链表

哈希表

1)哈希表在使用层面上可以理解为一种集合结构 2)如果只有key，没有伴随数据value，可以使用HashSet结构(C++中叫UnOrderedSet) 3)如果既有key，又有伴随数据value，可以使用HashMap结构(C++中叫UnOrderedMap) 4)有无伴随数据，是HashMap和HashSet唯一的区别，底层的实际结构是一回事 5)使用哈希表增(put)、删(remove)、改(put)和查(get)的操作，可以认为时间复杂度为 O(1)，但是常数时间比较大 6)放入哈希表的东西，如果是基础类型，内部按值传递，内存占用就是这个东西的大小 7)放入哈希表的东西，如果不是基础类型，内部按引用传递，内存占用是这个东西内存地址的大小

有序表

1)有序表在使用层面上可以理解为一种集合结构 2)如果只有key，没有伴随数据value，可以使用TreeSet结构(C++中叫OrderedSet) 3)如果既有key，又有伴随数据value，可以使用TreeMap结构(C++中叫OrderedMap) 4)有无伴随数据，是TreeSet和TreeMap唯一的区别，底层的实际结构是一回事 5)有序表和哈希表的区别是，有序表把key按照顺序组织起来，而哈希表完全不组织 5)红黑树、AVL树、size-balance-tree和跳表等都属于有序表结构，只是底层具体实现不同 6)放入哈希表的东西，如果是基础类型，内部按值传递，内存占用就是这个东西的大小 7)放入哈希表的东西，如果不是基础类型，必须提供比较器，内部按引用传递，内存占用是这个东西内存地址的大小 8)不管是什么底层具体实现，只要是有序表，都有以下固定的基本功能和固定的时间复杂度

有序表的固定操作

1)void put(K key, V value):将一个(key，value)记录加入到表中，或者将key的记录更新成value。
2)V get(K key):根据给定的key，查询value并返回。
3)void remove(K key):移除key的记录。 4)boolean containsKey(K key):询问是否有关于key的记录。
5)K firstKey():返回所有键值的排序结果中，最左(最小)的那个。
6)K lastKey():返回所有键值的排序结果中，最右(最大)的那个。
7)K floorKey(K key):如果表中存入过key，返回key;否则返回所有键值的排序结果中， key的前一个。
8)K ceilingKey(K key):如果表中存入过key，返回key;否则返回所有键值的排序结果中， key的后一个。

以上所有操作时间复杂度都是O(logN)，N为有序表含有的记录数

		TreeSet<Node> treeSet = new TreeSet<>();
		// 以下的代码会报错，因为没有提供Node类型的比较器
		try {
			treeSet.add(nodeA);
			treeSet.add(nodeB);
			treeSet.add(nodeC);
		} catch (Exception e) {
			System.out.println("错误信息：" + e.getMessage());
		}

		treeSet = new TreeSet<>(new NodeComparator());
		// 以下的代码没问题，因为提供了Node类型的比较器
		try {
			treeSet.add(nodeA);
			treeSet.add(nodeB);
			treeSet.add(nodeC);
			System.out.println("这次节点都加入了");
		} catch (Exception e) {
			System.out.println(e.getMessage());
		}
		System.out.println("========5=========");

		// 展示有序表常用操作
		TreeMap<Integer, String> treeMap1 = new TreeMap<>();
		treeMap1.put(7, "我是7");
		treeMap1.put(5, "我是5");
		treeMap1.put(4, "我是4");
		treeMap1.put(3, "我是3");
		treeMap1.put(9, "我是9");
		treeMap1.put(2, "我是2");
		System.out.println(treeMap1.containsKey(5));
		System.out.println(treeMap1.get(5));
		System.out.println(treeMap1.firstKey() + ", 我最小");
		System.out.println(treeMap1.lastKey() + ", 我最大");
		System.out.println(treeMap1.floorKey(8) + ", 在表中所有<=8的数中，我离8最近");
		System.out.println(treeMap1.ceilingKey(8) + ", 在表中所有>=8的数中，我离8最近");
		System.out.println(treeMap1.floorKey(7) + ", 在表中所有<=7的数中，我离7最近");
		System.out.println(treeMap1.ceilingKey(7) + ", 在表中所有>=7的数中，我离7最近");
		treeMap1.remove(5);
		System.out.println(treeMap1.get(5) + ", 删了就没有了哦");
		System.out.println("========6=========");

