文章目录

大纲图
链表的经典面试题目
- 如何设计一个LRU缓存淘汰算法
- 约瑟夫问题
顺序表VS 链表
链表的定义
链表的特点
常见的链表结
单向链表
- 单向链表的查找
- 单向链表的插入
- - 头插
  - 尾部插入
  - 中间插入
- 单向链表的删除
- - 删除头节点
  - 删除中间的节点
  - 删除尾部节点
- Code
总结

大纲图

链表的经典面试题目

如何设计一个LRU缓存淘汰算法

tip:单向链表

约瑟夫问题

N个人围成一圈，从第一个开始报数，第M个将被杀掉，最后剩下一个，其余人都将被杀掉。

举个例子：假设N=6，M=5，被杀掉的顺序是：5，4，6，2，3，1。
现在问你最后留下的人是谁？
比如N=6，M=5 ，留下的就是1

1 2 3 4 5 6 => 6 1 2 3 4 => 6 1 2 3 =>1 2 3 => 1 3 => 1

tips: 单向循环链表

顺序表VS 链表

链表的定义

链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。

链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。

每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。比如下面这种

相比于线性表顺序结构，操作复杂。由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多，但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。

使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大。

链表的特点

不需要连续的内存空间
有指针引用

常见的链表结

三种最常见的链表结构：单向链表、双向链表和循环链表（单向循环链表、双向循环链表）

单向链表

单向链表是由一个个节点组成的，每个节点是一种信息集合，包含元素本身以及下一个节点的地址。

从单链表图中，可以发现，有两个结点是比较特殊的，它们分别是第一个结点和最后一个结点。

我们一般把第一个结点叫作头结点，把最后一个结点叫作尾结点。

其中，头结点用来记录链表的基地址。有了它，我们就可以遍历得到整条链表。

而尾结点特殊的地方是：指针不是指向下一个结点，而是指向一个空地址NULL，表示这是链表上最后一个结点。

单向链表的查找

没啥好说的，从头结点开始遍历，直到找到停止，不存在的话，就是全部遍历了，查找的时间复杂度为O(n)

code如下

 /*** 根据值，找到对应的节点* 从头节点 开始遍历** @param data* @return*public ArtisanNode find(Object data) {// 头节点的临时变量，直接用head就把head给改变了，不可取。ArtisanNode currentNode = head;// 遍历while (currentNode != null) {if (currentNode.data == data) { // 如果匹配，终止循环break;} else {currentNode = currentNode.next; // 不匹配则将下个节点赋值给当前节点，继续循环}}System.out.println("当前节点:" + currentNode.toString());return currentNode;}

