输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。

最新推荐文章于 2021-05-15 20:11:07 发布
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本文介绍了一种高效查找链表中倒数第K个节点的算法。通过双指针技巧，首先让前指针向前移动K步，然后两个指针同步移动直至前指针到达链表尾部，此时后指针所指向的即为所求节点。

题目描述
输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。

class Solution:
    def FindKthToTail(self, head, k):
        # 12345
        front_node = head
        behind_node = head
        # 2    front_node = 2
        for i in range(k):
            if front_node == None:
                return None
            front_node = front_node.next
        while front_node:
            front_node = front_node.next
            behind_node = behind_node.next
        return behind_node
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### Java 实现链表倒数第 K 个节点 ACM 解法 以下是基于双指针方法的时间复杂度为 \(O(n)\) 的解决方案。该方法通过两个指针之间的距离来定位目标节点。 #### 双指针法原理 双指针法的核心在于维护两个指针 `fast` 和 `slow`，初始时都指向链表头部。先让 `fast` 移动 \(k\) 步，随后同步移动 `fast` 和 `slow`，直到 `fast` 到达链表末尾。此时，`slow` 所在位置即为目标节点的位置[^2]。 #### 定义链表结构 首先定义链表节点类： ```java class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int x) { val = x; next = null; } } ``` #### 寻找倒数第 K 个节点的实现代码 下面是完整的 Java 方法实现： ```java public class Solution { public static ListNode findKthToTail(ListNode head, int k) { if (head == null || k <= 0) { return null; // 边界条件处理 } ListNode fast = head; ListNode slow = head; // 让 fast 先走 k 步 for (int i = 0; i < k; i++) { if (fast != null) { fast = fast.next; } else { return null; // 如果链表长度小于 k，则返回 null } } // 同步移动 fast 和 slow，直到 fast 到达链表末尾 while (fast != null) { fast = fast.next; slow = slow.next; } return slow; // 返回慢指针所在位置，即倒数第 k 个节点 } public static void main(String[] args) { // 构造测试用例 ListNode node1 = new ListNode(1); ListNode node2 = new ListNode(2); ListNode node3 = new ListNode(3); ListNode node4 = new ListNode(4); ListNode node5 = new ListNode(5); node1.next = node2; node2.next = node3; node3.next = node4; node4.next = node5; int k = 2; ListNode result = findKthToTail(node1, k); if (result != null) { System.out.println("倒数第 " + k + " 个节点的值为：" + result.val); // 输出应为 4 } else { System.out.println("未找到符合条件的节点"); } } } ``` 上述代码实现了寻找链表中倒数第 \(k\) 个节点的功能，并考虑了边界情况（如链表为空或 \(k\) 超过链表长度的情况）。 --- #### 时间与空间复杂度分析 - **时间复杂度**: 整体只需遍历一次链表即可完成操作，因此时间复杂度为 \(O(n)\)。 - **空间复杂度**: 使用了常量级额外空间存储指针变量，故空间复杂度为 \(O(1)\)。 --- ###
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