无序链表的重复项删除

设计一种方法,从无序链表中删除重复项。

样例

样例 1:

输入:1->2->1->3->3->5->6->3->null
输出:1->2->3->5->6->null

样例 2:

输入:2->2->2->2->2->null
输出:2->null

挑战

如果没有临时缓冲区,如何解决这一问题?

 

/**
 * Definition of singly-linked-list:
 * class ListNode {
 * public:
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int val) {
 *        this->val = val;
 *        this->next = NULL;
 *     }
 * }
 */

class Solution {
public:
    /**
     * @param head: The first node of linked list.
     * @return: Head node.
     */
    ListNode * removeDuplicates(ListNode * head) 
    {
        // write your code here
        vector<int> buffer;
        ListNode* ret = NULL; 
        if(head == NULL)
            return ret;
        ListNode* tail = NULL;
        while(head)
        {
            ListNode* next = head->next;
            int i = 0;
            for( ; i < buffer.size(); i++)
            {
                if(head->val == buffer[i])
                    break;
            }
            if(i == buffer.size())
            {
                buffer.push_back(head->val);
                if(ret == NULL)
                {
                    ret = head;
                    tail = head;
                    tail->next = NULL;
                }
                else
                {
                    tail->next = head;
                    tail = head;
                    tail->next = NULL;
                }
            }
            head = next;
        }
        
        return ret;
        
    }
};

 

<think>好的,我现在需要解决用户提出的关于如何在C++中删除无序链表中的重复项的问题。首先,我需要理解用户的需求。用户可能有一个无序的链表,里面包含了一些重复的元素,他们希望删除这些重复项,只保留每个元素的第一次出现。这个问题在数据处理中比较常见,比如清理重复的数据记录。 接下来,我需要考虑可能的解决方法。通常处理链表问题,尤其是删除操作,需要注意指针的操作和链表节点的遍历。因为是无序链表,不能像有序链表那样通过一次遍历就完成去重,所以可能需要更复杂的方法。 首先想到的是暴力法。对于每一个节点,检查它之后的所有节点是否有重复,如果有就删除。这种方法的时间复杂度是O(n²),空间复杂度是O(1)。虽然时间复杂度较高,但对于小规模的链表来说,这可能已经足够了。不过如果链表很大,这种方法可能会比较慢。 另一个方法是使用哈希表来记录已经出现过的元素。遍历链表时,如果当前节点的值已经在哈希表中存在,则删除该节点;否则,将值存入哈希表。这种方法的时间复杂度是O(n),但空间复杂度也是O(n),因为需要额外的空间来存储哈希表。这在大规模数据下可能更高效,但需要权衡空间的使用。 用户可能希望看到这两种方法的实现,并比较它们的优缺点。因此,我应该详细说明这两种方法,并给出代码示例。同时,需要注意代码的正确性,比如处理头节点的删除情况,以及指针的操作是否正确,避免内存泄漏。 对于暴力法,具体步骤可能如下: 1. 初始化两个指针,一个指向当前节点(外层循环)。 2. 对于当前节点,另一个指针遍历后续节点(内层循环),检查是否有重复值。 3. 如果发现重复节点,调整指针以跳过该节点,并释放内存。 对于哈希表法: 1. 创建一个哈希表来存储已遇到的值。 2. 使用两个指针,一个当前指针和一个前驱指针,以便于删除操作。 3. 遍历链表,如果当前节点的值在哈希表中存在,则删除当前节点;否则,将值加入哈希表。 在实现过程中需要注意的细节包括: - 处理头节点的情况,可能需要更新头指针。 - 确保在删除节点时正确连接前驱和后继节点,避免链表断裂。 - 释放被删除节点的内存,防止内存泄漏。 - 使用C++标准库中的unordered_set来实现哈希表。 此外,可能还需要考虑链表中数据的类型,比如是否是内置类型或者自定义类型,哈希函数是否适用等。但假设用户处理的是基本数据类型,如整数,那么使用unordered_set是可行的。 在代码示例中,应该包含链表节点的定义,删除函数的实现,以及可能的测试用例。同时,需要解释代码的关键部分,帮助用户理解每一步的作用。 最后,应该总结两种方法的适用场景,让用户根据自己的需求选择合适的方法。比如,如果内存有限,可能选择暴力法;如果时间效率更重要,选择哈希表法。</think>在C++中删除无序链表重复项,可通过以下两种方法实现。我们将分步骤解释原理并提供代码示例: --- ### **方法一:暴力法(时间复杂度O(n²),空间O(1))** **核心思想**:对每个节点,遍历后续所有节点删除重复项 ```cpp struct ListNode { int val; ListNode* next; ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} }; void removeDuplicates(ListNode* head) { ListNode *current = head; while (current != nullptr && current->next != nullptr) { ListNode *runner = current; while (runner->next != nullptr) { if (runner->next->val == current->val) { ListNode* temp = runner->next; runner->next = runner->next->next; delete temp; } else { runner = runner->next; } } current = current->next; } } ``` **关键点说明**: 1. 外层循环`current`逐个遍历节点 2. 内层循环`runner`检查后续节点是否重复 3. 删除节点时需正确处理指针关系 --- ### **方法二:哈希表法(时间复杂度O(n),空间O(n))** **核心思想**:使用哈希表记录已出现过的值 ```cpp #include <unordered_set> void removeDuplicatesHash(ListNode* head) { std::unordered_set<int> seen; ListNode *curr = head; ListNode *prev = nullptr; while (curr != nullptr) { if (seen.find(curr->val) != seen.end()) { prev->next = curr->next; delete curr; curr = prev->next; } else { seen.insert(curr->val); prev = curr; curr = curr->next; } } } ``` **关键点说明**: 1. `unordered_set`存储已出现的值 2. `prev`指针用于维护前驱节点 3. 发现重复时调整指针并释放内存 --- ### **两种方法对比** | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------|------------|------------|--------------------------| | 暴力法 | O(n²) | O(1) | 内存受限的小规模数据 | | 哈希表法 | O(n) | O(n) | 时间敏感的大规模数据 | --- ### **实现注意事项** 1. 头节点处理:当删除头节点时需要特殊处理(示例代码已隐含处理) 2. 内存管理:删除节点后必须释放内存,避免泄漏 3. 链表遍历终止条件:注意`nullptr`的判断 4. 数据类型:若节点存储非整型数据,需自定义哈希函数 实际使用时,建议根据数据规模选择合适方法。对于大多数现代应用,推荐哈希表法以获得更好的时间复杂度。
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