Réorganiser la liste
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Reorder List'.
1. Apprendre
Le problème de la « Liste de réorganisation » 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 la liste de réorganisation.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la liste de commande.
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
Vous recevez la tête d’une liste à chaînage unique. La liste peut être représentée comme suit :
L0 → L1 → … → Ln-1 → Ln
Réorganisez la liste pour qu'elle se présente sous la forme suivante :
L0 → Ln → L1 → Ln-1 → L2 → Ln-2 → …
Vous ne pouvez pas modifier les valeurs dans les nœuds de la liste. Seuls les nœuds eux-mêmes peuvent être modifiés.
La liste chaînée est représentée sous la forme d'une liste Python. Implémentez une fonction reorderList(head: list) -> list qui renvoie la liste réorganisée.
- •The number of nodes in the list is in the range [1, 50000]
- •1 <= Node.val <= 1000
Exemples
[1,2,3,4]
[1,4,2,3]
The list 1->2->3->4 is reordered to 1->4->2->3.
[1,2,3,4,5]
[1,5,2,4,3]
The list 1->2->3->4->5 is reordered to 1->5->2->4->3.
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
def reorder_list_opt(head):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
reorder_list_opt_helper(h)
return linked_list_to_list(h)
return reorder_list_opt_helper(head)
def reorder_list_opt_helper(head: ListNode) -> None:
if not head or not head.next:
return
slow, fast = head, head
while fast and fast.next:
slow = slow.next
fast = fast.next.next
prev, curr = None, slow.next
slow.next = None
while curr:
nxt = curr.next
curr.next = prev
prev = curr
curr = nxt
first, second = head, prev
while second:
tmp1, tmp2 = first.next, second.next
first.next = second
second.next = tmp1
first, second = tmp1, tmp2Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def reorder_list_brute(head):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
reorder_list_brute_helper(h)
return linked_list_to_list(h)
return reorder_list_brute_helper(head)
def reorder_list_brute_helper(head: ListNode) -> None:
if not head or not head.next:
return
nodes = []
curr = head
while curr:
nodes.append(curr)
curr = curr.next
l, r = 0, len(nodes) - 1
while l < r:
nodes[l].next = nodes[r]
l += 1
if l == r:
break
nodes[r].next = nodes[l]
r -= 1
nodes[l].next = NoneAlgorithm 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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