鱼C论坛

 找回密码
 立即注册
查看: 157|回复: 7

ListNode是什么数据类型

[复制链接]
发表于 2024-10-14 14:07:07 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能^_^

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

x
class Solution:
    def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:
        # 第一次遍历,计数,得到 size, 即 N
        node = head
        size = 0
        while node:
            node = node.next
            size += 1

        # 第二次遍历至第 N - n, 即倒数第 n+1 个节点处
        dummy = ListNode(0, head)
        node = dummy
        for _ in range(size - n):
            node = node.next
        
        # 删除子节点,即倒数第 n 个节点
        node.next = node.next.next   
        
        return dummy.next # 返回头节点
不理解ListNode这个数据类型如何使用,有什么特点
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复

使用道具 举报

发表于 2024-10-14 14:13:27 | 显示全部楼层
`ListNode` 是用于表示链表节点的数据结构。在使用链表时,通常需要定义一个节点类来存储数值和指向下一个节点的指针。在 Python 中,一般会这样定义 `ListNode` 类:
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val  # 节点存储的值
        self.next = next  # 指向下一个节点的指针

### 特点:
1. **存储值和指针**: 每个 `ListNode` 对象通常包含两个属性:`val` 用于存储节点的值,`next` 是指向下一个节点的引用。

2. **构建链表**: 可以通过 `ListNode` 类来构建单链表。你从头节点(`head`)开始,可以遍历整个链表,通过 `next` 指针访问下一个节点。

3. **动态性**: 链表可以灵活地进行插入和删除操作,而无需像数组那样移动大量元素。

4. **初始化**: 你通常需要定义链表结构中的头节点(`head`),然后通过 `next` 指针相互连接各个节点,从而形成链表。

在你的例子中,`ListNode` 是用于实现链表操作的基础,特别是用于遍历和删除链表中的某些节点。希望这个解释能帮你更好地理解 `ListNode` 的作用和使用方式!

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2024-10-15 08:24:17 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2024-10-14 14:13
`ListNode` 是用于表示链表节点的数据结构。在使用链表时,通常需要定义一个节点类来存储数值和指向下一个 ...
class Solution:
    def mergeTwoLists(self, l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
        if not l1: return l2  # 终止条件,直到两个链表都空
        if not l2: return l1
        if l1.val <= l2.val:  # 递归调用
            l1.next = self.mergeTwoLists(l1.next,l2)
            return l1
        else:
            l2.next = self.mergeTwoLists(l1,l2.next)
            return l2
请帮我解读上述合并两个有序链表的代码,看不懂return语句在递归函数之后的含义
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2024-10-15 08:24:29 | 显示全部楼层
Terence888 发表于 2024-10-15 08:24
class Solution:
    def mergeTwoLists(self, l1: L ...


看起来你是在实现一个合并两个有序链表的函数 `mergeTwoLists`。为了帮助你理解并完成这个函数,我来简要解释一下流程:

### 思路

1. **递归合并**:函数通过比较两个链表头节点的值来决定哪个节点进入合并后的链表中。
2. **结束条件**:如果一个链表为空,直接返回另一个链表。
3. **递归调用**:通过递归调用该函数来继续合并剩下的元素。

### 完整实现

这里是完整的 `mergeTwoLists` 函数代码:
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

class Solution:
    def mergeTwoLists(self, l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
        if not l1: 
            return l2
        if not l2: 
            return l1
        
        if l1.val < l2.val:
            l1.next = self.mergeTwoLists(l1.next, l2)
            return l1
        else:
            l2.next = self.mergeTwoLists(l1, l2.next)
            return l2

### 代码解释

- **终止条件**:
  - 如果 `l1` 是空的,直接返回 `l2`。
  - 如果 `l2` 是空的,直接返回 `l1`。

- **比较节点值**:
  - 如果 `l1` 的值小于 `l2` 的值,继续递归合并 `l1.next` 和 `l2`,并将结果赋值给 `l1.next`,之后返回 `l1`。
  - 否则,类似地进行操作,将 `l1` 继续与 `l2.next` 合并。

通过这种方式,你可以逐步合并两个链表,并最终得到合并后的有序链表。希望这能帮助你理解如何处理链表的合并问题!

