Python 实现反转、合并链表有啥用?

news/2025/2/21 9:55:55/

大家好,我是 V 哥。使用 Python 实现反转链表、合并链表在开发中比较常见,我们先来看看各自的应用场景。先赞再看后评论,腰缠万贯财进门

2024博客之星年度总评选,感谢给 V 哥投上宝贵的一票

比如,在处理时间序列数据时,有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示,如果数据是以链表形式存储的,通过反转链表可以高效地实现这一需求。再比如,判断一个链表是否为回文链表(即链表正序和逆序遍历的值相同)时,可以先反转链表的后半部分,然后与前半部分进行比较。再比如,在图像处理中,有时需要对图像进行水平或垂直翻转。如果图像数据以链表形式存储(例如,链表中的每个节点代表图像的一个像素),反转链表可以实现图像的水平翻转。

比如,在大规模数据排序中,当数据量太大无法一次性加载到内存中时,可以采用多路归并排序算法。该算法将数据分成多个小块,分别排序后得到多个有序链表,然后通过合并这些有序链表得到最终的有序结果。合并链表是多路归并排序的核心操作之一。在数据库中,当执行多个查询操作并得到多个有序结果集时,需要将这些结果集合并成一个有序的结果集。如果这些结果集以链表形式存储,合并链表可以高效地完成这个任务。在多媒体处理中,有时需要将多个音视频流合并成一个流。如果每个音视频流的数据以链表形式存储,合并链表可以实现音视频流的合并。

了解完反转链表和合并链表的应用场景,是不是跟 V 哥一样,这玩意儿还真挺有用的,那接下来,V 哥就详细介绍一个反转链表和合并链表

反转链表

先看在 Python 中实现反转链表,我们可以使用迭代和递归两种方法。下面分别给出这两种方法的详细实现。

迭代方法

迭代方法的核心思想是遍历链表,在遍历过程中改变每个节点的指针方向,使其指向前一个节点。

python"># 定义链表节点类
class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef reverseList(head):# 初始化前一个节点为 Noneprev = None# 当前节点指向头节点curr = headwhile curr:# 保存当前节点的下一个节点next_node = curr.next# 将当前节点的指针指向前一个节点curr.next = prev# 前一个节点移动到当前节点prev = curr# 当前节点移动到下一个节点curr = next_node# 最终 prev 指向反转后的头节点return prev# 辅助函数:将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):dummy = ListNode(0)current = dummyfor val in lst:current.next = ListNode(val)current = current.nextreturn dummy.next# 辅助函数:将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):result = []current = headwhile current:result.append(current.val)current = current.nextreturn result# 测试代码
input_list = [1, 2, 3, 4, 5]
head = list_to_linked_list(input_list)
reversed_head = reverseList(head)
output_list = linked_list_to_list(reversed_head)
print(output_list)  # 输出: [5, 4, 3, 2, 1]

递归方法

递归方法的核心思想是先递归地反转当前节点之后的链表,然后将当前节点的指针指向前一个节点。

python"># 定义链表节点类
class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef reverseList(head):# 如果链表为空或只有一个节点,直接返回头节点if not head or not head.next:return head# 递归地反转当前节点之后的链表new_head = reverseList(head.next)# 将当前节点的下一个节点的指针指向当前节点head.next.next = head# 将当前节点的指针置为 Nonehead.next = Nonereturn new_head# 辅助函数:将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):dummy = ListNode(0)current = dummyfor val in lst:current.next = ListNode(val)current = current.nextreturn dummy.next# 辅助函数:将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):result = []current = headwhile current:result.append(current.val)current = current.nextreturn result# 测试代码
input_list = [1, 2, 3, 4, 5]
head = list_to_linked_list(input_list)
reversed_head = reverseList(head)
output_list = linked_list_to_list(reversed_head)
print(output_list)  # 输出: [5, 4, 3, 2, 1]

以上两种方法都可以实现链表的反转,迭代方法的时间复杂度是 O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度是 O ( 1 ) O(1) O(1);递归方法的时间复杂度也是 O ( n ) O(n) O(n),但空间复杂度是 O ( n ) O(n) O(n),主要是递归调用栈的开销。

