📝 题目描述

题目链接随机链表的复制

给你一个长度为 n 的链表,每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ,该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。

构造这个链表的 深拷贝。 深拷贝应该正好由 n全新 节点组成,其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点,并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点

例如,如果原链表中有 XY 两个节点,其中 X.random --> Y 。那么在复制链表中对应的两个节点 xy ,同样有 x.random --> y

返回复制链表的头节点。

用一个由 n 个节点组成的链表来表示输入/输出中的链表。每个节点用一个 [val, random_index] 表示:

  • val:一个表示 Node.val 的整数。
  • random_index:随机指针指向的节点索引(范围从 0n-1);如果不指向任何节点,则为 null

你的代码 接受原链表的头节点 head 作为传入参数。

示例:

示例 1:

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输入:head = [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]
输出:[[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]

示例 2:

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输入:head = [[1,1],[2,1]]
输出:[[1,1],[2,1]]

示例 3:

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输入:head = [[3,null],[3,0],[3,null]]
输出:[[3,null],[3,0],[3,null]]

提示:

  • 0 <= n <= 1000
  • -10^4 <= Node.val <= 10^4
  • Node.random 为 null 或指向链表中的节点

💡 解题思路

方法一:两次遍历 + 哈希表

一种比较好想的方法是两次遍历法,首先创建一个哈希表 unordered_map<Node*, Node*> hash_map,第一次遍历时,我们只创建节点+复制val,不管 random 指针(因为指针指向的节点可能还没有创建),同时记录原节点和复制节点的指针到 hash_map 中。

第二次遍历时,我们做两件事情:

  • 根据原节点的连接情况,将复制节点连接起来;
  • 根据原节点的 random 指针情况,将复制节点 random 指针连接起来;

这样即可完成。

方法二:回溯 + 哈希表

我们利用回溯的方式,让每个节点的拷贝操作相互独立。对于当前节点,我们首先要进行拷贝,然后我们进行“当前节点的后继节点”和“当前节点的随机指针指向的节点”拷贝,拷贝完成后将创建的新节点的指针返回,即可完成当前节点的两指针的赋值。

具体地,我们用哈希表记录每一个节点对应新节点的创建情况。遍历该链表的过程中,我们检查“当前节点的后继节点”和“当前节点的随机指针指向的节点”的创建情况。如果这两个节点中的任何一个节点的新节点没有被创建,我们都立刻递归地进行创建。当我们拷贝完成,回溯到当前层时,我们即可完成当前节点的指针赋值。注意一个节点可能被多个其他节点指向,因此我们可能递归地多次尝试拷贝某个节点,为了防止重复拷贝,我们需要首先检查当前节点是否被拷贝过,如果已经拷贝过,我们可以直接从哈希表中取出拷贝后的节点的指针并返回即可。

方法三:迭代 + 节点拆分

我们首先将该链表中每一个节点拆分为两个相连的节点,例如对于链表 ABCA→B→C,我们可以将其拆分为 AABBCCA→A'→B→B'→C→C'。对于任意一个原节点 SS,其拷贝节点 SS' 即为其后继节点。

这样,我们可以直接找到每一个拷贝节点 SS' 的随机指针应当指向的节点,即为其原节点 SS 的随机指针指向的节点 TT 的后继节点 TT'。需要注意原节点的随机指针可能为空,我们需要特别判断这种情况。

当我们完成了拷贝节点的随机指针的赋值,我们只需要将这个链表按照原节点与拷贝节点的种类进行拆分即可,只需要遍历一次。同样需要注意最后一个拷贝节点的后继节点为空,我们需要特别判断这种情况。

🔧 代码实现

1、两次遍历 + 哈希表

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class Solution {
public:
Node* copyRandomList(Node* head) {
if (head == nullptr) return nullptr;
unordered_map<Node*, Node*> hash_map;
Node* ptr = head;
// 第一次遍历,只管创建节点
while (ptr != nullptr) {
Node* temp = new Node(ptr -> val);
hash_map[ptr] = temp;
ptr = ptr -> next;
}
ptr = head;
// 第二次遍历,连接节点
while (ptr != nullptr) {
Node* temp = hash_map[ptr];
if (ptr -> next != nullptr) {
temp -> next = hash_map[ptr -> next];
}
if (ptr -> random != nullptr) {
temp -> random = hash_map[ptr -> random];
}
ptr = ptr -> next;
}

return hash_map[head];
}
};

2、回溯 + 哈希表

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/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
int val;
Node* next;
Node* random;

Node(int _val) {
val = _val;
next = NULL;
random = NULL;
}
};
*/

class Solution {
public:
unordered_map<Node*, Node*> hash_map;
Node* copyRandomList(Node* head) {
if (!head) return nullptr;
if (!hash_map.count(head)) {
Node* temp = new Node(head -> val);
hash_map[head] = temp;
temp -> next = copyRandomList(head -> next);
temp -> random = copyRandomList(head -> random);
}
return hash_map[head];
}
};

3、迭代 + 节点拆分

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/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
int val;
Node* next;
Node* random;

Node(int _val) {
val = _val;
next = NULL;
random = NULL;
}
};
*/

class Solution {
public:
Node* copyRandomList(Node* head) {
// 节点数量为0,直接返回
if (!head) return nullptr;
Node* ptr = head, *ptr2 = nullptr, *ans = nullptr;
// 第一次循环,复制节点
while (ptr != nullptr) {
Node* temp = new Node(ptr -> val);
Node* next = ptr -> next;
ptr -> next = temp;
temp -> next = next;
ptr = next;
}
ans = head -> next;
// 第二次循环,复制random指针
ptr = head, ptr2 = nullptr;
while (ptr != nullptr) {
ptr2 = ptr -> next;
if (ptr -> random) {
ptr2 -> random = ptr -> random -> next;
}
ptr = ptr -> next -> next;
}
// 第三次循环,分离链表
ptr = head, ptr2 = nullptr;
while (ptr != nullptr) {
ptr2 = ptr -> next;
ptr -> next = ptr -> next -> next;
ptr2 -> next = ptr2 -> next == nullptr ? nullptr : ptr2 -> next -> next;

ptr = ptr -> next;
}
return ans;
}
};

📊 复杂度分析

1、两次遍历 + 哈希表

  • 时间复杂度O(n)O(n),其中 n 是链表的长度。我们只需要遍历该链表两次。
  • 空间复杂度O(n)O(n),其中 n 是链表的长度。为哈希表的空间开销。

2、回溯 + 哈希表

  • 时间复杂度O(n)O(n),其中 n 是链表的长度,对于每个节点,我们至多访问其“后继节点”和“随机指针指向的节点”各一次,均摊每个点至多被访问两次。
  • 空间复杂度O(n)O(n),其中 n 是链表的长度。为哈希表的空间开销。

3、迭代 + 节点拆分

  • 时间复杂度O(n)O(n),其中 n 是链表的长度。我们只需要遍历该链表三次。
  • 空间复杂度O(1)O(1),注意返回值不计入空间复杂度。

🎯 总结

  • 核心思想:节点拆分的方法要记住。