给定一个带整数键值的链表 l,你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉。即对每个键值 k,只有第一个绝对值等于 k 的结点被保留。同时,所有被删除的结点须被保存在另一个链表上。例如给定 l 为 21→-1
时间: 2023-05-31 12:17:50 浏览: 254
删除单链表中重复结点
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### 回答1:
抱歉,我之前的回答有点问题,以下是修改后的回答:
可以通过遍历链表并使用哈希表来解决这个问题。
具体来说,我们可以用一个哈希表来记录每个绝对值出现的次数。然后我们再次遍历链表,并删除所有绝对值出现次数大于 1 的结点。同时,我们还需要将被删除的结点保存在另一个链表中。
下面是具体的代码实现:
```python
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def delete_duplicate_nodes(head: ListNode) -> ListNode:
if not head or not head.next:
return head
# 使用哈希表记录每个绝对值出现的次数
count = {}
cur = head
while cur:
if abs(cur.val) not in count:
count[abs(cur.val)] = 1
else:
count[abs(cur.val)] += 1
cur = cur.next
# 再次遍历链表,删除所有绝对值出现次数大于 1 的结点
cur = head
dummy = ListNode(0, head)
prev = dummy
while cur:
if count[abs(cur.val)] > 1:
prev.next = cur.next
cur.next = None
cur = prev.next
else:
prev = cur
cur = cur.next
return dummy.next
```
使用这个函数可以解决这个问题,返回值为删除重复结点后的链表。被删除的结点则保存在另一个链表中,我们可以在遍历链表时将它们保存在一个单独的链表中,并在函数结束时返回它们。
### 回答2:
这道题目可以通过哈希表来解决,首先定义两个链表L1和L2,分别表示最终保留的链表和被删除的链表。
对链表l进行遍历,对于每个结点,如果其键值没有在哈希表中出现过,则加入哈希表并加入L1链表。如果键值已经存在于哈希表中,则加入L2链表,并将结点从L1链表中删除。
在实现上,哈希表可以选择使用set、unordered_set等数据结构,也可以手写哈希表。同时要注意正负数重复键值的情况,需要将绝对值作为键值存入哈希表中。
以下为Python代码实现:
```python
class ListNode:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.next = None
def delete_duplicate(l):
abs_set = set()
L1, L2 = ListNode(None), ListNode(None)
p1, p2 = L1, L2
while l:
key = abs(l.val)
if key not in abs_set:
abs_set.add(key)
p1.next = l
p1 = p1.next
else:
p2.next = l
p2 = p2.next
l = l.next
p1.next, p2.next = None, None
return L1.next, L2.next
```
时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
### 回答3:
这是一个链表的操作问题。我们可以先创建一个空的链表,用于存储被删除的结点。然后,遍历原始链表 l 中的每个结点,检查它的键值 k 的绝对值是否已经存在于新链表中。如果是,则将该结点删除,并将其添加到新链表中;否则,将该键值的绝对值添加到新链表中,继续遍历下一个结点。最终,新链表中保存的就是所有被删除的结点。
具体来说,可以采用以下步骤实现:
1. 创建两个链表,分别表示原始链表 l 和保存被删除结点的新链表。
2. 遍历原始链表 l,对于每个结点执行以下操作:
2.1 获取该结点的键值 k 的绝对值 abs_k。
2.2 在新链表中查找是否已经存在键值为 abs_k 的结点。
2.3 如果存在,则将该结点从原始链表 l 中删除,并将其添加到新链表中。
2.4 如果不存在,则将该键值添加到新链表中,继续遍历下一个结点。
3. 返回新链表中保存的所有被删除结点。
需要注意的是,链表中结点的删除操作需要用到指针的操作,包括修改当前结点的指针和前一个结点的指针。此外,在查找新链表中已存在的结点时,可以采用哈希表等数据结构提高查找效率。
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