Compare commits
3
Commits
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b6e6fcf52d | ||
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7d0cd4c50e | ||
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8f1f8d55d2 |
@@ -48,8 +48,8 @@
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- [X] K 个一组翻转链表 - 困难
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- [X] K 个一组翻转链表 - 困难
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- [X] 随机链表的复制 - 中等
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- [X] 随机链表的复制 - 中等
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- [X] 排序链表 - 中等
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- [X] 排序链表 - 中等
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- [ ] 合并 K 个升序链表 - 困难
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- [X] 合并 K 个升序链表 - 困难
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- [ ] LRU 缓存 - 中等
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- [X] LRU 缓存 - 中等
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## 二叉树
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## 二叉树
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- [ ] 二叉树的中序遍历 - 简单
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- [ ] 二叉树的中序遍历 - 简单
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@@ -0,0 +1,112 @@
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# 合并 K 个升序链表
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## 题目
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给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。
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请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。
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示例 1:
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输入:lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
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输出:[1,1,2,3,4,4,5,6]
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解释:链表数组如下:
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[
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1->4->5,
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1->3->4,
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2->6
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]
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将它们合并到一个有序链表中得到。
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1->1->2->3->4->4->5->6
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示例 2:
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输入:lists = []
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输出:[]
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示例 3:
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输入:lists = [[]]
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输出:[]
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提示:
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k == lists.length
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0 <= k <= 10^4
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0 <= lists[i].length <= 500
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-10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
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lists[i] 按 升序 排列
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lists[i].length 的总和不超过 10^4
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## 思路
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- 分冶
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## 代码
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```java
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/**
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* Definition for singly-linked list.
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* public class ListNode {
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* int val;
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* ListNode next;
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* ListNode() {}
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* ListNode(int val) { this.val = val; }
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* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
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* }
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*/
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class Solution {
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public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
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// Special
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if (lists == null || lists.length == 0) {
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return null;
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}
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// Init: To List
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List<ListNode> nlists = new ArrayList<>(Arrays.asList(lists));
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while (nlists.size() > 1) {
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// Traverse: l1 + l2 = list
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List<ListNode> tempList = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < nlists.size(); i+=2) {
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// Get l1, l2
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ListNode l1 = nlists.get(i);
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ListNode l2 = null;
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if (i + 1 < nlists.size()) {
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l2 = nlists.get(i + 1);
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}
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// Merge
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tempList.add(mergeTwoLists(l1, l2));
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}
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nlists = tempList;
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}
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return nlists.get(0);
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}
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public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {
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// Init: DummyHead, cur
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ListNode dummyHead = new ListNode(-1);
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ListNode cur = dummyHead;
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// Traverse: Compare
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while (list1 != null && list2 != null) {
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// val1 = list1.val;
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// val2 = list2.val;
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ListNode tmp = null;
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if (list1.val > list2.val) {
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tmp = list2;
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list2 = list2.next;
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} else {
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tmp = list1;
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list1 = list1.next;
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}
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cur.next = tmp;
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|
cur = cur.next;
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}
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cur.next = list1 == null ? list2 : list1;
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return dummyHead.next;
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}
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}
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```
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@@ -0,0 +1,161 @@
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# LRU 缓存
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## 题目
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请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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实现 LRUCache 类:
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LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
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int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 -1 。
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void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在,则变更其数据值 value ;如果不存在,则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ,则应该 逐出 最久未使用的关键字。
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函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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示例:
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输入
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["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
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[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
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输出
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[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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解释
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LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
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lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
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lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
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lRUCache.get(1); // 返回 1
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lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废,缓存是 {1=1, 3=3}
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lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
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lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废,缓存是 {4=4, 3=3}
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lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
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lRUCache.get(3); // 返回 3
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lRUCache.get(4); // 返回 4
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提示:
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1 <= capacity <= 3000
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0 <= key <= 10000
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0 <= value <= 105
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最多调用 2 * 105 次 get 和 put
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## 分析
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- 核心数据结构
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- ListNode
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- prev
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- next
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- ind
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- val
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- HashMap<Integer, ListNode>
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|
- ind
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- ListNode
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- 链表
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- head
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- tail
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- 核心字段
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- size
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- 当前大小
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- cap
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- 最大容量
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## 代码
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```java
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class LRUCache {
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// Init 1: ListNode
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class ListNode {
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int key;
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|
int val;
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ListNode next;
|
||||||
|
ListNode prev;
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public ListNode () { }
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public ListNode (int key, int val) {
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this.key = key;
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this.val = val;
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}
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}
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ListNode dummyHead = new ListNode(0, 0);
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ListNode dummyTail = new ListNode(0, 0);
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// Init 2: HashMap
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Map<Integer, ListNode> map = new HashMap<>();
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// Init 3: Other
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private int size;
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private int cap;
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public LRUCache(int capacity) {
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this.cap = capacity;
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this.size = 0;
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dummyHead.next = dummyTail;
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dummyTail.prev = dummyHead;
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}
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public int get(int key) {
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ListNode node = map.get(key);
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if (node == null) {
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return -1;
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}
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// Operation: Change Loc
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moveToHead(node);
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return node.val;
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}
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public void put(int key, int value) {
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ListNode node = map.get(key);
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if (node == null) {
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ListNode newNode = new ListNode(key, value);
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addToHead(newNode);
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map.put(key, newNode);
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size++;
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if (size > cap) {
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ListNode tail = removeTail();
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map.remove(tail.key);
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size--;
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|
}
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||||||
|
} else {
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node.val = value;
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moveToHead(node);
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}
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|
}
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// Typical Methods
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// 1. addToHead
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private void addToHead(ListNode node) {
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node.next = dummyHead.next;
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node.prev = dummyHead;
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dummyHead.next.prev = node;
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dummyHead.next = node;
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}
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|
// 2. removeNode
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|
private void removeNode(ListNode node) {
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node.prev.next = node.next;
|
||||||
|
node.next.prev = node.prev;
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||||||
|
}
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// 3. moveToHead
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|
private void moveToHead(ListNode node) {
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|
removeNode(node);
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|
addToHead(node);
|
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|
}
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// 4. removeTail
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||||||
|
private ListNode removeTail() {
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||||||
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ListNode res = dummyTail.prev;
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||||||
|
removeNode(res);
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||||||
|
return res;
|
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|
}
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|
}
|
||||||
|
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|
/**
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|
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
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* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
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|
* int param_1 = obj.get(key);
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||||||
|
* obj.put(key,value);
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||||||
|
*/
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||||||
|
```
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||||||
Reference in New Issue
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