链表

单链表翻转

	public static Node reverseList(Node head) {
		Node pre = null;
		Node next = null;
		while (head != null) {
			next = head.next;
			head.next = pre;
			pre = head;
			head = next;
		}
		return pre;
	}

双链表翻转

	public static DoubleNode reverseList(DoubleNode head) {
		DoubleNode pre = null;
		DoubleNode next = null;
		while (head != null) {
			next = head.next;
			head.next = pre;
			head.last = next;
			pre = head;
			head = next;
		}
		return pre;
	}

打印两个单链表的公共部分

【题目】给定两个有序链表的头指针head1和head2，打印两个链表的公共部分。【要求】如果两个链表的长度之和为N，时间复杂度要求为O(N)，额外空间复杂度要求为O(1)

	public static void printCommonPart(Node head1, Node head2) {
		System.out.print("Common Part: ");
		while (head1 != null && head2 != null) {
			if (head1.value < head2.value) {
				head1 = head1.next;
			} else if (head1.value > head2.value) {
				head2 = head2.next;
			} else {
				System.out.print(head1.value + " ");
				head1 = head1.next;
				head2 = head2.next;
			}
		}
		System.out.println();
	}

链表解题的方法论

1)对于笔试，不用太在乎空间复杂度，一切为了时间复杂度 2)对于面试，时间复杂度依然放在第一位，但是一定要找到空间最省的方法

重要技巧: 1)额外数据结构记录(哈希表等) 2)快慢指针

判断一个链表是否为回文结构

【题目】给定一个单链表的头节点head，请判断该链表是否为回文结构。【例子】1->2->1，返回true; 1->2->2->1，返回true;15->6->15，返回true; 1->2->3，返回false。【例子】如果链表长度为N，时间复杂度达到O(N)，额外空间复杂度达到O(1)。

笔试

	// need n extra space
	public static boolean isPalindrome1(Node head) {
		Stack<Node> stack = new Stack<Node>();
		Node cur = head;
		while (cur != null) {
			stack.push(cur);
			cur = cur.next;
		}
		while (head != null) {
			if (head.value != stack.pop().value) {
				return false;
			}
			head = head.next;
		}
		return true;

快慢指针+栈快慢指针需要将各种不同小情况写熟练

	// need n/2 extra space
	public static boolean isPalindrome2(Node head) {
		if (head == null || head.next == null) {
			return true;
		}
		Node right = head.next;
		Node cur = head;
		while (cur.next != null && cur.next.next != null) {
			right = right.next;
			cur = cur.next.next;
		}
		Stack<Node> stack = new Stack<Node>();
		while (right != null) {
			stack.push(right);
			right = right.next;
		}
		while (!stack.isEmpty()) {
			if (head.value != stack.pop().value) {
				return false;
			}
			head = head.next;
		}
		return true;
	}

O（1）

	// need O(1) extra space
	public static boolean isPalindrome3(Node head) {
		if (head == null || head.next == null) {
			return true;
		}
		Node n1 = head;
		Node n2 = head;
		while (n2.next != null && n2.next.next != null) { // find mid node
			n1 = n1.next; // n1 -> mid
			n2 = n2.next.next; // n2 -> end
		}
		n2 = n1.next; // n2 -> right part first node
		n1.next = null; // mid.next -> null
		Node n3 = null;
		while (n2 != null) { // right part convert
			n3 = n2.next; // n3 -> save next node
			n2.next = n1; // next of right node convert
			n1 = n2; // n1 move
			n2 = n3; // n2 move
		}
		n3 = n1; // n3 -> save last node
		n2 = head;// n2 -> left first node
		boolean res = true;
		while (n1 != null && n2 != null) { // check palindrome
			if (n1.value != n2.value) {
				res = false;
				break;
			}
			n1 = n1.next; // left to mid
			n2 = n2.next; // right to mid
		}
		n1 = n3.next;
		n3.next = null;
		while (n1 != null) { // recover list
			n2 = n1.next;
			n1.next = n3;
			n3 = n1;
			n1 = n2;
		}
		return res;
	}

https://www.bilibili.com/video/BV13g41157hK?p=5&t=5602.4

将单向链表按某值划分成左边小中间相等右边大的形式

【题目】给定一个单链表的头节点head，节点的值类型是整型，再给定一个整数pivot。实现一个调整链表的函数，将链表调整为左部分都是值小于pivot的节点，中间部分都是值等于pivot的节点，右部分都是值大于pivot的节点。

