Python算法题集_两两交换链表中的节点

本文为Python算法题集之一的代码示例

题24：两两交换链表中的节点

1. 示例说明

• 给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。

  示例 1：

  

  输入：head = [1,2,3,4]
  输出：[2,1,4,3]
  

  示例 2：

  输入：head = []
  输出：[]
  

  示例 3：

  输入：head = [1]
  输出：[1]
  

  提示：

  • 链表中节点的数目在范围 [0, 100] 内
  • 0 <= Node.val <= 100

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2. 题目解析

- 题意分解

1. 本题为两两交换链表中间的节点
2. 本题的主要计算是2块，1是链表遍历，2是节点链接调整
3. 基本的解法是单层循环，链表1读一遍，过程中执行节点链接调整，所以基本的时间算法复杂度为O(m）

- 优化思路

1. 通常优化：减少循环层次

2. 通常优化：增加分支，减少计算集

3. 通常优化：采用内置算法来提升计算速度

4. 分析题目特点，分析最优解

   1. 标准方法是一次循环，4个节点中，第2个节点链接第1个，第1个节点连接第3个或者第4个【如果第4个存在】

   2. 可以用列表结构进行节点调整，列表结构简单，方便维护

   3. 可以用三指针方式一次循环完成

   4. 此问题可以用嵌套思路，使用递归法

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- 测量工具

• 本地化测试说明：LeetCode网站测试运行时数据波动很大，因此需要本地化测试解决这个问题
• CheckFuncPerf（本地化函数用时和内存占用测试模块）已上传到CSDN，地址：Python算法题集_检测函数用时和内存占用的模块
• 本题很难超时，本地化超时测试用例自己生成，详见【最优算法章节】

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3. 代码展开

1) 标准求解【四节点法】

一次遍历检查4个节点，完成节点链接调整

出类拔萃，超过85%

import CheckFuncPerf as cfp

class Solution:
 @staticmethod
 def swapPairs_base(head):
     if not head:
         return head
     if not head.next:
         return head
     tmpNode1, tmpNode2 = head, head.next
     head = tmpNode2
     while tmpNode1 and tmpNode2:
         tmpNode11 = tmpNode2.next
         tmpNode12 = None
         tmpNode1.next = tmpNode2.next
         tmpNode2.next = tmpNode1
         if tmpNode11:
             tmpNode12 = tmpNode11.next
             if tmpNode12:
                 tmpNode1.next = tmpNode12
         tmpNode1 = tmpNode11
         tmpNode2 = tmpNode12
     return head

result = cfp.getTimeMemoryStr(Solution.swapPairs_base, ahead)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result'].val))

# 运行结果
函数 swapPairs_base 的运行时间为 18.01 ms；内存使用量为 4.00 KB 执行结果 = 1

2) 改进版一【列表操作】

将链表转换为数组，再完成节点链接调整

马马虎虎，超过69%

import CheckFuncPerf as cfp

class Solution:
 @staticmethod
 def swapPairs_ext1(head):
     if not head:
         return head
     if not head.next:
         return head
     list_node = []
     while head:
         list_node.append(head)
         head = head.next
     iLen = len(list_node)
     for iIdx in range(len(list_node) // 2):
         if iIdx * 2 + 2 > iLen:
             continue
         list_node[iIdx*2+1].next = list_node[iIdx*2]
         if iIdx * 2 + 3 > iLen:
             list_node[iIdx * 2].next = None
         elif iIdx * 2 + 4 > iLen:
             list_node[iIdx * 2].next = list_node[iIdx * 2 + 2]
         else:
             list_node[iIdx * 2].next = list_node[iIdx * 2 + 3]
     return list_node[1]

result = cfp.getTimeMemoryStr(Solution.swapPairs_ext1, ahead)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result'].val))

# 运行结果
函数 swapPairs_ext1 的运行时间为 109.04 ms；内存使用量为 76.00 KB 执行结果 = 1

3) 改进版二【三指针法】

使用三指针结构遍历链表，完成节点链接调整

出类拔萃，超过85%

import CheckFuncPerf as cfp

class Solution:
 @staticmethod
 def swapPairs_ext2(head):
     dummyhead = ListNode(0)
     dummyhead.next = head
     nodepre = dummyhead
     nodeslow = dummyhead.next
     if not nodeslow:
         return dummyhead.next
     nodefast = nodeslow.next
     while nodefast:
         nodeslow.next = nodefast.next
         nodefast.next = nodeslow
         nodepre.next = nodefast
         nodepre = nodeslow
         nodeslow = nodeslow.next
         if not nodeslow:
             break
         nodefast = nodeslow.next
     return dummyhead.next

result = cfp.getTimeMemoryStr(Solution.swapPairs_ext2, ahead)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result'].val))

# 运行结果
函数 swapPairs_ext2 的运行时间为 17.00 ms；内存使用量为 0.00 KB 执行结果 = 1

4) 改进版三【递归大法】

采用递归方式遍历链表，完成节点链接调整

出神入化，超过96%

import CheckFuncPerf as cfp

class Solution:
 @staticmethod
 def swapPairs_ext3(head):
     def swapnodepair(head):
         nodeleft = head
         if not nodeleft:
             return head
         noderight = nodeleft.next
         if not noderight:
             return head
         nodeleft.next = swapnodepair(noderight.next)
         noderight.next = nodeleft
         return noderight
     return swapnodepair(head)

result = cfp.getTimeMemoryStr(Solution.swapPairs_ext3, ahead)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result'].val))

# 运行结果
Traceback (most recent call last):
 ......
[Previous line repeated 991 more times]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded

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4. 最优算法

根据本地日志分析，最优算法为第3种swapPairs_ext2

nums = [ x for x in range(200000)]
def generateOneLinkedList(data):
    head = ListNode()
    current_node = head
    for num in data:
        new_node = ListNode(num)
        current_node.next = new_node
        current_node = new_node
    return head.next
ahead = generateOneLinkedList(nums)
result = cfp.getTimeMemoryStr(Solution.swapPairs_base, ahead)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(result['result'].val))

# 算法本地速度实测比较
函数 swapPairs_base 的运行时间为 18.01 ms；内存使用量为 4.00 KB 执行结果 = 1
函数 swapPairs_ext1 的运行时间为 109.04 ms；内存使用量为 76.00 KB 执行结果 = 1
函数 swapPairs_ext2 的运行时间为 17.00 ms；内存使用量为 0.00 KB 执行结果 = 1
Traceback (most recent call last):    # 递归法swapPairs_ext3超时
    ......
  [Previous line repeated 991 more times]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded

一日练，一日功，一日不练十日空

may the odds be ever in your favor ~