使用 Python 实现链表的合并

在 Python 中实现链表的合并,常见的情况有合并两个有序链表和合并多个有序链表,下面分别介绍这两种情况的实现方法。

合并两个有序链表

合并两个有序链表的思路是比较两个链表当前节点的值,将较小值的节点添加到结果链表中,然后移动相应链表的指针,直到其中一个链表遍历完,最后将另一个链表剩余的部分直接连接到结果链表的末尾。

python"># 定义链表节点类
class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef mergeTwoLists(l1, l2):# 创建一个虚拟头节点dummy = ListNode(0)# 当前节点指针,初始指向虚拟头节点current = dummywhile l1 and l2:if l1.val <= l2.val:# 如果 l1 的值较小,将 l1 节点添加到结果链表current.next = l1l1 = l1.nextelse:# 如果 l2 的值较小,将 l2 节点添加到结果链表current.next = l2l2 = l2.next# 移动当前节点指针current = current.next# 将剩余的链表连接到结果链表末尾if l1:current.next = l1if l2:current.next = l2# 返回合并后链表的头节点(虚拟头节点的下一个节点)return dummy.next# 辅助函数:将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):dummy = ListNode(0)current = dummyfor val in lst:current.next = ListNode(val)current = current.nextreturn dummy.next# 辅助函数:将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):result = []current = headwhile current:result.append(current.val)current = current.nextreturn result# 测试代码
list1 = [1, 2, 4]
list2 = [1, 3, 4]
l1 = list_to_linked_list(list1)
l2 = list_to_linked_list(list2)
merged_head = mergeTwoLists(l1, l2)
merged_list = linked_list_to_list(merged_head)
print(merged_list)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 4]

合并多个有序链表

合并多个有序链表可以使用分治法,不断地将链表两两合并,直到最终合并成一个链表

python"># 定义链表节点类
class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef mergeTwoLists(l1, l2):dummy = ListNode(0)current = dummywhile l1 and l2:if l1.val <= l2.val:current.next = l1l1 = l1.nextelse:current.next = l2l2 = l2.nextcurrent = current.nextif l1:current.next = l1if l2:current.next = l2return dummy.nextdef mergeKLists(lists):if not lists:return Nonewhile len(lists) > 1:merged_lists = []for i in range(0, len(lists), 2):l1 = lists[i]l2 = lists[i + 1] if i + 1 < len(lists) else Nonemerged = mergeTwoLists(l1, l2)merged_lists.append(merged)lists = merged_listsreturn lists[0]# 辅助函数:将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):dummy = ListNode(0)current = dummyfor val in lst:current.next = ListNode(val)current = current.nextreturn dummy.next# 辅助函数:将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):result = []current = headwhile current:result.append(current.val)current = current.nextreturn result# 测试代码
lists = [[1, 4, 5], [1, 3, 4], [2, 6]]
linked_lists = [list_to_linked_list(lst) for lst in lists]
merged_head = mergeKLists(linked_lists)
merged_list = linked_list_to_list(merged_head)
print(merged_list)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6]

以上代码分别实现了合并两个有序链表和合并多个有序链表的功能,通过辅助函数可以方便地进行链表和列表之间的转换,便于测试。

合并两个链表的过程中,是否需要考虑链表为空的情况?

在合并两个链表的过程中,需要考虑链表为空的情况,下面从必要性和不同实现情况来详细分析:

必要性

考虑链表为空的情况是非常必要的,原因如下:

  • 避免程序出错:如果不处理链表为空的情况,在代码中直接访问空链表的节点属性(如 valnext),会引发 AttributeError 异常,导致程序崩溃。
  • 保证逻辑完整性:在实际应用中,链表为空是一种合理的输入情况,处理这种边界情况可以让代码更加健壮,能够适应各种输入场景。

不同实现情况的处理

合并两个有序链表

下面是考虑链表为空情况的合并两个有序链表的代码:

python">class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef mergeTwoLists(l1, l2):# 创建虚拟头节点dummy = ListNode(0)current = dummy# 处理链表为空的情况if not l1:return l2if not l2:return l1while l1 and l2:if l1.val <= l2.val:current.next = l1l1 = l1.nextelse:current.next = l2l2 = l2.nextcurrent = current.nextif l1:current.next = l1if l2:current.next = l2return dummy.next# 辅助函数:将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):dummy = ListNode(0)current = dummyfor val in lst:current.next = ListNode(val)current = current.nextreturn dummy.next# 辅助函数:将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):result = []current = headwhile current:result.append(current.val)current = current.nextreturn result# 测试链表为空的情况
list1 = []
list2 = [1, 2, 3]
l1 = list_to_linked_list(list1)
l2 = list_to_linked_list(list2)
merged_head = mergeTwoLists(l1, l2)
merged_list = linked_list_to_list(merged_head)
print(merged_list)  # 输出: [1, 2, 3]

