顺序表与链表专项训练：在 LeetCode 实战中深化数据结构理解

对于很多初学数据结构与算法的朋友来说，顺序表和链表是绕不开的基础内容，但仅仅理解它们的理论知识是远远不够的，只有通过大量的实践才能真正吃透它们。LeetCode 上丰富多样的题目为我们提供了绝佳的实战演练场，今天，就让我们开启一场顺序表与链表的专项训练之旅，在解题过程中加深对这两种数据结构的掌握。

 

一、顺序表实战题目

 

（一）两数之和（Two Sum）

 

这是 LeetCode 上一道经典的数组题目，题目要求：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。

 

这道题看似简单，却能很好地考查我们对数组顺序表的查找与遍历操作。最直接的办法是使用双重循环，枚举数组中的每一对元素，判断它们的和是否等于 target。但这种方法的时间复杂度是 O(n²)，当数组规模较大时效率很低。

 

我们可以优化，采用哈希表来记录已经遍历过的元素及其索引，这样在一次遍历中，对于每个元素，我们都可以在常数时间内判断 target - 当前元素的值是否存在于哈希表中，从而将时间复杂度降低到 O(n)。

 

通过这道题，我们能深刻体会到，在顺序表操作中，合理利用辅助数据结构可以大大提升算法效率，也感受到了顺序表在元素遍历与随机访问方面的便利。

 

（二）移动零（Move Zeroes）

 

题目要求：给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到它的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。

 

要解决这道题，可以采用两次遍历的方法，先统计数组中非零元素的数量，然后再次遍历数组，把非零元素依次放到前面，剩下的位置填充零。这种方法时间复杂度是 O(n)，空间复杂度是 O(1)，充分利用了顺序表可以按索引直接访问与修改元素的特点。

 

这题让我们明白，在顺序表中，当需要对元素进行分类移动或重排时，可以通过巧妙安排遍历顺序与元素修改策略，高效完成任务，而不必借助额外的复杂数据结构。

 

二、链表实战题目

 

（一）反转链表（Reverse Linked List）

 

这是链表操作中的一道经典题目，要求反转一个单链表。例如，输入链表为 1→2→3→4→5，反转后的链表应为 5→4→3→2→1。

 

解决这个问题，可以通过迭代的方式，设置三个指针 pre、curr 和 next，分别指向当前节点的前驱、当前节点和后继。在遍历链表的过程中，逐步反转每个节点的指针方向。这个过程时间复杂度是 O(n)，空间复杂度是 O(1)，非常高效。

 

这道题让我们深刻感受到链表指针操作的精妙，在链表的插入、删除、反转等操作中，指针的调整是核心技巧，而掌握了这些技巧，就能灵活地对链表进行各种变形操作。

 

（二）合并两个有序链表（Merge Two Sorted Lists）

 

题目要求：将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

 

一种常见的解法是使用虚拟头节点，然后设置一个当前指针 curr，从两个链表的头节点开始比较，每次将较小的节点接到 curr 的后面，并移动相应的指针。这个过程持续到其中一个链表遍历完，然后把剩下的节点直接接到结果链表的后面。这种方法时间复杂度是 O(n + m)，n 和 m 分别是两个链表的长度，空间复杂度是 O(1)。

 

这题让我们认识到，在处理链表合并、排序等问题时，利用虚拟头节点可以简化边界条件的处理，同时双指针技巧在链表操作中也十分实用，能帮助我们在多个链表之间高效地进行元素比较与拼接。

 

三、总结与交流

 

通过在 LeetCode 上对顺序表和链表相关题目的专项训练，我们从理论走向实践，更加深入地理解了顺序表和链表的特性和操作。顺序表在元素随机访问、遍历以及基于索引的修改操作上有优势，但在元素插入、删除等操作上链表更加灵活高效。而链表则在动态数据的频繁插入、删除场景中表现出色，但在元素随机访问方面稍显逊色。

 

在刷题过程中，我们还学会了许多实用的编程技巧，如哈希表优化查找、链表的指针调整、虚拟头节点简化操作等，这些技巧都是解决实际数据结构问题的有力武器。

 

现在，我特别期待大家在评论区分享自己在 LeetCode 上刷顺序表和链表题目的心得、遇到的困难以及总结出来的独特解题思路。有没有哪道题让你一开始无从下手，但最后灵光一闪成功解决？又或者你发现了一种全新的解题方法，比常见的思路更加高效？大家的每一次分享，都是我们共同进步的阶梯，让我们在这条数据结构与算法的学习之路上相互扶持，砥砺前行！