剖析链表分隔：破解 LeetCode 难题

算法的魅力在于其将看似复杂的问题转化为简洁优雅的解决方案。链表分隔算法就是这样一个迷人的例子，它挑战我们以创新的方式思考数据结构。LeetCode 的分隔链表难题为解决此类问题提供了一个完美的平台。

在本文中，我们将深入探讨分隔链表算法的内部运作，为您提供理解这一关键算法所需的全面指南。我们不仅会提供分步说明，还会深入研究其背后的原理，让您掌握其精髓。

算法概述

分隔链表算法的目标是将给定链表中的节点分为两部分：一部分包含小于特定值 x 的节点，另一部分包含大于或等于 x 的节点。这个过程需要小心处理，以保持链表的完整性和顺序。

分步说明

要执行分隔链表算法，可以遵循以下步骤：

1. 初始化两个新链表： 创建一个新的链表 headA 和 headB，它们将分别存储小于 x 和大于或等于 x 的节点。
2. 遍历原链表： 逐个遍历原始链表的节点。对于每个节点，将其与 x 进行比较。
3. 分类节点： 如果节点的值小于 x，将其添加到 headA 链表中。否则，将其添加到 headB 链表中。
4. 合并链表： 遍历 headA 和 headB 链表，并将它们连接在一起以形成最终的分隔链表。

算法原理

分隔链表算法的原理相当简单。它基于这样一个事实：链表可以被视为一系列连接在一起的节点，每个节点都有一个值和一个指向下一个节点的指针。通过遍历链表并根据给定的值比较来分类节点，我们有效地将链表分成了两部分。

复杂度分析

分隔链表算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是链表中节点的数量。这是因为算法需要遍历链表中的每个节点一次，而合并步骤的开销可以忽略不计。

代码示例

以下是用 Python 实现的分隔链表算法：

def partition_list(head, x):
  # 初始化两个新链表
  headA = ListNode(-1)
  headB = ListNode(-1)
  currA = headA
  currB = headB

  # 遍历原链表
  while head:
    # 分类节点
    if head.val < x:
      currA.next = head
      currA = currA.next
    else:
      currB.next = head
      currB = currB.next
    head = head.next

  # 合并链表
  currA.next = headB.next
  return headA.next

结论

分隔链表算法是一种在实际应用程序中非常有用的基本数据结构算法。它强调了链表操作的强大功能以及算法在解决复杂问题中的作用。通过理解分隔链表算法背后的原理和实现，您可以扩充自己的算法工具包，并解决更具挑战性的编程难题。