另外一个变种是我们在构造函数中计算出整个单链表的长度length,然后在getRandom方法中,随机产生一个介于[0, length]之间的数x,然后遍历单链表,返回第x个结点。这种做法的空间复杂度可以降低到O(1),但是getRandom的时间复杂度是O(n)。以上两种做法在length变为无限大的时候都会失效。

2、不使用额外空间:先来介绍一下Reservior Sampling方法,这种采样非常适合于流数据。怎么做呢?假设目前我们已经处理了n个结点,而当前选中的采样点是x(1 <= x <= n);这样当我们遇到第n+1个结点的时候,让x以1 / (n + 1)的概率转移到第n+1个结点。可以用概率论的知识证明当处理完所有结点后,每个结点被采样的概率是相同的。具体实现请见下面的代码。

代码

1、使用额外空间:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    /** @param head The linked list's head.
        Note that the head is guaranteed to be not null, so it contains at least one node. */
    Solution(ListNode* head) {
        ListNode* node = head;
        while(node != NULL) {
            vec.push_back(node->val);
            node = node->next;
        }
    }
    
    /** Returns a random node's value. */
    int getRandom() {
        if(vec.size() == 0) {
            return -1;
        }
        return vec[rand() % vec.size()];
    }
private:
    vector<int> vec;
};

/**
 * Your Solution object will be instantiated and called as such:
 * Solution obj = new Solution(head);
 * int param_1 = obj.getRandom();
 */

2、不使用额外空间:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    /** @param head The linked list's head.
        Note that the head is guaranteed to be not null, so it contains at least one node. */
    Solution(ListNode* head) {
        random_list = head;
    }
    
    /** Returns a random node's value. */
    int getRandom() {
        ListNode* temp = random_list;
        int value = random_list->val;
        for (int i = 1; temp != NULL; ++i) {
            if (rand() % i == 0) {      // the propability is 1 / i
                value = temp->val;
            }
            temp = temp->next;
        }
        return value;
    }
private:
    ListNode* random_list;
};

/**
 * Your Solution object will be instantiated and called as such:
 * Solution obj = new Solution(head);
 * int param_1 = obj.getRandom();
 */
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