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深入浅出:排序链表中重复元素的巧妙剔除

前端

引子

在计算机编程领域,链表是一种常用的数据 structure,它由一系列按特定次序排列的结点组成,其中,结点包含数据和指向下一个结点引的址。在某些情况下,链表中可能存在重复的元素,这会影响数据的处理效率和存储空间的利用。本文将深入探討如何巧妙地剔除排序链表中的重复元素,为开发者提供一套系统且实操性强的解决方案。

算法原理

1. 单指针法

单指针法是一种简单有效的算法,其核心思想是使用一个指针逐个遍歷链表,并同时维护一个前驱指针。当发现当前结点与前一个结点相等时,则跳过当前结点,让前驱指针指向当前结的下一个结点。这种方法的时间复杂度为 O(n),其中 n 表示链表的长度。

2. 哈希表法

哈希表法利用了哈希表的数据 structure 特性来实现重复元素的剔除。该算法的核心思想是将链表中的元素逐个哈希到哈希表中,当发现哈希表中已存在相同元素时,则跳过当前结点。哈希表法的时间复杂度也为 O(n),但其空间复杂度为 O(n),因为需要额外的空间来存储哈希表。

3. 快慢指针法

快慢指针法是一种较为巧妙的算法,它使用两个指针来解决重复元素问题。该算法的核心思想是使用一个慢指针和一个快指针,其中,慢指针每次移动一位,而快指针每次移动两位。当快指针遇到重复元素时,慢指针会随之移动一位,从而跳过重复元素。快慢指针法的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n),且无需额外的存储空间。

实现代码

1. 单指针法

def remove_duplicates_single_ptr(head):
    """
    使用单指针法移除排序链表中的重复元素

    Args:
        head (list node): 链表头结点

    Returns:
        list node: 去除重复元素之后的链表头结点
    """
    if not head:
        return head

    cur = head
    pre = None

    while cur:
        if pre and pre.val == cur.val:
            pre.next = cur.next
        else:
            pre = cur

        cur = cur.next

    return head

2. 哈希表法

def remove_duplicates_hashset(head):
    """
    使用哈希表法移除排序链表中的重复元素

    Args:
        head (list node): 链表头结点

    Returns:
        list node: 去除重复元素之后的链表头结点
    """
    if not head:
        return head

    hashset = set()
    cur = head
    pre = None

    while cur:
        if cur.val not in hashset:
            hashset.add(cur.val)
            if pre:
                pre.next = cur
            pre = cur
        else:
            pre.next = cur.next

        cur = cur.next

    return head

3. 快慢指针法

def remove_duplicates_two_ptr(head):
    """
    使用快慢指针法移除排序链表中的重复元素

    Args:
        head (list node): 链表头结点

    Returns:
        list node: 去除重复元素之后的链表头结点
    """
    if not head:
        return head

    fast = head
    low = head

    while fast:
        while fast and fast.val == low.val:
            fast = fast.next

        low.next = fast
        low = low.next

    return head

结语

本文详细介绍了三种在排序链表中剔除重复元素的算法策略,包括单指针法、哈希表法和快慢指针法。这三种算法各有千秋,开发者可以根据特定的场景和要求选择最合适的算法。通过掌握这些算法,开发者可以在解决此类问题时游刃有余,从而优化数据处理效率并节省宝贵的存储空间。