Elenco di riordino
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema 'Elenco riordino'.
1. Impara
Il problema del "Riordino dell'elenco" è una sfida chiave nella sezione Elenco collegato.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per l'elenco di riordino.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per l'elenco di riordino.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Ti viene assegnato l'inizio di un elenco collegato singolarmente. L'elenco può essere rappresentato come:
L0 → L1 → … → Ln-1 → Ln
Riordina l'elenco in modo che sia nel seguente formato:
L0 → Ln → L1 → Ln-1 → L2 → Ln-2 → …
Non è possibile modificare i valori nei nodi dell'elenco. Solo i nodi stessi possono essere modificati.
L'elenco collegato è rappresentato come un elenco Python. Implementa una funzione reorderList(head: list) -> list che restituisce l'elenco riordinato.
- •The number of nodes in the list is in the range [1, 50000]
- •1 <= Node.val <= 1000
Esempi
[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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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, tmp2Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema dell'elenco collegato standard.
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