Lista de reordenamento
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Lista de Reordenamento'.
1. Aprenda
O problema da 'Lista de Reordenamento' é um desafio importante na seção Lista Vinculada.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Lista de Reordenamentos.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a declaração do problema da Lista de Reordenamentos com atenção.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Você recebe o topo de uma lista vinculada individualmente. A lista pode ser representada como:
L0 → L1 → … → Ln-1 → Ln
Reordene a lista para que fique no seguinte formato:
L0 → Ln → L1 → Ln-1 → L2 → Ln-2 → …
Você não pode modificar os valores nos nós da lista. Somente os próprios nós podem ser alterados.
A lista vinculada é representada como uma lista Python. Implemente uma função reorderList(head: list) -> list que retorne a lista reordenada.
- •The number of nodes in the list is in the range [1, 50000]
- •1 <= Node.val <= 1000
Exemplos
[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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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, tmp2Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades de problema de lista vinculada padrão.
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