	public static Node listPartition1(Node head, int pivot) {
		if (head == null) {
			return head;
		}
		Node cur = head;
		int i = 0;
		while (cur != null) {
			i++;
			cur = cur.next;
		}
		Node[] nodeArr = new Node[i];
		i = 0;
		cur = head;
		for (i = 0; i != nodeArr.length; i++) {
			nodeArr[i] = cur;
			cur = cur.next;
		}
		arrPartition(nodeArr, pivot);
		for (i = 1; i != nodeArr.length; i++) {
			nodeArr[i - 1].next = nodeArr[i];
		}
		nodeArr[i - 1].next = null;
		return nodeArr[0];
	}


	public static void arrPartition(Node[] nodeArr, int pivot) {
		int small = -1;
		int big = nodeArr.length;
		int index = 0;
		while (index != big) {
			if (nodeArr[index].value < pivot) {
				swap(nodeArr, ++small, index++);
			} else if (nodeArr[index].value == pivot) {
				index++;
			} else {
				swap(nodeArr, --big, index);
			}
		}
	}

【进阶】在实现原问题功能的基础上增加如下的要求【要求】调整后所有小于pivot的节点之间的相对顺序和调整前一样【要求】调整后所有等于pivot的节点之间的相对顺序和调整前一样【要求】调整后所有大于pivot的节点之间的相对顺序和调整前一样【要求】时间复杂度请达到O(N)，额外空间复杂度请达到O(1)。

	public static Node listPartition2(Node head, int pivot) {
		Node sH = null; // small head
		Node sT = null; // small tail
		Node eH = null; // equal head
		Node eT = null; // equal tail
		Node bH = null; // big head
		Node bT = null; // big tail
		Node next = null; // save next node
		// every node distributed to three lists
		while (head != null) {
			next = head.next;
			head.next = null;
			if (head.value < pivot) {
				if (sH == null) {
					sH = head;
					sT = head;
				} else {
					sT.next = head;
					sT = head;
				}
			} else if (head.value == pivot) {
				if (eH == null) {
					eH = head;
					eT = head;
				} else {
					eT.next = head;
					eT = head;
				}
			} else {
				if (bH == null) {
					bH = head;
					bT = head;
				} else {
					bT.next = head;
					bT = head;
				}
			}
			head = next;
		}
		// small and equal reconnect
		if (sT != null) {
			sT.next = eH;
			eT = eT == null ? sT : eT;
		}
		// all reconnect
		if (eT != null) {
			eT.next = bH;
		}
		return sH != null ? sH : eH != null ? eH : bH;
	}


	public static void arrPartition(Node[] nodeArr, int pivot) {
		int small = -1;
		int big = nodeArr.length;
		int index = 0;
		while (index != big) {
			if (nodeArr[index].value < pivot) {
				swap(nodeArr, ++small, index++);
			} else if (nodeArr[index].value == pivot) {
				index++;
			} else {
				swap(nodeArr, --big, index);
			}
		}
	}

笔试

放数组里快排

面试

注意

最后相连的时候考虑清楚边界，防止某块范围空指针

复制含有随机指针节点的链表 LeetCode139

【题目】一种特殊的单链表节点类描述如下 class Node { int value; Node next; Node rand; Node(int val) { value = val; } } rand指针是单链表节点结构中新增的指针，rand可能指向链表中的任意一个节点，也可能指向null。给定一个由Node节点类型组成的无环单链表的头节点 head，请实现一个函数完成这个链表的复制，并返回复制的新链表的头节点。

【要求】时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)

笔试：哈希表

key：老节点，value 新copy的节点

	public static Node copyListWithRand1(Node head) {
		HashMap<Node, Node> map = new HashMap<Node, Node>();
		Node cur = head;
		while (cur != null) {
			map.put(cur, new Node(cur.value));
			cur = cur.next;
		}
		cur = head;
		while (cur != null) {
			map.get(cur).next = map.get(cur.next);
			map.get(cur).rand = map.get(cur.rand);
			cur = cur.next;
		}
		return map.get(head);
	}

