快慢指针、左右指针的常见算法

描述

作者:labuladong

公众号:labuladong

本文是一两年前发过的 一篇文章,当时没多少人看,现在由于账号迁移的原因公众号里都搜索不到了,我就重新加工了一下,并且添加了新内容,直接套双指针技巧秒杀 5 道算法题。

其实,鼎鼎有名的「滑动窗口算法」就是一种双指针技巧,我们之前的爆文 我写了套框架,把滑动窗口算法变成了默写题 就有这么一段:

滑动窗口法

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。

一、快慢指针的常见算法

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

这个问题一点都不困难,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     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:

滑动窗口法

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; }

二、左右指针的常用算法

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。

责任编辑:PSY

原文标题:双指针技巧直接秒杀五道算法题

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