Liste doublement liée
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Liste doublement chaînée ».
1. Apprendre
Le problème des « listes doublement chaînées » est un défi clé dans la section Listes chaînées.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour une liste doublement liée.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la liste doublement liée.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction create_doubly_linked_list(arr) qui prend une liste d'entiers arr, construit une liste doublement chaînée et renvoie un tuple de deux listes : (forward_traverse, backward_traverse) pour vérifier que les pointeurs next et prev sont correctement configurés.
- •0 <= len(arr) <= 1000
- •-10^4 <= arr[i] <= 10^4
Exemples
arr = [1, 2, 3]
([1, 2, 3], [3, 2, 1])
Constructing the doubly linked list 1 <=> 2 <=> 3 allows traversing forward to get [1, 2, 3] and backward to get [3, 2, 1].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
class DoublyListNode:
def __init__(self, val=0, next=None, prev=None):
self.val = val
self.next = next
self.prev = prev
def create_doubly_linked_list_opt(arr: list):
if not arr: return [], []
head = DoublyListNode(arr[0])
curr = head
for val in arr[1:]:
new_node = DoublyListNode(val, prev=curr)
curr.next = new_node
curr = new_node
f, b = [], []
c = head
while c:
f.append(c.val)
c = c.next
c = curr
while c:
b.append(c.val)
c = c.prev
return f, bCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
class DoublyListNode:
def __init__(self, val=0, next=None, prev=None):
self.val = val
self.next = next
self.prev = prev
def create_doubly_linked_list_brute(arr: list):
if not arr: return [], []
head = DoublyListNode(arr[0])
curr = head
for x in arr[1:]:
n = DoublyListNode(x)
curr.next = n
n.prev = curr
curr = n
f, b = [], []
c = head
while c:
f.append(c.val)
c = c.next
c = curr
while c:
b.append(c.val)
c = c.prev
return f, bAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked Lists data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des listes chaînées standard s’appliquent.
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