在上述代码中,在函数开始处就对链表是否为空进行了判断,如果其中一个链表为空,直接返回另一个链表。这样可以避免后续代码在访问空链表节点时出现错误。

递归实现合并两个有序链表
python">class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef mergeTwoLists(l1, l2):# 处理链表为空的情况if not l1:return l2if not l2:return l1if l1.val <= l2.val:l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2)return l1else:l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next)return l2# 辅助函数省略,同上面代码

在递归实现中,同样在函数开始就对链表为空的情况进行了处理,确保递归调用时不会出现访问空节点属性的错误。

所以,在合并两个链表时,考虑链表为空的情况是必不可少的,这样可以增强代码的健壮性和可靠性。

最后

反转链表和合并链表链表操作中的基础且重要的算法,在很多实际应用场景中都有广泛的用途,就如 V 哥文章开头介绍的应用场景,如果不懂应用场景来学链表反转、合并,即使掌握了实现原理,也只是学会了招式,而不懂为什么学。关注威哥爱编程,全栈开发就你行。


http://www.ppmy.cn/news/1573852.html

相关文章

跳表(Skip List)详解

一、什么是跳表&#xff1f; 跳表是一种基于有序链表的高效数据结构&#xff0c;通过建立多级索引实现快速查询。它在平均情况下支持O(log n)时间复杂度的搜索、插入和删除操作&#xff0c;性能接近平衡树&#xff0c;但实现更为简单。 二、核心原理 1. 层级结构 底层为完整…

JavaScript设计模式 -- 状态模式

在软件开发中&#xff0c;很多对象的行为会随着其内部状态的变化而改变。如果将所有状态逻辑写在一个类中&#xff0c;代码不仅臃肿而且难以维护。**状态模式&#xff08;State Pattern&#xff09;**正是为了解决这个问题而设计的。通过将对象的状态封装成独立的状态类&#x…

(萌新入门)如何从起步阶段开始学习STM32 —— 1如何迁移一个开发版的工程

目录 前言 如何迁移一个开发版的工程到其他单片机上&#xff1f; Step 1&#xff1a;明确你单片机的型号 STEP2 确定环境后移植代码 提示&#xff1a;正常而言&#xff0c;我们是使用的套模板建立工程 提示&#xff1a;笔者自身不使用这些模板&#xff0c;我是使用CubeMX快…

Netty入门详解

引言 Netty 是一个基于 Java 的高性能、异步事件驱动的网络应用框架&#xff0c;用于快速开发可维护的高性能网络服务器和客户端。它提供了一组丰富的 API&#xff0c;使得开发人员能够轻松地处理各种网络协议&#xff0c;如 TCP、UDP 等&#xff0c;并且支持多种编解码方式&a…

机器学习小项目之鸢尾花分类

项目目标&#xff1a; 使用机器学习算法&#xff08;如 K-近邻算法&#xff09;来对鸢尾花数据集进行分类。 1. 准备工作 首先&#xff0c;我们需要安装一些常用的机器学习库&#xff0c;如 scikit-learn 和 pandas。 pip install scikit-learn pandas matplotlib2. 导入必…

Nginx解决前端跨域问题

1. 理解 CORS 和同源策略 1.1 同源策略 同源策略是一种浏览器安全机制&#xff0c;用于阻止不同源&#xff08;不同域名、协议或端口&#xff09;的 Web 应用相互访问数据。它确保了 Web 应用的隔离性&#xff0c;防止恶意网站访问用户数据或执行不安全的操作。 同源策略下&…

Debian软件包重构

Explore projects GitLab 1. apt-get build-dep <pkg> ## 安装编译依赖包 2. apt source <pkg> ## 下载 <pkg> 包的源码 3. 创建 git &#xff0c;打补丁 4. dpkg-buildpackage -b -uc -us -d ## 重新打包编译 # 解压出包中的文件到 extract 目…

linux服务简介

Linux服务是在后台运行的程序或进程&#xff0c;通常称为守护进程&#xff08;daemon&#xff09;&#xff0c;用于提供系统或网络功能。它们随系统启动而自动运行&#xff0c;无需用户交互&#xff0c;常见的如网络服务、日志服务等。以下是Linux服务的详细介绍&#xff1a; …