链表题解——设计链表【LeetCode】

发布于:2025-07-01 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

全部题目来自力扣,这里只做学习的记录,内容中部分为AI生成,有不对的地方可以评论或者私信哦~~

707. 设计链表

一、算法逻辑(每一步通顺讲解思路)

🔹 1. 初始化链表结构

  • 构造函数中引入一个哨兵节点(dummy head),它不存储实际数据,仅用于简化头部操作;

  • 设置一个成员变量 size 来记录链表当前长度,便于判断索引合法性并优化操作逻辑。


🔹 2. 获取值 get(index)

  • 判断索引是否合法(0 <= index < size),越界返回 -1;

  • 从头节点开始遍历 index 步,定位到目标节点;

  • 返回该节点的值。


🔹 3. 在头部插入 addAtHead(val)

  • dummy_head 后插入一个新节点,指向原来的头节点;

  • 更新链表长度 size += 1

  • 插入时间复杂度为 O(1)。


🔹 4. 在尾部插入 addAtTail(val)

  • dummy_head 开始一路遍历到尾节点(current.next is None);

  • 在尾部追加新节点;

  • 插入时间复杂度为 O(n),因为需要遍历整个链表。


🔹 5. 任意位置插入 addAtIndex(index, val)

  • 插入位置合法条件:0 <= index <= size,注意 == 合法是因为允许尾插;

  • 遍历到第 index-1 个节点,完成插入;

  • 插入时间复杂度为 O(index),最坏为 O(n)。


🔹 6. 删除指定位置节点 deleteAtIndex(index)

  • 删除位置合法条件:0 <= index < size

  • 遍历到第 index-1 个节点,让它 next 指向 index+1 节点,即跳过当前节点;

  • 删除时间复杂度为 O(index),最坏为 O(n)。


二、核心点总结

哨兵节点 + size记录 + 链式结构 + O(n)遍历插删 是这类链表题目的核心构建思路。

  • ✅ 哨兵节点(dummy node)避免对头节点操作的特殊判断;

  • ✅ 使用 size 记录链表长度,快速判断边界合法性;

  • ✅ 所有插入、删除都通过“遍历到前一节点”来操作;

  • ✅ 遵循单链表结构特性,无随机访问能力。

(版本一)单链表法
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next
        
class MyLinkedList:
    def __init__(self):
        self.dummy_head = ListNode()
        self.size = 0

    def get(self, index: int) -> int:
        if index < 0 or index >= self.size:
            return -1
        
        current = self.dummy_head.next
        for i in range(index):
            current = current.next
            
        return current.val

    def addAtHead(self, val: int) -> None:
        self.dummy_head.next = ListNode(val, self.dummy_head.next)
        self.size += 1

    def addAtTail(self, val: int) -> None:
        current = self.dummy_head
        while current.next:
            current = current.next
        current.next = ListNode(val)
        self.size += 1

    def addAtIndex(self, index: int, val: int) -> None:
        if index < 0 or index > self.size:
            return
        
        current = self.dummy_head
        for i in range(index):
            current = current.next
        current.next = ListNode(val, current.next)
        self.size += 1

    def deleteAtIndex(self, index: int) -> None:
        if index < 0 or index >= self.size:
            return
        
        current = self.dummy_head
        for i in range(index):
            current = current.next
        current.next = current.next.next
        self.size -= 1

三、时间复杂度分析(每个函数)

操作 时间复杂度
get(index) O(index)
addAtHead O(1)
addAtTail O(n)
addAtIndex O(index)
deleteAtIndex O(index)


四、空间复杂度分析

  • 所有节点是动态创建的,除了链表本身存储的数据,没有额外结构;

  • 所以空间开销仅为链表节点本身:

空间复杂度:O(n),其中 n 为链表中元素个数。


✅ 总结一句话

这段代码通过使用哨兵头节点 + 封装常用操作 + 控制链表长度,使得链表插入、删除操作逻辑清晰简洁,是典型的单链表构建方式。核心在于“结构辅助 + 链式操作 + 边界控制”

补充,仅供参考:(版本二)双链表法

(版本二)双链表法
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, prev=None, next=None):
        self.val = val
        self.prev = prev
        self.next = next

class MyLinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.tail = None
        self.size = 0

    def get(self, index: int) -> int:
        if index < 0 or index >= self.size:
            return -1
        
        if index < self.size // 2:
            current = self.head
            for i in range(index):
                current = current.next
        else:
            current = self.tail
            for i in range(self.size - index - 1):
                current = current.prev
                
        return current.val

    def addAtHead(self, val: int) -> None:
        new_node = ListNode(val, None, self.head)
        if self.head:
            self.head.prev = new_node
        else:
            self.tail = new_node
        self.head = new_node
        self.size += 1

    def addAtTail(self, val: int) -> None:
        new_node = ListNode(val, self.tail, None)
        if self.tail:
            self.tail.next = new_node
        else:
            self.head = new_node
        self.tail = new_node
        self.size += 1

    def addAtIndex(self, index: int, val: int) -> None:
        if index < 0 or index > self.size:
            return
        
        if index == 0:
            self.addAtHead(val)
        elif index == self.size:
            self.addAtTail(val)
        else:
            if index < self.size // 2:
                current = self.head
                for i in range(index - 1):
                    current = current.next
            else:
                current = self.tail
                for i in range(self.size - index):
                    current = current.prev
            new_node = ListNode(val, current, current.next)
            current.next.prev = new_node
            current.next = new_node
            self.size += 1

    def deleteAtIndex(self, index: int) -> None:
        if index < 0 or index >= self.size:
            return
        
        if index == 0:
            self.head = self.head.next
            if self.head:
                self.head.prev = None
            else:
                self.tail = None
        elif index == self.size - 1:
            self.tail = self.tail.prev
            if self.tail:
                self.tail.next = None
            else:
                self.head = None
        else:
            if index < self.size // 2:
                current = self.head
                for i in range(index):
                    current = current.next
            else:
                current = self.tail
                for i in range(self.size - index - 1):
                    current = current.prev
            current.prev.next = current.next
            current.next.prev = current.prev
        self.size -= 1



# Your MyLinkedList object will be instantiated and called as such:
# obj = MyLinkedList()
# param_1 = obj.get(index)
# obj.addAtHead(val)
# obj.addAtTail(val)
# obj.addAtIndex(index,val)
# obj.deleteAtIndex(index)

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