Supprimer le nième nœud de la fin de la liste
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Supprimer le nième nœud de la fin de la liste ».
1. Apprendre
Le problème « Supprimer le nième nœud de la fin de la liste » est un défi clé dans la section Liste chaînée.
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 supprimer le nième nœud de la fin de la liste.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Supprimer le nième nœud de la fin de la liste.
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
Étant donné la tête d'une liste chaînée, supprimez le nième nœud de la fin de la liste et renvoyez sa tête.
La liste chaînée est représentée sous la forme d'une liste Python. Implémentez une fonction removeNthFromEnd(head: list, n: int) -> list qui renvoie la liste après suppression.
- •The number of nodes in the list is sz
- •1 <= sz <= 30
- •0 <= Node.val <= 100
- •1 <= n <= sz
Exemples
[1,2,3,4,5], 2
[1,2,3,5]
The 2nd node from the end is 4. After removing it, the list becomes 1->2->3->5.
[1], 1
[]
There is only one node and we remove it, so the list becomes empty.
[1,2], 1
[1]
The 1st node from the end is 2. After removing it, the list becomes [1].
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Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
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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
def remove_nth_from_end_opt(head, n: int):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
res = remove_nth_from_end_opt_helper(h, n)
return linked_list_to_list(res)
return remove_nth_from_end_opt_helper(head, n)
def remove_nth_from_end_opt_helper(head: ListNode, n: int) -> ListNode:
dummy = ListNode(0, head)
left = dummy
right = head
for _ in range(n):
right = right.next
while right:
left = left.next
right = right.next
left.next = left.next.next
return dummy.nextCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def remove_nth_from_end_brute(head, n: int):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
res = remove_nth_from_end_brute_helper(h, n)
return linked_list_to_list(res)
return remove_nth_from_end_brute_helper(head, n)
def remove_nth_from_end_brute_helper(head: ListNode, n: int) -> ListNode:
dummy = ListNode(0, head)
length = 0
curr = head
while curr:
length += 1
curr = curr.next
curr = dummy
for _ in range(length - n):
curr = curr.next
curr.next = curr.next.next
return dummy.nextAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked List data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de liste chaînée s’appliquent.
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