设计一个程序删除单链表L中值为x的结点的前驱结点

时间: 2023-10-30 19:08:44 浏览: 59
可以通过遍历单链表,在找到值为x的节点时记录该节点之前的节点,然后将该节点从单链表中删除。如果记录的前驱节点为头节点,则需要修改头节点指针。 以下是示例代码: ``` void deletePredecessor(Node *L, int x) { Node *predecessor = L; while (L != nullptr) { if (L->next->value == x) { // 找到了值为x的节点,记录前驱节点 predecessor = L; } else if (L->value == x) { // 删除前驱节点 Node *temp = predecessor->next; predecessor->next = temp->next; delete temp; return; } L = L->next; } } ``` 注意,这只删除了值为x的第一个节点的前驱节点。如果需要删除所有值为x的前驱节点,则需要在while循环中记录所有的前驱节点。
相关问题

对给定的单链表 l ,设计一个算法,删除 l 中值为 x 的结点的直接前驱结点。

这里给出一个算法来删除单链表l中值为x的结点的直接前驱结点。 1. 首先判断l是否为空或只有一个结点,如果是,则不存在直接前驱结点,直接返回。 2. 遍历单链表l,同时记录当前结点和当前结点的下一个结点。 3. 判断当前结点的下一个结点是否为空。如果为空,则当前结点为链表的最后一个结点,不存在直接前驱结点,直接返回。 4. 判断下一个结点的值是否为x。如果是,则将当前结点的next指针指向下下个结点,即删除了直接前驱结点。 5. 如果下一个结点的值不是x,则继续向后遍历。 这个算法的时间复杂度是O(n),其中n是链表l的长度。 以下是算法的Python代码实现: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def delete_predecessor(l, x): if l is None or l.next is None: return l dummy = ListNode(0) dummy.next = l curr = dummy while curr.next is not None: if curr.next.val == x: curr.next = curr.next.next else: curr = curr.next return dummy.next ``` 使用这个算法可以删除给定单链表l中值为x的结点的直接前驱结点。

对给定的单链表 l ,设计一个程序,删除 l 中值为 x 的结点的直接前驱结点。c描

设单链表l的结构如下: ``` struct ListNode { int val; ListNode *next; }; ``` 我们可以使用两个指针p和q来遍历链表l。初始时,p指向链表的头结点,q指向p的前驱结点。 遍历链表的过程如下: 1. 若p指向的结点的值不等于x,则将q指向p,然后将p向后移动一个结点。 2. 若p指向的结点的值等于x,则将p的前驱结点q的next指针指向p的后继结点,然后释放p的内存空间,最后将p向后移动两个结点。 以下是具体的实现代码: ``` void deletePredecessor(ListNode *l, int x) { if (l == NULL || l->next == NULL) return; ListNode *p = l->next; ListNode *q = l; while (p != NULL) { if (p->val == x) { ListNode *temp = p; q->next = p->next; p = p->next; delete temp; } else { q = p; p = p->next; } } } ``` 这个算法的时间复杂度是O(n),其中n是链表长度。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

6-10.py

6-10
recommend-type

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望