折叠链表
“折叠链表”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“折叠链接列表”问题是链接列表部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化折叠链表的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读折叠链表的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
编写一个函数 fold_list(arr) ，将单链表表示为 Python 列表 arr 并返回折叠列表。折叠列表 L0 -> L1 -> ... -> Ln-1 -> Ln 会产生 L0 -> Ln -> L1 -> Ln-1 -> L2 -> Ln-2 ...。
- •0 <= len(arr) <= 1000
- •-1000 <= arr[i] <= 1000
示例
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
[1, 5, 2, 4, 3]
The nodes are reordered by interleaving the first, last, second, second-to-last nodes, etc.
arr = [1, 2, 3, 4]
[1, 4, 2, 3]
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def fold_list_opt(arr):
if isinstance(arr, list):
h = build_linked_list(arr)
res = fold_list_opt_helper(h)
return linked_list_to_list(res)
return fold_list_opt_helper(arr)
def fold_list_opt_helper(head: ListNode) -> ListNode:
if not head or not head.next:
return head
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, tmp2
return head暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def fold_list_brute(arr):
if isinstance(arr, list):
h = build_linked_list(arr)
res = fold_list_brute_helper(h)
return linked_list_to_list(res)
return fold_list_brute_helper(arr)
def fold_list_brute_helper(head: ListNode) -> ListNode:
if not head or not head.next: return head
nodes = []
curr = head
while curr:
nodes.append(curr)
curr = curr.next
l, r = 0, len(nodes) - 1
res = []
while l <= r:
res.append(nodes[l])
if l != r:
res.append(nodes[r])
l += 1
r -= 1
for i in range(len(res) - 1):
res[i].next = res[i+1]
res[-1].next = None
return res[0]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked Lists data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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