单向链表的插入

插入的话分为三种场景，头插、尾插、中间插入

头插

头插就是插入头部节点。流程如下

尾部插入

尾插就是插入尾部节点。流程如下

中间插入

单向链表的删除

删除头节点

删除中间的节点

删除尾部节点

Code


/*** @author 小工匠* @version v1.0* @create 2020-01-01 07:36* @motto show me the code ,change the word* @blog https://artisan.blog.csdn.net/* @description**/public class ArtisanSingleLinkedList {// 头节点private ArtisanNode head;// 单向链表的长度private int size;/*** 构造函数*/public ArtisanSingleLinkedList() {this.size = 0; // 初始化长度为0this.head = null;// 初始化head为null}/*** 头插** @param data*/public void add2Head(Object data) {ArtisanNode node = new ArtisanNode(data); // 初始化一个Nodenode.next = head;// 将这个新Node的next指向headthis.head = node;// 把这个新的node置为headsize++;  // 更新链表容量}/*** 尾插** @param data*/public void add2Tail(Object data) {ArtisanNode node = new ArtisanNode(data);ArtisanNode currentNode = head;while (currentNode != null){ // 遍历if (currentNode.next == null){ // next为null，说明到了tailcurrentNode.next = node; // 将next节点指向新增节点break; // 跳出循环}else {currentNode = currentNode.next; // 不匹配则将下个节点赋值给当前节点，继续循环}}size++;}/*** 插入链表的中间 假设在第N个位置插入** @param data*/public ArtisanNode add2Nth(Object data, int position) {ArtisanNode node = new ArtisanNode(data);if (position == 0) { // 如果position = 0 ,头插add2Head(data);} else { // 找到对应的位置// 头节点的临时变量，直接用head就把head给改变了，不可取。ArtisanNode currentNode = head;for (int i = 1; i < position; i++) {currentNode = currentNode.next; // 一直往后遍历}node.next = currentNode.next; // 当前节点的next节点 赋值给 新节点的nextcurrentNode.next = node; // 当前节点的next节点指向新节点}size++; // 更新链表容量return node;}/*** 根据值，找到对应的节点* 从头节点 开始遍历** @param data* @return*/public ArtisanNode find(Object data) {// 头节点的临时变量，直接用head就把head给改变了，不可取。ArtisanNode currentNode = head;// 遍历while (currentNode != null) {if (currentNode.data == data) { // 如果匹配，终止循环break;} else {currentNode = currentNode.next; // 不匹配则将下个节点赋值给当前节点，继续循环}}System.out.println("当前节点:" + currentNode.toString());return currentNode;}/*** @return 单向链表当前的容量*/public int getSize() {System.out.println("ArtisanSingleLinkedList 当前的容量为:" + size);return size;}/*** 删除头节点* 时间复杂度 O(1)*/public ArtisanNode deleteHead(){this.head = head.next ; // 将头节点的nextsize--;return head;// 返回头节点}/*** 删除指定位置的节点** 时间复杂度 O(n)*/public ArtisanNode deleteNth(int position){ArtisanNode currentNode = head;if (position == 0 ){deleteHead();}else{for (int i = 1; i < position; i++) {currentNode = currentNode.next;}currentNode.next = currentNode.next.next; //cur.next 表示的是删除的点，后一个next就是我们要指向的}size--;return currentNode.next; // 返回被移除的节点}/*** 删除尾部节点*/public ArtisanNode deleteTail(){ArtisanNode currentNode = head;ArtisanNode previosNode = head;while (currentNode != null){if (currentNode.next == null){previosNode.next = null;break;}else {previosNode = currentNode;currentNode = currentNode.next;}}size--;return previosNode; // 返回尾结点}public void print(){ArtisanNode currentNode = head;while(currentNode != null){System.out.print(currentNode.data+" -> ");// 从头节点开始输出currentNode = currentNode.next;}System.out.println();}public static void main(String[] args) {ArtisanSingleLinkedList single = new ArtisanSingleLinkedList();// 头插single.add2Head(5);single.add2Head(4);single.add2Head(3);single.add2Head(2);single.add2Head(1);single.getSize();single.print();// 查找数据single.find(4);// 指定位置插入single.add2Nth("InsertedData", 2);single.getSize();single.print();// 尾插single.add2Tail("小工匠");single.print();single.getSize();// 删除中间节点single.deleteNth(2);single.print();// 删除尾部节点single.deleteTail();single.getSize();single.print();}
}/*** Node节点*/
class ArtisanNode {Object data; // 数据域ArtisanNode next; // 指针域，指向下一个节点/*** 构造函数** @param data*/public ArtisanNode(Object data) {this.data = data;}@Overridepublic String toString() {return "ArtisanNode{" +"data=" + data +", next=" + next +'}';}
}

总结

1. 说到数组就要想到下标，查找使用下标去查找，因为根据下标查找的时间复杂度为O(1).
不要试图使用根据元素的值去查找，因为这样的话，根据值去查找，时间复杂度为O(n)
2. 数组的话，需要考虑数组越界的问题，合理的动态扩容/缩容，减少不必要的内存浪费
3. CPU可以把数组缓存到CPU内部，执行效率比链表更高。为啥可以缓存数组呢？ ---->
数组是在内存里连续的，索引找到了首地址，其他元素也就都找到了。链表在内存中是没有规律的，通过指针项链，没发被CPU缓存。
4. 说到链表，不需要考虑下标的问题，所以不能根据下边来查找，肯定是需要根据数据域存储的数据来查找，从头遍历，通过next执行，一直遍历下去，直到找到数据位置。所以时间复杂度为O(n)
5. 链表虽然查找慢，但是插入和删除快啊，动动指针即可，不用挪元素。时间复杂度O(1)
6. 链表因为本身支持动态扩容，所以一定要考虑链表占用的内存大小。。。切记。

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