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LC-随机链表的复制、排序链表、合并K个升序链表、LRU缓存

news 来源：原创 2025/9/22 5:55:25

随机链表的复制

为了在 O(n) 时间复杂度内解决这个问题，并且使用 O(1) 的额外空间，可以利用以下技巧：

将新节点插入到原节点后面：我们可以将复制节点插入到原节点后面。例如，如果链表是 A -> B -> C，我们将链表改为 A -> A' -> B -> B' -> C -> C'，其中 A'、B'、C' 是 A、B、C 的拷贝节点。
复制 random 指针：因为复制节点与原节点紧挨在一起，我们可以直接利用原节点的 random 指针，来为新节点复制 random 指针。
拆分链表：最后，我们将原链表和复制链表拆分成两个独立的链表。

/*
// Definition for a Node.
class Node {int val;Node next;Node random;public Node(int val) {this.val = val;this.next = null;this.random = null;}
}
*/class Solution {public Node copyRandomList(Node head) {if(head == null){return null;}//插入新节点到原节点后面Node cur = head;while(cur != null){Node copy = new Node(cur.val);//创建新节点copy.next = cur.next;//新节点的next指向原节点的nextcur.next = copy;//原节点的next指向新节点cur = copy.next;//移动到原节点的下一个节点}//复制random节点cur = head;while(cur != null){if(cur.random != null){cur.next.random = cur.random.next;//新节点的random指向原节点random对应的新节点}cur = cur.next.next;//跳到下一个原节点}//拆分链表，恢复原链表并生成新链表Node newHead = head.next;Node copyCur = newHead;cur = head;while(cur != null){cur.next = cur.next.next;//恢复原链表if(copyCur.next != null){copyCur.next = copyCur.next.next;//更新新链表的next指针copyCur = copyCur.next;}cur = cur.next;}return newHead;}
}

排序链表

解题思路

归并排序：我们可以使用归并排序来对链表进行排序。归并排序的核心思想是将链表递归地分为两半，对两半分别进行排序，然后将排序后的两部分合并。
分割链表：我们可以通过快慢指针的方法找到链表的中间节点，从而分割链表。在 findMiddle 方法中，slow 应该是慢指针，每次移动一步；fast 是快指针，每次移动两步。当 fast 到达链表末尾时，slow 应该正好指向中间节点的前一个节点。
合并两个有序链表：归并排序的合并操作通常是合并两个有序链表。我们可以直接操作链表的 next 指针来合并。

步骤

递归分割链表：通过快慢指针找到中间节点，将链表分为两部分。
排序子链表：对每个子链表递归调用归并排序。
合并两个有序链表：将两个排序后的子链表合并。

/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {*     int val;*     ListNode next;*     ListNode() {}*     ListNode(int val) { this.val = val; }*     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode sortList(ListNode head) {// 递归终止条件：如果链表为空或者只有一个节点，直接返回if (head == null || head.next == null) {return head;}// 1. 找到链表的中间节点ListNode mid = findMiddle(head);// 2. 将链表分为两部分ListNode left = head;ListNode right = mid.next;mid.next = null;  // 切断链表，确保左右两部分互不影响// 3. 对两部分链表递归排序left = sortList(left);right = sortList(right);// 4. 合并两个有序链表return merge(left, right);}// 找到链表的中间节点（快慢指针）private ListNode findMiddle(ListNode head) {if (head == null || head.next == null) {return head;}ListNode slow = head;ListNode fast = head.next;while (fast != null && fast.next != null) {slow = slow.next;fast = fast.next.next;}return slow;}// 合并两个有序链表private ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {ListNode dummy = new ListNode(0);ListNode cur = dummy;// 合并两个有序链表while (l1 != null && l2 != null) {if (l1.val < l2.val) {cur.next = l1;l1 = l1.next;} else {cur.next = l2;l2 = l2.next;}cur = cur.next;}// 如果有剩余节点，直接连接if (l1 != null) {cur.next = l1;} else {cur.next = l2;}return dummy.next;}
}

合并K个升序链表

使用优先队列（最小堆）

优先队列可以帮助我们高效地获取当前最小的节点。我们将每个链表的头节点加入到优先队列中，然后依次从队列中取出最小的节点，将其加入到新链表中，接着将其下一个节点加入到队列中，直到所有节点都被处理完。

