已知带哨兵的单链表L，存储数据为整型数且值递增有序，编写算法将表中值大于min小于max的所有结点的顺序逆置写出代码

为了实现这个功能，我们可以通过双指针法来遍历链表，保留两个指针，一个指向当前查找范围内的最小值节点（即`min_node`），另一个指向下一个小于`min_node`的节点（即`next_min_node`）。当找到`max_node`时，我们将这两个指针之间的子链表反转。

以下是Python代码示例：

def reverse_between(L, min_value, max_value):
    # 初始化头节点和尾节点
    head = L.head.next
    prev_min = None
    curr = head

    # 找到最小值节点和最大值节点
    while curr.value > min_value and curr is not None:
        if curr.value < max_value:
            if prev_min is None or curr.value < prev_min.value:
                prev_min = curr
        curr = curr.next

    if curr is None or curr.value <= max_value:
        return L  # 如果找不到符合条件的节点，直接返回原链表

    next_max = curr.next  # 跳过最大值节点

    # 反转子链表
    prev = None
    while True:
        temp = curr.next  # 保存当前节点的下一个节点
        curr.next = prev_min  # 将当前节点的next指向前一个最小值节点
        prev_min = curr  # 更新prev_min指针
        curr = temp  # 移动curr到下一个节点
        if curr == next_max:
            break

    # 插回反转后的子链表
    prev_min.next = next_max
    return L

# 假设L是一个带哨兵的单链表，其头节点head的value大于min_value小于max_value
# 示例：
# L = ...->(5)->(8)->(11)->(14)->(23)->(30)->...
# min_value = 11, max_value = 23
# 结果将会是：
# L = ...->(5)->(8)->(30)->(14)->(23)->(11)->...

时间复杂度分析：
- 在找到`min_node`和`max_node`的过程中，我们最多遍历了整个链表一次，所以时间复杂度是O(n)，其中n是链表的长度。
- 反转子链表部分也是一次遍历，因此这部分时间复杂度也是O(n)。
- 因此总的时间复杂度是O(n)。