Nœuds inversés dans le groupe K
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Reverse Nodes In K Group'.
1. Apprendre
Le problème des « nœuds inversés dans le groupe K » 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 les nœuds inversés dans le groupe K.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les nœuds inversés dans le groupe K.
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, inversez les nœuds de la liste k à la fois et renvoyez la liste modifiée.
k est un entier positif et est inférieur ou égal à la longueur de la liste chaînée. Si le nombre de nœuds n’est pas un multiple de k, alors les nœuds laissés de côté devraient finalement rester tels quels.
Vous ne pouvez pas modifier les valeurs des 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 reverseKGroup(head: list, k: int) -> list.
- •The number of nodes in the list is n
- •1 <= k <= n <= 5000
- •0 <= Node.val <= 1000
Exemples
[1,2,3,4,5], 2
[2,1,4,3,5]
Reverse in groups of 2: [1,2] becomes [2,1], [3,4] becomes [4,3], and [5] stays as is.
[1,2,3,4,5], 3
[3,2,1,4,5]
Reverse in groups of 3: [1,2,3] becomes [3,2,1], and [4,5] has fewer than 3 nodes so it stays.
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 reverse_k_group_opt(head, k: int):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
res = reverse_k_group_opt_helper(h, k)
return linked_list_to_list(res)
return reverse_k_group_opt_helper(head, k)
def reverse_k_group_opt_helper(head: ListNode, k: int) -> ListNode:
curr = head
for _ in range(k):
if not curr:
return head
curr = curr.next
prev = None
curr = head
for _ in range(k):
nxt = curr.next
curr.next = prev
prev = curr
curr = nxt
head.next = reverse_k_group_opt_helper(curr, k)
return prevCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def reverse_k_group_brute(head, k: int):
if isinstance(head, list):
h = build_linked_list(head)
res = reverse_k_group_brute_helper(h, k)
return linked_list_to_list(res)
return reverse_k_group_brute_helper(head, k)
def reverse_k_group_brute_helper(head: ListNode, k: int) -> ListNode:
# Recursively reverse k elements by extracting values
curr = head
vals = []
for _ in range(k):
if not curr: return head
vals.append(curr.val)
curr = curr.next
curr = head
for v in reversed(vals):
curr.val = v
curr = curr.next
reverse_k_group_brute_helper(curr, k)
return headAlgorithm 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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