/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {*     int val;*     ListNode next;*     ListNode() {}*     ListNode(int val) { this.val = val; }*     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {//定义一个最小堆PriorityQueue<ListNode> pq = new PriorityQueue<>((a,b) -> a.val - b.val);//将所有链表的头节点加入堆中for(ListNode list : lists){if(list != null){pq.offer(list);}}ListNode dummy = new ListNode(0);ListNode current = dummy;//从堆中取出最小节点，并将其后续节点加入堆while(!pq.isEmpty()){ListNode node = pq.poll();current.next = node;current = current.next;if(node.next != null){pq.offer(node.next);//将当前节点的下一个节点加入堆中}}return dummy.next;}
}

使用归并思想

归并的思想和合并两个有序链表的方法类似。每次从 k 个链表中合并两个链表，直到最终合并成一个链表。这个方法适用于链表数目较少的情况，因为其时间复杂度为 O(k log k)。

/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {*     int val;*     ListNode next;*     ListNode() {}*     ListNode(int val) { this.val = val; }*     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {if (lists == null || lists.length == 0) {return null;}return mergeKListsHelper(lists, 0, lists.length - 1);}// 分治法，合并两个链表private ListNode mergeKListsHelper(ListNode[] lists, int left, int right) {if (left == right) {return lists[left];}int mid = left + (right - left) / 2;ListNode leftMerged = mergeKListsHelper(lists, left, mid);ListNode rightMerged = mergeKListsHelper(lists, mid + 1, right);return mergeTwoLists(leftMerged, rightMerged);}// 合并两个有序链表private ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {ListNode dummy = new ListNode(0);ListNode current = dummy;while (l1 != null && l2 != null) {if (l1.val < l2.val) {current.next = l1;l1 = l1.next;} else {current.next = l2;l2 = l2.next;}current = current.next;}if (l1 != null) {current.next = l1;} else {current.next = l2;}return dummy.next;}
}

LRU缓存

思路：

哈希表（HashMap）：用于存储缓存的 key-value 对，通过 key 快速查找对应的值。哈希表中的每个元素将指向双向链表中的一个节点，这样可以在 O(1) 时间内访问链表节点。
双向链表（Doubly Linked List）：用于表示缓存的使用顺序。最近使用的元素放在链表的头部，最久未使用的元素放在链表的尾部。当缓存达到容量限制时，我们可以从尾部移除最久未使用的元素。

操作：

get(key)：
- 如果 key 存在缓存中，则返回该值，并将该节点移动到双向链表的头部（表示最近使用）。
- 如果 key 不存在，返回 -1。
put(key, value)：
- 如果 key 已经存在，更新其值，并将该节点移动到链表的头部。
- 如果 key 不存在，插入新节点，并将其添加到链表头部。如果缓存已满，移除链表尾部的节点（最久未使用）。

设计步骤：

构造双向链表：节点存储 key 和 value，同时拥有指向前一个节点和后一个节点的指针。
哈希表存储：将 key 和对应的链表节点关联起来，以便快速查找。
维护链表的顺序：每次访问节点时，将其移动到链表头部。

class LRUCache {class Node{int key,value;Node prev,next;public Node(int key,int value){this.key = key;this.value = value;}}public Map<Integer,Node> cache;private int capacity;private Node head,tail;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;this.cache = new HashMap<>();head = new Node(0,0);tail = new Node(0,0);head.next = tail;tail.prev = head;}//从链表中移除节点private void remove(Node node){node.prev.next = node.next;node.next.prev = node.prev;}//将节点插入到头部private void insertToHead(Node node){node.next = head.next;node.prev = head;head.next.prev = node;head.next = node;}//获取缓存中的值public int get(int key) {if(cache.containsKey(key)){Node node = cache.get(key);remove(node);//移除节点insertToHead(node);//将节点移到头部return node.value;}return -1;}//插入或更新节点public void put(int key, int value) {if(cache.containsKey(key)){//更新节点的值Node node = cache.get(key);node.value = value;remove(node);insertToHead(node);}else{if(cache.size() >= capacity){//缓存已满，删除尾部节点Node tailNode = tail.prev;remove(tailNode);cache.remove(tailNode.key);}//插入新节点Node newNode = new Node(key,value);cache.put(key,newNode);insertToHead(newNode);//插入到头部}}}/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj.get(key);* obj.put(key,value);*/

LC-随机链表的复制、排序链表、合并K个升序链表、LRU缓存

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deepseek与gpt，核心原理对比

DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。一、模型架构 DeepSeek 混合专家（MoE）框架：DeepSeek采用了混合专家框架，其内部包含多个“专家”子模块，每个子模…...

编程日记 2025/9/11 3:39:55