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2024-10-15 23:14:23 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2024-10-15 08:24
看起来你是在实现一个合并两个有序链表的函数 `mergeTwoLists`。为了帮助你理解并完成这个函数,我来简 ...
ListNode.__lt__ = lambda a, b: a.val < b.val  # 让堆可以比较节点大小
__lt__是ListNode这个类中的方法吗?如何使用
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2024-10-15 23:21:11 | 显示全部楼层
Terence888 发表于 2024-10-15 23:14
ListNode.__lt__ = lambda a, b: a.val < b.val  # 让 ...


`__lt__` 是 Python 中的一个特殊方法(称为魔法方法),用于定义对象之间的“小于”比较运算(即 `<` 运算符的行为)。在 `ListNode` 类中添加或重写这个方法,可以使 `ListNode` 对象支持 `<` 运算符的直接比较。

### 使用方法

在Python中,如果你想让自定义对象支持排序或者比较操作,你需要定义这些专有的方法。举例来说:
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

    def __lt__(self, other):
        return self.val < other.val

在这个重载中,`__lt__` 方法通过节点的 `val` 属性来比较两个 `ListNode` 对象的大小。

### 运用场景

1. **排序**:如果你对一组 `ListNode` 对象进行排序,Python会使用 `__lt__` 方法来比较节点,从而决定顺序。

2. **优先队列**:在涉及到优先队列(如 heapq 模块)的时候,Python 需要知道如何比较不同的节点,这时重载 `__lt__` 方法就十分关键。

3. **链表合并**:在合并链表或其他需要比较节点值的操作中,重载 `__lt__` 提供了方便的比较机制。

通过重载这个方法,你让 `ListNode` 可以自然地参与到一些需要排序或优先级的操作中。

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2024-10-16 11:19:55 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2024-10-15 23:21
`__lt__` 是 Python 中的一个特殊方法(称为魔法方法),用于定义对象之间的“小于”比较运算(即 `
ListNode.__lt__ = lambda a, b: a.val < b.val  # 让堆可以比较节点大小

class Solution:
    def mergeKLists(self, lists: List[Optional[ListNode]]) -> Optional[ListNode]:
        cur = dummy = ListNode()  # 哨兵节点,作为合并后链表头节点的前一个节点
        h = [head for head in lists if head]  # 初始把所有链表的头节点入堆
        heapify(h)  # 堆化
        while h:  # 循环直到堆为空
            node = heappop(h)  # 剩余节点中的最小节点
            if node.next:  # 下一个节点不为空
                heappush(h, node.next)  # 下一个节点有可能是最小节点,入堆
            cur.next = node  # 合并到新链表中
            cur = cur.next  # 准备合并下一个节点
        return dummy.next  # 哨兵节点的下一个节点就是新链表的头节点
第一行lambda a, b: a.val < b.val表示什么意思
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2024-10-16 11:20:05 | 显示全部楼层
Terence888 发表于 2024-10-16 11:19
ListNode.__lt__ = lambda a, b: a.val < b.val  # 让 ...


第一行的 `ListNode.__lt__ = lambda a, b: a.val < b.val` 代码行在 `ListNode` 类中添加了一个自定义的“小于”比较方法 `__lt__`。

### 详细解释:

1. **`__lt__` 方法**:
   - 这个魔法方法用于定义对象之间的“小于”运算规则。当你对两个对象 `a` 和 `b` 使用 `<` 运算符时,Python 会调用 `a.__lt__(b)` 进行比较。
   
2. **`lambda a, b: a.val < b.val`**:
   - 这是一个匿名函数,它接收两个参数 `a` 和 `b`(都是 `ListNode` 类型)。
   - 它用于比较 `ListNode` 对象的 `val` 属性,判断 `a` 的 `val` 是否小于 `b` 的 `val`。
   
3. **在堆中使用**:
   - 在你的代码中,这个比较函数主要是为了使用 Python 的 `heapq` 模块,该模块实现一个最小堆。
   - 通过定义 `__lt__` 方法,`heapq` 可以直接比较 `ListNode` 类型的对象,将其视作有序项,这样堆操作(如 `heappop` 和 `heappush`)能够正常工作。

这样做的目的是让 `ListNode` 对象可以与 Python 的堆模块一起使用,比较基于节点的值。这样在合并多条有序链表时,能够轻松找出当前各链表节点中的最小值并构建合并后的有序链表。

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

小黑屋|手机版|Archiver|鱼C工作室 ( 粤ICP备18085999号-1 | 粤公网安备 44051102000585号)

GMT+8, 2024-12-22 17:18

Powered by Discuz! X3.4

© 2001-2023 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表