https://labuladong.gitee.io/algo/2/21/53/
读完本文,你不仅学会了算法套路,还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目:
141.环形链表(简单)
142.环形链表II(简单)
167.两数之和 II - 输入有序数组(中等)
344.反转字符串(简单)
19.删除链表倒数第 N 个元素(中等)
876. 链表的中间结点
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我把双指针技巧再分为两类,一类是「快慢指针」,一类是「左右指针」。前者解决主要解决链表中的问题,比如典型的判定链表中是否包含环;后者主要解决数组(或者字符串)中的问题,比如二分查找。
快慢指针一般都初始化指向链表的头结点 head
,前进时快指针 fast
在前,慢指针 slow
在后,巧妙解决一些链表中的问题。
1、判定链表中是否含有环
这属于链表最基本的操作了,学习数据结构应该对这个算法思想都不陌生。
单链表的特点是每个节点只知道下一个节点,所以一个指针的话无法判断链表中是否含有环的。
如果链表中不含环,那么这个指针最终会遇到空指针 null
表示链表到头了,这还好说,可以判断该链表不含环:
boolean hasCycle(ListNode head) { while (head != null) head = head.next; return false; }
但是如果链表中含有环,那么这个指针就会陷入死循环,因为环形数组中没有 null
指针作为尾部节点。
经典解法就是用两个指针,一个跑得快,一个跑得慢。如果不含有环,跑得快的那个指针最终会遇到 null
,说明链表不含环;如果含有环,快指针最终会超慢指针一圈,和慢指针相遇,说明链表含有环。
力扣第 141 题就是这个问题,解法代码如下:
boolean hasCycle(ListNode head) { ListNode fast, slow; fast = slow = head; while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next.next; slow = slow.next; if (fast == slow) return true; } return false; }
2、已知链表中含有环,返回这个环的起始位置
这是力扣第 142 题,其实一点都不困难,有点类似脑筋急转弯,先直接看代码:
ListNode detectCycle(ListNode head) { ListNode fast, slow; fast = slow = head; while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next.next; slow = slow.next; if (fast == slow) break; } // 上面的代码类似 hasCycle 函数 if (fast == null || fast.next == null) { // fast 遇到空指针说明没有环 return null; } slow = head; while (slow != fast) { fast = fast.next; slow = slow.next; } return slow; }
可以看到,当快慢指针相遇时,让其中任一个指针指向头节点,然后让它俩以相同速度前进,再次相遇时所在的节点位置就是环开始的位置。这是为什么呢?
第一次相遇时,假设慢指针 slow
走了 k
步,那么快指针 fast
一定走了 2k
步:
fast
一定比 slow
多走了 k
步,这多走的 k
步其实就是 fast
指针在环里转圈圈,所以 k
的值就是环长度的「整数倍」。
说句题外话,之前还有读者争论为什么是环长度整数倍,我举个简单的例子你就明白了,我们想一想极端情况,假设环长度就是 1,如下图:
那么 fast
肯定早早就进环里转圈圈了,而且肯定会转好多圈,这不就是环长度的整数倍嘛。
言归正传,设相遇点距环的起点的距离为 m
,那么环的起点距头结点 head
的距离为 k - m
,也就是说如果从 head
前进 k - m
步就能到达环起点。
巧的是,如果从相遇点继续前进 k - m
步,也恰好到达环起点。你甭管 fast
在环里到底转了几圈,反正走 k
步可以到相遇点,那走 k - m
步一定就是走到环起点了:
所以,只要我们把快慢指针中的任一个重新指向 head
,然后两个指针同速前进,k - m
步后就会相遇,相遇之处就是环的起点了。
3、寻找链表的中点
类似上面的思路,我们还可以让快指针一次前进两步,慢指针一次前进一步,当快指针到达链表尽头时,慢指针就处于链表的中间位置。
力扣第 876 题就是找链表中点的题目,解法代码如下:
ListNode middleNode(ListNode head) { ListNode fast, slow; fast = slow = head; while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next.next; slow = slow.next; } // slow 就在中间位置 return slow; }
当链表的长度是奇数时,slow
恰巧停在中点位置;如果长度是偶数,slow
最终的位置是中间偏右:
寻找链表中点的一个重要作用是对链表进行归并排序。
回想数组的归并排序:求中点索引递归地把数组二分,最后合并两个有序数组。对于链表,合并两个有序链表是很简单的,难点就在于二分。
但是现在你学会了找到链表的中点,就能实现链表的二分了。关于归并排序的具体内容本文就不具体展开了。
4、寻找链表的倒数第 n
个元素
这是力扣第 19 题「删除链表的倒数第 n
个元素」,先看下题目:
我们的思路还是使用快慢指针,让快指针先走 n
步,然后快慢指针开始同速前进。这样当快指针走到链表末尾 null
时,慢指针所在的位置就是倒数第 n
个链表节点(n
不会超过链表长度)。
解法比较简单,直接看代码吧:
ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) { ListNode fast, slow; fast = slow = head; // 快指针先前进 n 步 while (n-- > 0) { fast = fast.next; } if (fast == null) { // 如果此时快指针走到头了, // 说明倒数第 n 个节点就是第一个节点 return head.next; } // 让慢指针和快指针同步向前 while (fast != null && fast.next != null) { fast = fast.next; slow = slow.next; } // slow.next 就是倒数第 n 个节点,删除它 slow.next = slow.next.next; return head; }
左右指针在数组中实际是指两个索引值,一般初始化为 left = 0, right = nums.length - 1
。
1、二分查找
前文 二分查找框架详解 有详细讲解,这里只写最简单的二分算法,旨在突出它的双指针特性:
int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; while(left <= right) { int mid = (right + left) / 2; if(nums[mid] == target) return mid; else if (nums[mid] < target) left = mid + 1; else if (nums[mid] > target) right = mid - 1; } return -1; }
2、两数之和
直接看力扣第 167 题「两数之和 II」吧:
只要数组有序,就应该想到双指针技巧。这道题的解法有点类似二分查找,通过调节 left
和 right
可以调整 sum
的大小:
int[] twoSum(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while (left < right) { int sum = nums[left] + nums[right]; if (sum == target) { // 题目要求的索引是从 1 开始的 return new int[]{left + 1, right + 1}; } else if (sum < target) { left++; // 让 sum 大一点 } else if (sum > target) { right--; // 让 sum 小一点 } } return new int[]{-1, -1}; }
3、反转数组
一般编程语言都会提供 reverse
函数,其实非常简单,力扣第 344 题是类似的需求,让你反转一个 char[]
类型的字符数组,我们直接看代码吧:
void reverseString(char[] arr) { int left = 0; int right = arr.length - 1; while (left < right) { // 交换 arr[left] 和 arr[right] char temp = arr[left]; arr[left] = arr[right]; arr[right] = temp; left++; right--; } }
4、滑动窗口算法
这也许是双指针技巧的最高境界了,如果掌握了此算法,可以解决一大类子字符串匹配的问题,不过「滑动窗口」稍微比上述的这些算法复杂些。
不过这类算法是有框架模板的,而且前文 我写了首诗,把滑动窗口算法变成了默写题 就讲解了「滑动窗口」算法模板,帮大家秒杀几道子串匹配的问题,如果没有看过,建议去看看。
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