给你链表的头节点 head
,每 k
个节点一组进行翻转,请你返回修改后的链表。
k
是一个正整数,它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k
的整数倍,那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。
你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际进行节点交换。
示例 1:
输入:head = [1,2,3,4,5], k = 2 输出:[2,1,4,3,5]
示例 2:
输入:head = [1,2,3,4,5], k = 3 输出:[3,2,1,4,5]
提示:
- 链表中的节点数目为
n
1 <= k <= n <= 5000
0 <= Node.val <= 1000
进阶:你可以设计一个只用 O(1)
额外内存空间的算法解决此问题吗?
步骤 1:问题分析
问题性质:
- 给定一个单链表
head
,需要每k
个节点为一组进行翻转,返回翻转后的链表。 - 如果链表长度不是
k
的整数倍,则最后不足k
个节点的部分不翻转,保持原顺序。
输入输出条件:
- 输入:链表头节点
head
和正整数k
。 - 输出:修改后的链表头节点。
限制:
- 链表节点数
n
在[1, 5000]
范围内。 1 <= k <= n <= 5000
。- 仅能进行节点交换,不能更改节点的值。
边界条件:
k = 1
:不需要任何反转,直接返回链表。n < k
:链表长度小于k
,则不进行任何操作,直接返回链表。k = n
:链表整体需要翻转一次。
步骤 2:解题思路
我们可以分组进行局部翻转,用双指针法进行链表分段,并通过指针操作进行局部反转,保持空间复杂度为 O(1)
。
算法设计思路:
-
遍历链表,按 k 个分段:
- 首先遍历链表来获取节点总数
n
,计算有多少完整的k
段可以进行翻转。
- 首先遍历链表来获取节点总数
-
逐组反转:
- 使用一个虚拟节点
dummy
来简化头节点翻转的情况,dummy->next
指向head
。 - 设置一个指针
prev
来跟踪每一组的前驱节点,最初指向dummy
。 - 对每个完整的
k
段进行翻转,翻转后更新prev
,指向这一段的结尾节点,准备开始下一段翻转。
- 使用一个虚拟节点
-
执行翻转:
- 对每个
k
长度的组,使用双指针cur
和next
实现局部反转。 - 在每一轮的反转中,将当前节点的
next
指向前驱,逐个调整,形成反转后的组链表。
- 对每个
-
剩余节点保持不变:
- 如果剩下的节点不足
k
个,则直接返回,不对剩余部分操作。
- 如果剩下的节点不足
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(n),因为我们最多遍历链表两次(一次统计长度,一次进行翻转)。
- 空间复杂度:O(1),因为只用到常量级的辅助指针。
步骤 3:C++代码实现
代码详解
- 初始化
dummy
:创建一个虚拟节点dummy
,dummy->next
指向head
,用来简化链表头部处理的边界情况。 - 计算链表长度:遍历链表,记录链表长度
length
,判断需要翻转的次数。 - 按
k
个节点为一组翻转:- 使用
cur
和next
指针来逐个反转组内的节点。 - 每次反转都调整当前节点的
next
指向,形成局部的链表反转。
- 使用
- 更新
prev
:每次完成k
个节点的翻转后,将prev
更新到当前翻转段的结尾节点,为下一组翻转做准备。 - 返回结果:最终返回
dummy->next
,即翻转后的链表头。
步骤 4:启发与算法优化
-
局部翻转的技巧:使用双指针实现链表局部翻转,节省空间的同时提高了效率。这种技巧可用于链表的其他翻转和旋转操作。
-
优化时间复杂度:通过一次遍历得到链表长度,然后用双指针实现局部反转,避免了多次遍历,实现了
O(n)
的时间复杂度。 -
链表题的边界处理:通过使用
dummy
节点,可以简化对头节点的特殊处理。dummy
节点是链表题中非常实用的技巧,使链表操作统一,无需额外判断头节点的边界情况。
步骤 5:实际应用
应用场景: 在实际中,链表分组翻转的算法在数据处理和批量更新方面非常有用。例如:
-
内存块反转:在存储器管理中,可以使用链表结构管理内存块,并对内存块按组进行翻转,以均衡访问时间或分配负载。
-
实时数据流处理:对于实时数据流管理,如果需要分批处理一定量的数据,类似的链表分组翻转算法可以确保数据流按需排序和管理。
示例应用: 在实时传感器数据的分析系统中,假设每次采集的数据以链表形式存储,传感器数据的批量反转可以确保数据以指定的分组进行处理。例如,数据组按 k=5
的分组翻转后,每 5 个数据作为一个批次处理,方便数据整合和批量传输,提高数据分析系统的响应速度。
通过上述方法,可以实现实时数据的批量反转,使得系统按需求对数据流分组处理,提升了数据传输和分析的效率。