面试必备：高频算法题汇总「图文解析 + 教学视频 + 范例代码」必问之 链表 + 栈 + 队列 部分！
链表
链表是最基本的数据结构，面试官也常常用链表来考察面试者的基本能力，而且链表相关的操作相对而言比较简单，也适合考察写代码的能力。链表的操作也离不开指针，指针又很容易导致出错。
综合多方面的原因，链表题目在面试中占据着很
重要的地位。
public class ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int x) {val = x;next = null;}
}
删除节点
思路：
- 将
下一个节点复制到当前
public void deleteNode(ListNode node) {if (node.next == null){node = null;return;}// 取缔下一节点node.val = node.next.valnode.next = node.next.next
}
翻转链表
思路
思路：每次都将原第一个结点之后的那个结点放在新的表头后面。
比如1,2,3,4,5
- 第一次：把第一个
结点1后边的结点2放到新表头后面，变成2,1,3,4,5 - 第二次：把第一个
结点1后边的结点3放到新表头后面，变成3,2,1,4,5 - ……
- 直到： 第一个
结点1，后边没有结点为止。
视频
大圣算法 翻转链表(Reverse Linked List ) – LeetCode 206
public ListNode reverse(ListNode head) {//prev表示前继节点ListNode prev = null;while (head != null) {//temp记录下一个节点，head是当前节点ListNode temp = head.next;head.next = prev;prev = head;head = temp;}return prev;
}
中间元素
思路
我总结了一下，可以称为 田忌赛马’法
public ListNode findMiddle(ListNode head){if(head == null){return null;}ListNode slow = head;ListNode fast = head;// fast.next = null 表示 fast 是链表的尾节点while(fast != null && fast.next != null){fast = fast.next.next;slow = slow.next;}return slow;
}
合并两个已排序链表
思路
- 递归方法：首先比较给新链表
接上一个结点，然后这个结点的next就是剩下的两条链表合并的结果。
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {ListNode dummy = new ListNode(0);ListNode lastNode = dummy;while (l1 != null && l2 != null) {if (l1.val < l2.val) {lastNode.next = l1;l1 = l1.next;} else {lastNode.next = l2;l2 = l2.next;}lastNode = lastNode.next;}if (l1 != null) {lastNode.next = l1;} else {lastNode.next = l2;}return dummy.next;
}
链表排序
归并排序
归并排序的也是基于分治的思想，但是与快排不同的是归并是先划分，然后从底层开始向上合并。归并排序的主要思想是将两个
已经排好序的分段合并成一个有序的分段。除了找到中间节点的操作必须遍历链表外，其它操作与数组的归并排序基本相同。
视频
合并两个排序链表
public ListNode sortList(ListNode head) {if (head == null || head.next == null) {return head;}// 取得中间节点，将链表一分为二ListNode mid = findMiddle(head);ListNode right = sortList(mid.next);mid.next = null;ListNode left = sortList(head);return mergeTwoLists(left, right);
}// 查找中间元素算法
public ListNode findMiddle(ListNode head){if(head == null){return null;}ListNode slow = head;ListNode fast = head;// fast.next = null 表示 fast 是链表的尾节点while(fast != null && fast.next != null){fast = fast.next.next;slow = slow.next;}return slow;
}// 合并两个有序链表
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {ListNode dummy = new ListNode(0);ListNode lastNode = dummy;while (l1 != null && l2 != null) {if (l1.val < l2.val) {lastNode.next = l1;l1 = l1.next;} else {lastNode.next = l2;l2 = l2.next;}lastNode = lastNode.next;}if (l1 != null) {lastNode.next = l1;} else {lastNode.next = l2;}return dummy.next;
}
快速排序
快速排序的主要思想是：
选定一个
基准元素经过一趟排序，将所有元素分成
两部分分别对两部分重复上述操作，直到所有元素都已排序成功
因为单链表只能从链表头节点向后遍历，没有prev指针，因此必须选择头节点作为基准元素。这样第二步操作的时间复杂度就为O(n)。由于之后都是分别对两部分完成上述操作，因此会将链表划分为lgn个段，因此时间复杂度为O(nlgn）
public ListNode sortList(ListNode head) {quickSort(head, null);return head;
}private void quickSort(ListNode start, ListNode end) {if (start == end) {return;}ListNode pt = partition(start, end);quickSort(start, pt);quickSort(pt.next, end);
}// 快排 轮状法
private ListNode partition(ListNode start, ListNode end) {int pivotKey = start.val;ListNode p1 = start, p2 = start.next;while (p2 != end) {if (p2.val < pivotKey) {p1 = p1.next;swapValue(p1, p2);}p2 = p2.next;}swapValue(start, p1);return p1;
}private void swapValue(ListNode node1, ListNode node2) {int tmp = node1.val;node1.val = node2.val;node2.val = tmp;
}
两个链表是否相交
思路
如果两个单链表有
共同的节点那么从第一个节点开始，后面的节点都会
重叠，直至链表结束因为两个链表中有一个
共同节点则从这个节点里的
指针域指向下一个节点的地址就相同所以
相交以后的节点就会相同，直至链表结束，总的模型就像一个“Y”
视频
【一起玩算法】交叉链表练习题讲解
