Java考研試題之數據結構解法
今天去網上看了一下09年的Java考研試題,看見該題目(圖片):
先來定義結點(為了簡便,省略set/get):
- public class Node
- {
- public int data;
- public Node link;
- }
對于這個Java考研試題,我能想到的兩種解法,一個基于遞歸:
遞歸版的思路就是,基于當前結點,如果后一個是倒數第K-1,那么當前結點是所求,若不然,返回當前是倒數第幾個。
- public int printRKWithRecur(Node head,int k)
- {
- if(k==0||head==null||head.link==null)return 0;
- if(_recurFind(head.link,k)>=k)return 1;
- return 0;
- }
- private final int _recurFind(Node node, int k) {
- if(node.link==null)
- {
- return 1;
- }
- int sRet=_recurFind(node.link,k);
- if(sRet==k-1)
- {
- System.out.println("Got:"+node.data);
- return k;
- }
- return sRet+1;
- }
對每個結點,該算法都只訪問一次,因此復雜度O(N)。
第二解法,相對遞歸來說,這種方法可以算是消除遞歸版,而且從某種意義上來說比遞歸更高效,跟省空間,遞歸版實際上是把回溯的數據存在棧上,而版方法是自己存儲,且利用數組實現一個循環隊列,只存儲K個元素。
- public static class CycleIntQueue
- {
- int[] datas;
- int top=0;
- int num=0;
- public CycleIntQueue(int n)
- {
- datas=new int[n];
- }
- public void push(int i)
- {
- datas[(top++)%datas.length]=i;
- num++;
- }
- public int numPushed()
- {
- return num;
- }
- public int getButtom()
- {
- return datas[top%datas.length];
- }
- }
- public int printRKWithCycleQueue(Node head,int k)
- {
- if(k==0||head==null)return 0;
- CycleIntQueue queue=new CycleIntQueue(k);
- Node cur=head.link;
- while(cur!=null)
- {
- queue.push(cur.data);
- cur=cur.link;
- }
- if(queue.numPushed()
return 0; - System.out.println("Got:"+queue.getButtom());
- return 1;
- }
本算法,都每個結點也只放一次,另外進行一次入隊操作,該操作復雜度O(1),從而,整個算法復雜度仍是O(N).
對于此Java考研試題還有另外一種算法,該算法的空間復雜度為O(1),時間復雜度為O(n)。這在空間復雜度和時間復雜度上應該是比較優化了。
本算法的基本思想如下:既然是查找倒數第K個結點(注意,不是正數,否則就沒什么可討論的了),而且鏈表是單向的,還不能改變表結構,這就意味著只能從前往后掃描結點。我們首先要知道這個鏈表有多少個結點(如果總結點數都不知道,何談倒數?),這個非常簡單,只要從頭掃描一下鏈表,再計一下數即可。
在同一時間從事多項工作會大大提升效率,當然,掃描鏈表也不例外,在掃描鏈表的同時,還需要做一些其他的工作。既然只能從前向后掃描鏈表,而且要求倒數第K個結點,那就讓我們把這個鏈表按長度為K分成若干塊,而最后掃描的結果要么結點數是K的整數倍(模為0),要么余數(模)不為0(多出幾個結點,多出的結點數小于K)。
先看看第二種情況。
假設有12個結點的鏈表,每一個結點的值從前往后分別是1至12,如下所示:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
假設我們要求倒數第5個結點,我們直接就可以看出結果是8.那么用程序如何處理呢?
先按長度為5將上面的結點分成三個區域,如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
注意,不是物理分,而是使用變量來保存區域的邊界(也就是區域最后一個結點的對象)。
從上面的分隔可以看出,最后剩下兩個結點,既然是求倒數第5個,而最后剩下了兩個,那么還缺5-2=3個,因此,只需要從倒數第二個塊(6 7 8 9 10)略過前兩個,第三個結點(8)就是我們要求的結果,而5就是題中的k,2就是結點數與k的模,因此,可以推出一個公式,倒數第k個結點就是按長度為k按分成的若干塊中的第二塊的第(結點數 % k+ 1)個結點。
下面來看看(結點數 % k)為0的情況。假設上面的例子中的k為4,正確的輸出結果應為9,分塊如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
從上面的三個塊可以看出,結果正好是最后一個塊的第一個結點,這時mod為0(mod=結點數 % k),因此,在這種情況也可以使用上面的公式,只是變成了最后一個塊。
根據上面的基本思想可以設兩個指針,p1和p2,其中p1最終指向倒數第2個完整塊,p2最終指向倒數第1個完整塊,對于第一種情況,p1指向5,p2指向10,這時可以使p1向后移動(k - mod)個結點即可(從5移動3個正好是8)。而對于第二種情況,p1指向8,p2指向12,而mod=0,這時的結果仍然是mod+1,也就是p1向后移動1個結點就是所求的結果。 為了滿足(k=結點數)的情況,需要將p1的初始值設為頭結點,這樣如果(k=結點數),就直接從頭結點向后移動一個結點就是最后的結果,如上面的例子求倒數第12個結點,也就是求正數第1個結點。
下面是這個算法的具體實現(包括核心算法、生成鏈表及調用核心算法的代碼):
- public class Test
- {
- static class Node
- {
- public int data;
- public Node nextNode;
- }
- //////////////////////////////////////////
- // 核心算法
- private static int findNode(Node headNode, int k)
- {
- Node p = headNode, p1 = headNode, p2 = null;
- int count = 0; // 表示結點數
- while (p.nextNode != null)
- {
- p = p.nextNode;
- count++;
- // 遇到k的整數位個結點,進行分塊
- if (count % k == 0)
- {
- if (p2 != null)
- p1 = p2;
- p2 = p;
- }
- }
- // k超過鏈表結點數,未找到,返回0
- // 此處也可以用k > count來判斷
- if (p2 == null)
- {
- return 0;
- }
- else
- {
- int mod = count % k;
- int offset = mod + 1; // 任何情況下,最終結果都是p1指向的結點向后移動(mod + 1)個結點
- for (int i = 0; i < offset; i++)
- p1 = p1.nextNode;
- System.out.println(p1.data);
- return 1;
- }
- }
- ////////////////////////////////////////
- public static void main(String[] args) throws Exception
- {
- //產生一個包含1個頭結點和120個結點的鏈表
- Node headNode = new Node();
- Node p = headNode;
- for (int i = 0; i < 120; i++)
- {
- p.nextNode = new Node();
- p.nextNode.data = i + 1;
- p = p.nextNode;
- }
- p.nextNode = null;
- // 開始查找倒數第k個結點,如果找到,返回1,并輸出結點的data值
- System.out.println(findNode(headNode, 12));
- }
- }
上面程序的輸出結果如下:
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