文章目录

• 一、编程题：430. 扁平化多级双向链表（双指针）
• • • 1.题目描述
    • 2.示例1：
    • 3.示例2：
    • 4.示例3：
    • 5.提示：
• 二、解题思路
• • • 1. 题目分析
    • 2. 方法1（哈希表）
    • • 思路：
      • 复杂度分析：
      • 算法图解
    • 3. 方法二：迭代
    • • 思路：
      • 复杂度分析：
      • 算法图解
• 三、代码实现
• 总结

一、编程题：430. 扁平化多级双向链表（双指针）

1.题目描述

  给你一个长度为 n 的链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。
  构造这个链表的 深拷贝。 深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。
  例如，如果原链表中有 X 和 Y 两个节点，其中 X.random --> Y 。那么在复制链表中对应的两个节点 x 和 y ，同样有 x.random --> y 。
  返回复制链表的头节点。
  用一个由 n 个节点组成的链表来表示输入/输出中的链表。每个节点用一个 [val, random_index] 表示：

• val：一个表示 Node.val 的整数。
• random_index：随机指针指向的节点索引（范围从 0 到 n-1）；如果不指向任何节点，则为 null 。

  你的代码 只 接受原链表的头节点 head 作为传入参数。LeetCode题目链接。

2.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]]

3.示例2：

输入：head = [[1,1],[2,1]]
输出：[[1,1],[2,1]]

4.示例3：

输入：head = [[3,null],[3,0],[3,null]]
输出：[[3,null],[3,0],[3,null]]

5.提示：

• 0 <= n <= 1000
• -104 <= Node.val <= 104
• Node.random 为 null 或指向链表中的节点。

二、解题思路

1. 题目分析

  这里主要参考了三叶姐和官方题解提供的思路，非常感谢这些大佬。🌹 🌹 🌹
  题目要求我们对一个特殊的链表进行深拷贝。这里就需要注意两点了：

• 1.在拷贝结束后，不能改变原链表的结构，也是说拷贝过程中可以修改，但结束之后需要还原回去；
• 2.在拷贝节点时，因为随机指针指向的节点可能还没创建，所以只能先建立拷贝链表，再来完成随机指针的赋值；

2. 方法1（哈希表）

思路：

• Step 1.将原节点进行复制，在采用哈希表构建原节点和新节点的映射关系；
• Step 2.对原链表进行遍历，原链表节点上的next和random可以通过哈希表查询到对应的新节点，根据其操作给新节点的next和random指针进行赋值；
• Step 3.重复2步骤，直到原链表遍历完时循环终止，并返回新链表头节点；

看不懂解释的话，直接看算法图解比较容易理解点

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)，其中 n 是链表的长度。对于每个节点，我们至多访问其「后继节点」和「随机指针指向的节点」各一次，均摊每个点至多被访问两次。
空间复杂度：O(n)，其中 n 是链表的长度。为哈希表的空间开销。

算法图解

哈希表，红色部分代表新建立节点，灰色部分代表原链表节点；（注：本人不会做成流程动画，希望会的朋友可以私信我指点一二，说个软件名字也可以，谢谢）

3. 方法二：迭代

  方法一使用哈希表就为了构建原节点和新节点和映射关系，能快速查询每个节点。但也可以不用哈希表进行构建其映射关系；
  在解题过程中我们想要的是原节点和新节点的映射关系，所以将新节点复制在原节点后面，从而构建出其映射关系；

思路：

• Step 1.对原节点进行复制并将其拼接该节点后面；
• Step 2.创建好新节点后，可以发现链表中的偶数位置代表原节点，奇数位置代表了新节点（注意：这里是从0开始数起的），每个原节点的next指针都对应着新节点；
• Step 3.对链表进行遍历，通过计算list[i].random = list[i-1].random.next构建新节点的random指针，其中i为偶数下标，list[i-1]意思是新节点前面的那个原节点；
• Step 4.重复3步骤，直到原节点遍历完时循环终止，还需要对链表进行拆分再返回新链表头节点；

看不懂解释的话，直接看算法图解比较容易理解点

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)，其中 n 是链表的长度。我们只需要遍历该链表三次。
空间复杂度：O(1)。注意返回值不计入空间复杂度。

算法图解

  红色部分代表原节点，灰色部分代表新节点，蓝色部分为当前遍历的节点;（注：本人不会做成流程动画，希望会的朋友可以私信我指点一二，说个软件名字也可以，谢谢）

• 复制新节点

• 构建新节点random关系

• 拆分链表

三、代码实现

每个代码块都写了注释，方便理解，代码还可以改进；

方法一：哈希表

class Solution {public Node copyRandomList(Node head) {HashMap map = new HashMap<>();Node p = head, q;while(p != null){q = new Node(p.val);map.put(p,q);p = p.next;}p = head;q = map.get(p);// 通过散列表特性加快查询速度while(p != null){q.next = map.get(p.next);q.random = map.get(p.random);q = q.next;p = p.next;}return map.get(head);}
}

提交结果：

方法二：迭代

class Solution {public Node copyRandomList(Node head) {if (head == null) return head;Node first = head, temp;// 复制链表，将当前节点复制在节点后面while(first != null){temp = new Node(first.val);temp.next = first.next;first.next = temp;first = temp.next;}// 构建节点random关系first = head;while(first != null){if(first.random != null) first.next.random = first.random.next;first = first.next.next;}// 拆分链表first = head;Node second = head.next;while(first != null){Node temp_second = first.next;if(temp_second != null) first.next = temp_second.next;first = temp_second;}return second;}
}

提交结果：

总结

以上就是今天要讲的内容，这一题还是比较容易被题意误导的，一开始我就改变了原链表的结构导致出错，后面看了各位大佬的题解就突然恍然大悟了。

感谢观看，如果有帮助到你，请给题解点个赞和收藏，让更多的人看到。🌹 🌹 🌹

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