【LeetCode138】复制带随机指针的链表(dfs+哈希unordered_map)
一、题目
示例1:
输入:head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
输出:[[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
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示例2:
输入:head = [[1,1],[2,1]]
输出:[[1,1],[2,1]]
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示例3:
输入:head = [[3,null],[3,0],[3,null]]
输出:[[3,null],[3,0],[3,null]]
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示例4:
输入:head = []
输出:[]
解释:给定的链表为空(空指针),因此返回 null。
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提示:
- 0 <= n <= 1000
- -10000 <= Node.val <= 10000
- Node.random 为空(null)或指向链表中的节点。
二、思路
有的同学看到题目的“深拷贝”,大呼很快啊,python中这个深拷贝简单哇,一行代码搞定!二话不说提交:
"""
# Definition for a Node.
class Node:
def __init__(self, x: int, next: 'Node' = None, random: 'Node' = None):
self.val = int(x)
self.next = next
self.random = random
"""
class Solution:
def copyRandomList(self, head: 'Optional[Node]') -> 'Optional[Node]':
return copy.deepcopy(head)
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确实可以通过:
不过面试时面试官肯定不会满意hhh。
从算法角度更好做法是回溯+哈希。使用哈希表unorder_map
,存放的key是原链表的节点,对应的value值是key节点的复制节点。利用count
查看是否有对应的键key。
利用DFS从head
开始遍历整个链表:
(1)每个节点含有随机指针random
和常规的next
指针,这个随机指针指向的节点是“任意的”,即可能是还未复制出来的节点,那这时候就需要复制操作,这个复制过程即第二点。
(2)利用哈希表的count
查看当前node(即key)是否在哈希表中,即查看当前node是否有“复制节点”啦。如果木有则需要new一个节点存放在哈希表中,即存入以node为key的对应的value中,即建立当前结点和“复制结点”的映射。
(3)然后递归调用当前节点node的随机指针random
和常规的next
指针指向的节点,操作即又进入第二点的过程,进行复制,然后让复制节点的 next 指针和 random 指针指向这两个复制的节点。最后返回已经被访问过的节点的复制节点。
(4)在回溯搜索过程中,如果当前正在搜索的节点出现在了哈希表中,就说明我们已经遍历完了整个链表,此时就可以直接从哈希表中取出复制后的节点的指针并返回。
具体过程如下:
1、从 head 节点开始 dfs 遍历整个图。
2、复制当前节点 node,并使用哈希表hash存贮源节点到复制节点之间的映射。
3、递归调用当前节点 node 的后继节点和随机指针指向的节点,并进行复制,然后让复制节点的 next 指针和 random 指针指向这两个复制的节点。
4、最后返回已经被访问过的节点的复制节点。
时间复杂度分析: O(n),其中 n 是链表的长度 。
空间复杂度分析: O(n),其中 n 是链表的长度 。
三、代码
class Solution {
public:
unordered_map<Node*, Node*> hash;
Node* copyRandomList(Node* head)
{
if (head == NULL) return NULL;
return dfs(head);
}
Node* dfs(Node* node)
{
if(node == NULL) return NULL;
//node节点已经被访问过了,直接从哈希表hash中取出对应的克隆节点返回。
if(hash.count(node)) return hash[node];
Node* clone = new Node(node->val); //复制节点
hash[node] = clone; //建立源节点到复制节点的映射
clone->next = dfs(node->next); //复制边
clone->random = dfs(node->random);
return clone;
}
};
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文章来源: andyguo.blog.csdn.net,作者:山顶夕景,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:andyguo.blog.csdn.net/article/details/122410753
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