링크 된 목록을 반전시키는 함수를 구현하십시오.
링크 된 목록을 반전시키는 함수를 구현하십시오.
링크 된 목록을 반전시키는 함수를 구현하려면 Python에서 간단한 반복 접근법을 사용합니다. 우리가 할 수있는 방법은 다음과 같습니다.
<code class="python">class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverseLinkedList(head): # Initialize pointers prev = None current = head # Traverse the list while current is not None: # Store the next node next_node = current.next # Reverse the link current.next = prev # Move pointers one position ahead prev = current current = next_node # The new head is the last node we processed return prev</code>
이 함수는 링크 된 목록의 헤드를 입력으로 가져 와서 반대로 된 목록의 새 헤드를 반환합니다. 세 개의 포인터 ( prev
, current
및 next_node
)를 사용하여 노드 간 링크를 반전시킵니다.
링크 된 목록을 뒤집는 시간 복잡성은 얼마입니까?
링크 된 목록을 역전시키는 시간 복잡성은 O (n)이며, 여기서 n은 목록의 노드 수입니다. 링크를 뒤집기 위해 각 노드를 정확히 한 번 횡단해야하기 때문입니다. 루프 내 작업 (링크 반전 및 포인터 이동)은 일정한 시간 조작이므로 총 시간은 목록의 길이에 비례합니다.
링크 된 목록을 뒤집는 단계별 프로세스를 설명 할 수 있습니까?
링크 된 목록을 되돌리려면 각 노드의 next
포인터의 방향을 변경해야합니다. 다음은 프로세스에 대한 단계별 설명입니다.
-
포인터 초기화 :
-
prev
처음에는None
으로 설정되었습니다 (이것은 반전 후 새로운 헤드가 될 것입니다). -
current
원래 목록의 헤드로 설정됩니다. -
next_node
다음 노드를 저장하는 데 임시로 사용됩니다.
-
-
목록을 가로 지르십시오 :
-
current
None
다음을 수행하십시오.
에이.next_node
current.next
로 설정합니다 (링크를 변경하기 전에 다음 노드를 저장).
비.current.next
prev
로 설정하십시오 (링크를 반대로).
기음.prev
으로current
로 이동합니다 (Prev는 방금 처리 한 노드가됩니다).
디.current
next_node
로 이동합니다 (원래 목록의 다음 노드로 이동).
-
-
반전 완료 :
- 루프가 종료되면
prev
원래 목록의 마지막 노드를 가리키며 이제는 리버스 목록의 새로운 헤드입니다.
- 루프가 종료되면
-
새 헤드 반환 :
- 이전리스트의 새로운 헤드로
prev
반환하십시오.
- 이전리스트의 새로운 헤드로
이 프로세스는 목록의 모든 링크의 방향을 효과적으로 뒤집어 마지막 노드를 새 헤드로, 원래 헤드를 새 꼬리로 바꿉니다.
링크 된 목록을 반전시키는 것은 트래버스에 어떤 영향을 미칩니 까?
링크 된 목록을 되돌리면 Traversal 중에 노드에 액세스하는 순서가 변경됩니다. 그것이 트래버스에 어떤 영향을 미치는지 다음과 같습니다.
-
횡단 방향 :
- 반전하기 전에 머리에서 꼬리까지 가로 지르는 것은 원래 추가 된 순서대로 노드를 방문하는 것을 의미합니다.
- 반전 후, 새 헤드 (원래 꼬리)에서 새 꼬리 (원본 헤드)로 가로 지르는 것은 원래 추가의 역 순서로 노드를 방문하는 것을 의미합니다.
-
노드 액세스 :
- 반전 전 목록의 시작 부분에 있던 노드는 이제 끝나고 그 반대도 마찬가지입니다.
- 즉, 반전 전에 목록의 처음 몇 가지 노드에 자주 액세스하는 경우 반전 후 거의 전체 목록을 통과하여 동일한 노드에 액세스해야합니다.
-
알고리즘 적 영향 :
- 목록의 노드 순서에 의존하는 알고리즘을 조정해야합니다.
- 예를 들어, 노드가 특정 순서에있을 것으로 예상되는 검색 알고리즘은 반전 된 순서를 설명하기 위해 수정해야합니다.
-
성능:
- 전체 목록을 가로 지르는 시간 복잡성은 O (n)으로 남아 있지만, 트래버스 동안 주어진 시간에 액세스 된 특정 노드는 다릅니다.
요약하면, 링크 된 목록을 역전시키는 것은 목록의 구조를 근본적으로 변경하여 트래버스의 방식과 목록에서 작동하는 알고리즘을 구현 해야하는 방법에 영향을 미칩니다.
위 내용은 링크 된 목록을 반전시키는 함수를 구현하십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
