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The Way of C++

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以下給出鏈表結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):
1  typedef struct _list_node
2 {
3     double keyVal;
4     struct _list_node *next;
5 }ListNode;
Q1 單鏈表的反序
Code
 1 ListNode* reverseList(ListNode* head)
 2 {
 3     ListNode *p1, *p2 , *p3;
 4     //鏈表為空,或是單結(jié)點(diǎn)鏈表直接返回頭結(jié)點(diǎn)
 5     if (head == NULL || head->next == NULL)
 6     {
 7         return head;
 8     }
 9     p1 = head;
10     p2 = head->next;
11     while (p2 != NULL)
12     {
13         p3 = p2->next;
14         p2->next = p1;
15         p1 = p2;
16         p2 = p3;
17     }
18     head->next = NULL;
19     head = p1;
20 
21     return head;
22 }
Q2 找出鏈表的中間元素
Code
 1 ListNode* find_midlist(ListNode* head)
 2 {
 3     ListNode *p1, *p2;
 4     
 5     if (head == NULL || head->next == NULL)
 6     {
 7         return head;
 8     }
 9     p1 = p2 = head;
10     while (1)
11     {
12         if (p2->next != NULL && p2->next->next != NULL)
13         {
14             p2 = p2->next->next;
15             p1 = p1->next;
16         }
17         else
18         {
19             break;
20         }
21     }
22     return p1;
23 }

思路分析:

 鏈表的一個(gè)比較大的特點(diǎn)用一句廣告語來說就是“不走回頭路”,不能實(shí)現(xiàn)隨機(jī)存取(random access)。如果我們想要找一個(gè)數(shù)組a的中間元素,直接a[len/2]就可以了,但是鏈表不行,因?yàn)橹挥衋[len/2 - 1] 知道a[len/2]在哪兒,其他人不知道。因此,如果按照數(shù)組的做法依樣畫葫蘆,要找到鏈表的中點(diǎn),我們需要做兩步(1)知道鏈表有多長(2)從頭結(jié)點(diǎn)開始順序遍歷到鏈表長度的一半的位置。這就需要1.5n(n為鏈表的長度)的時(shí)間復(fù)雜度了。有沒有更好的辦法呢?有的。想法很簡單:兩個(gè)人賽跑,如果A的速度是B的兩倍的話,當(dāng)A到終點(diǎn)的時(shí)候,B應(yīng)該剛到中點(diǎn)。這只需要遍歷一遍鏈表就行了,還不用計(jì)算鏈表的長度。

 上面的代碼就體現(xiàn)了這個(gè)想法。

Q3 鏈表排序
Code
 1 double cmp(ListNode *p ,ListNode *q)
 2 {return (p->keyVal - q->keyVal);}
 3 
 4 ListNode* mergeSortList(ListNode *head)
 5 {
 6     ListNode *p, *q, *tail, *e;
 7     int nstep = 1;
 8     int nmerges = 0;
 9     int i;
10     int psize, qsize;
11     if (head == NULL || head->next == NULL)
12     {return head;}
13     while (1)
14     {   p = head;
15         tail = NULL;
16         nmerges = 0;
17         while (p)
18         {   nmerges++;  q = p;  psize = 0;
19             for (i = 0; i < nstep; i++){
20                 psize++;
21                 q = q->next;
22                 if (q == NULL)break;
23 }
24             qsize = nstep;
25             while (psize >0 || (qsize >0 && q))
26 {
27                 if (psize == 0 ){e = q; q = q->next; qsize--;}
28                 elseif (q == NULL || qsize == 0){e = p; p = p->next; psize--;}
29                 elseif (cmp(p,q) <= 0){e = p; p = p->next; psize--;}
30                 else{e = q; q = q->next; qsize--;}
31                 if (tail != NULL){tail->next = e;}
32                 else{head = e;}
33                 tail = e;
34               }
35             p = q;
36         }
37         tail->next = NULL;
38         if (nmerges <= 1){return head;}
39         else{nstep <<= 1;}
40     }
41 }

思路分析:

  鏈表排序最好使用歸并排序算法。堆排序、快速排序這些在數(shù)組排序時(shí)性能非常好的算法,在鏈表只能“順序訪問”的魔咒下無法施展能力;但是歸并排序卻如魚得水,非但保持了它O(nlogn)的時(shí)間復(fù)雜度,而且它在數(shù)組排序中廣受詬病的空間復(fù)雜度在鏈表排序中也從O(n)降到了O(1)。真是好得不得了啊,哈哈。以上程序是遞推法的程序,另外值得一說的是看看那個(gè)時(shí)間復(fù)雜度,是不是有點(diǎn)眼熟?對!這就是分治法的時(shí)間復(fù)雜度,歸并排序又是divide and conquer

Q4 判斷一個(gè)單鏈表是否有環(huán)
Code
 1 int is_looplist (ListNode *head)
 2 {
 3     ListNode *p1, *p2;
 4     p1 = p2 = head;
 5 
 6     if (head == NULL || head->next == NULL)
 7     {
 8         return 0;
 9     }
10 
11     while (p2->next != NULL && p2->next->next != NULL)
12     {
13         p1 = p1->next;
14         p2 = p2->next->next;
15         if (p1 == p2)
16         {
17             return 1;
18         }
19     }
20 
21     return 0;
22 
23 }

思路分析:

  這道題是《C專家編程》中的題了。其實(shí)算法也有很多,比如說:我覺得進(jìn)行對訪問過的結(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記這個(gè)想法也不錯(cuò),而且在樹遍歷等場合我們也經(jīng)常使用。但是在不允許做標(biāo)記的場合就無法使用了。在種種限制的條件下,就有了上面的這種算法,其實(shí)思想很簡單:就像兩個(gè)人在操場上跑步一樣,只要有個(gè)人的速度比另一個(gè)人的速度快一點(diǎn),他們肯定會有相遇的時(shí)候的。不過帶環(huán)鏈表與操場又不一樣,帶環(huán)鏈表的狀態(tài)是離散的,所以選擇走得快的要比走得慢的快多少很重要。比如說這里,如果一個(gè)指針一次走三步,一個(gè)指針一次走一步的話,很有可能它們雖然在一個(gè)環(huán)中但是永遠(yuǎn)遇不到,這要取決于環(huán)的大小以及兩個(gè)指針初始位置相差多少了。呵呵。你能看出兩個(gè)指針的速度應(yīng)該滿足什么關(guān)系才能在有環(huán)的情況下相遇嗎?如果你知道,不妨跟我討論一下,呵呵。

posted on 2010-04-21 15:50 koson 閱讀(3841) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: ACM
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