public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {if (headA == null || headB == null) {return null;}ListNode currA = headA;ListNode currB = headB;int lengthA = 0;int lengthB = 0;// 让长的先走到剩余长度和短的一样while (currA != null) {currA = currA.next;lengthA++;}while (currB != null) {currB = currB.next;lengthB++;}currA = headA;currB = headB;while (lengthA > lengthB) {currA = currA.next;lengthA--;}while (lengthB > lengthA) {currB = currB.next;lengthB--;}// 然后同时走到第一个相同的地方while (currA != currB) {currA = currA.next;currB = currB.next;}// 返回交叉开始的节点return currA;
}
栈 / 队列
- 栈（stack）又名堆栈：
它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
- 队列是一种特殊的线性表
特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。
带最小值操作的栈
这道面试题主要考察我们对于辅助栈的使用。
常见的辅助栈包括两种：
辅助栈和数据栈同步
辅助栈和数据栈不同步
我们这里采用辅助栈和数据栈同步的方式：
特点：编码简单，不用考虑一些边界情况，就有一点不好：辅助栈可能会存一些“不必要”的元素。
辅助栈为空的时候，必须放入新进来的数；
新来的数小于或者等于辅助栈栈顶元素的时候，才放入，特别注意这里“等于”要考虑进去，因为出栈的时候，连续的、相等的并且是最小值的元素要同步出栈；
出栈的时候，辅助栈的栈顶元素等于数据栈的栈顶元素，才出栈。
总结一下：出栈时，最小值出栈才同步；入栈时，最小值入栈才同步。
public class MinStack {private Stack<Integer> stack;private Stack<Integer> minStack; // 维护一个辅助栈，传入当前栈的最小值public MinStack() {stack = new Stack<Integer>();minStack = new Stack<Integer>();}public void push(int number) {stack.push(number);if (minStack.isEmpty()) {minStack.push(number);} else {minStack.push(Math.min(number, minStack.peek()));}}public int pop() {minStack.pop();return stack.pop();}public int min() {return minStack.peek();}
}
有效括号
思路：
初始化栈 S。
一次处理表达式的每个括号。
如果遇到开括号，我们只需将其推到栈上即可。这意味着我们将稍后处4理它，让我们简单地转到前面的 子表达式。
如果我们遇到一个闭括号，那么我们检查栈顶的元素。如果栈顶的元素是一个 相同类型的 左括号，那么我们将它从栈中弹出并继续处理。否则，这意味着表达式无效。
如果到最后我们剩下的栈中仍然有元素，那么这意味着表达式无效。
视频
英文：【编程】字符串中括号平衡判断（HackerRank）
public boolean isValidParentheses(String s) {Stack<Character> stack = new Stack<Character>();for (Character c : s.toCharArray()) {if ("({[".contains(String.valueOf(c))) {stack.push(c);} else {if (!stack.isEmpty() && isValid(stack.peek(), c)) {stack.pop();} else {return false;}}}return stack.isEmpty();
}private boolean isValid(char c1, char c2) {return (c1 == '(' && c2 == ')') || (c1 == '{' && c2 == '}')|| (c1 == '[' && c2 == ']');
}
用栈实现队列
思路：
思路是有两个栈，一个用来放数据（数据栈），一个用来辅助（辅助栈）。
数据添加时，会依次压人栈，取数据时肯定会取栈顶元素，但我们想模拟队列的先进先出，所以就得取栈底元素，那么辅助栈就派上用场了
把数据栈的元素依次弹出到辅助栈，但保留最后一个元素，最后数据栈就剩下了最后一个元素，直接把元素返回，这时数据栈已经没有了数据。
最后呢，把辅助栈的元素依次压人数据栈，这样，我们成功取到了栈底元素。
视频
图解「剑指Offer」之使用栈实现队列
public class MyQueue {private Stack<Integer> outStack;private Stack<Integer> inStack;public MyQueue() {outStack = new Stack<Integer>();inStack = new Stack<Integer>();}private void in2OutStack(){while(!inStack.isEmpty()){outStack.push(inStack.pop());}}public void push(int element) {inStack.push(element);}public int pop() {if(outStack.isEmpty()){this.in2OutStack();}return outStack.pop();}public int top() {if(outStack.isEmpty()){this.in2OutStack();}return outStack.peek();}
}
逆波兰表达式求值 (后缀)
思路：
逆波兰表达式求解,定义一个栈辅助计算
当遇到运算符"+"、"-"、"*"、"/"时,从栈中pop出两个数字计算,否则将数字入栈;
public int evalRPN(String[] tokens) {Stack<Integer> s = new Stack<Integer>();String operators = "+-*/";for (String token : tokens) {if (!operators.contains(token)) {s.push(Integer.valueOf(token));continue;}// 这里有个坑int a = s.pop();int b = s.pop();// 先出的在运算符后// 后出的在运算符前if (token.equals("+")) {s.push(b + a);} else if(token.equals("-")) {s.push(b - a);} else if(token.equals("*")) {s.push(b * a);} else {s.push(b / a);}}return s.pop();
}
重点
为了提高文章质量，防止冗长乏味
下一部分算法题
本片文章篇幅总结越长。我一直觉得，一片过长的文章，就像一堂超长的 会议/课堂，体验很不好，所以我打算再开一篇文章
在后续文章中，我将继续针对
链表栈队列堆动态规划矩阵位运算等近百种，面试高频算法题，及其图文解析 + 教学视频 + 范例代码，进行深入剖析有兴趣可以继续关注 _yuanhao 的编程世界不求快，只求优质，每篇文章将以 2 ～ 3 天的周期进行更新，力求保持高质量输出
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