面试：利用原链表

然后一对一对处理

	public static Node copyListWithRand2(Node head) {
		if (head == null) {
			return null;
		}
		Node cur = head;
		Node next = null;
		// copy node and link to every node
		while (cur != null) {
			next = cur.next;
			cur.next = new Node(cur.value);
			cur.next.next = next;
			cur = next;
		}
		cur = head;
		Node curCopy = null;
		// set copy node rand
		while (cur != null) {
			next = cur.next.next;
			curCopy = cur.next;
			curCopy.rand = cur.rand != null ? cur.rand.next : null;
			cur = next;
		}
		Node res = head.next;
		cur = head;
		// split
		while (cur != null) {
			next = cur.next.next;
			curCopy = cur.next;
			cur.next = next;
			curCopy.next = next != null ? next.next : null;
			cur = next;
		}
		return res;
	}

两个单链表相交的一系列问题

【题目】给定两个可能有环也可能无环的单链表，头节点head1和head2。请实现一个函数，如果两个链表相交，请返回相交的第一个节点。如果不相交，返回null 【要求】如果两个链表长度之和为N，时间复杂度请达到O(N)，额外空间复杂度请达到O(1)。

判断有无环并返回入环节点

哈希表遍历一个放一个重复则有环
快慢指针相遇后快指针以慢指针的速度从头部走，慢指针继续在环里走，再次相遇就是入环点

	public static Node getLoopNode(Node head) {
		if (head == null || head.next == null || head.next.next == null) {
			return null;
		}
		Node n1 = head.next; // n1 -> slow
		Node n2 = head.next.next; // n2 -> fast
		while (n1 != n2) {
			if (n2.next == null || n2.next.next == null) {
				return null;
			}
			n2 = n2.next.next;
			n1 = n1.next;
		}
		n2 = head; // n2 -> walk again from head
		while (n1 != n2) {
			n1 = n1.next;
			n2 = n2.next;
		}
		return n1;
	}

如果无环

分别loop判断两个链表有没有环
如果两个都无环，相交及往后都共有
如果end1 == end2说明相交然后求相交节点：从头开始，链表1长100，链表2长80，所以链表1先走20步，然后他们一定会在相交节点相遇

	public static Node noLoop(Node head1, Node head2) {
		if (head1 == null || head2 == null) {
			return null;
		}
		Node cur1 = head1;
		Node cur2 = head2;
		int n = 0;
		while (cur1.next != null) {
			n++;
			cur1 = cur1.next;
		}
		while (cur2.next != null) {
			n--;
			cur2 = cur2.next;
		}
		if (cur1 != cur2) {
			return null;
		}
		cur1 = n > 0 ? head1 : head2;
		cur2 = cur1 == head1 ? head2 : head1;
		n = Math.abs(n);
		while (n != 0) {
			n--;
			cur1 = cur1.next;
		}
		while (cur1 != cur2) {
			cur1 = cur1.next;
			cur2 = cur2.next;
		}
		return cur1;
	}

如果有环

情况2：用无环的时候处理方法，长的先走，最后相交
情况1：loop1继续往下走，如果能遇到loop2说明是情况3 如果情况1，相交节点为null 情况3，返回随便一个入环节点

code

首先判断两个链表是否有环并拿到入环节点

	public static Node getIntersectNode(Node head1, Node head2) {
		if (head1 == null || head2 == null) {
			return null;
		}
		Node loop1 = getLoopNode(head1);
		Node loop2 = getLoopNode(head2);
		if (loop1 == null && loop2 == null) {
			return noLoop(head1, head2);
		}
		if (loop1 != null && loop2 != null) {
			return bothLoop(head1, loop1, head2, loop2);
		}
		return null;
	}

	public static Node bothLoop(Node head1, Node loop1, Node head2, Node loop2) {
		Node cur1 = null;
		Node cur2 = null;
		if (loop1 == loop2) {
			cur1 = head1;
			cur2 = head2;
			int n = 0;
			while (cur1 != loop1) {
				n++;
				cur1 = cur1.next;
			}
			while (cur2 != loop2) {
				n--;
				cur2 = cur2.next;
			}
			cur1 = n > 0 ? head1 : head2;
			cur2 = cur1 == head1 ? head2 : head1;
			n = Math.abs(n);
			while (n != 0) {
				n--;
				cur1 = cur1.next;
			}
			while (cur1 != cur2) {
				cur1 = cur1.next;
				cur2 = cur2.next;
			}
			return cur1;
		} else {
			cur1 = loop1.next;
			while (cur1 != loop1) {
				if (cur1 == loop2) {
					return loop1;
				}
				cur1 = cur1.next;
			}
			return null;
		}
	}

哈希表

有序表