复刻精彩：复制带随机指针的链表的妙法

引子：复制带随机指针的链表的挑战

在计算机科学领域，链表是一种常用的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的优点是插入和删除操作简单高效，但其缺点是难以复制。当链表中存在随机指针时，复制过程变得更加复杂。随机指针是指向链表中任何节点或空节点的指针，这使得复制链表变得非常困难。

巧妙之法：层层递进的复制策略

为了解决这个问题，有一种巧妙的方法可以复制带随机指针的链表。这种方法分三个步骤进行：

1. 创建新节点 ：首先，我们需要为每个原始节点创建一个新的节点。新节点的数据与原始节点的数据相同，但其指针均指向空。

2. 建立新旧节点的映射关系 ：接下来，我们需要建立新旧节点之间的映射关系。为此，我们可以使用一个哈希表，将每个原始节点作为键，将对应的新的节点作为值。

3. 复制随机指针 ：最后，我们需要复制随机指针。对于每个原始节点，我们可以使用哈希表查找对应的新的节点，然后将新节点的随机指针指向哈希表中找到的节点。

代码示例：一览无余的复制过程

def copy_random_list(head):
    """
    复制带随机指针的链表

    Args:
        head: 链表的头节点

    Returns:
        复制后的链表的头节点
    """

    # 创建新节点
    new_head = Node(head.val)
    new_nodes = {head: new_head}

    # 建立新旧节点的映射关系
    curr_old = head
    curr_new = new_head
    while curr_old:
        new_nodes[curr_old.next] = Node(curr_old.next.val) if curr_old.next else None
        curr_old = curr_old.next
        curr_new = curr_new.next

    # 复制随机指针
    curr_old = head
    curr_new = new_head
    while curr_old:
        curr_new.random = new_nodes[curr_old.random]
        curr_old = curr_old.next
        curr_new = curr_new.next

    return new_head

结语：掌握复制带随机指针的链表的精髓

通过本文的介绍，读者应该已经对复制带随机指针的链表的方法有了一定的了解。这种方法的巧妙之处在于它使用了一个哈希表来建立新旧节点之间的映射关系，从而能够高效地复制随机指针。希望本文能够帮助读者在实际应用中解决相关问题。