什么是链表？
通过指针或者引用将一系列数据节点串起来的数据结构称为链表，链表数据结构与数组最明显的区别就是它在内存中并不是连续的，链表是通过在每个数据节点中设置下一个节点的指针Next将下一个节点串起来
为什么会有链表？
每一个编程语言中都会有数组的数据结构，可以直接通过索引下标来访问数组中的数据，所以对于数组来说访问一个值的时间复杂度为O(1)。但是如果要在数组中插入一个值时会有哪些情况呢
1、需要在数组的头插入
对于这种情况需要将数组中所有的元素往后挪动一步，然后再将待插入的数据插入第一个空间
2、需要在数组中间插入
其实这种情况跟第一种情况是一样的，只不过往后挪动的数据不是所有数据，只需要挪动待插入节点后面的数据
3、在数组的后面插入
这种情况最简单，只需要将待插入节点插入的最后即可
所以可以看到数组这种数据结构查询效率是非常高的，但是插入的效率并不高（数组元素的删除也是一样的，只不过挪动元素时是向前挪动而已）；因为数组需要在内存中连续存储，所以如果插入时数组的空间不够时还需要动态扩容就更麻烦了；这时候我们的链表就闪亮登场了
什么情况下使用链表？
从前面可以看到数组的查询效率非常高效，但是插入跟删除时效率并不高；所以为了解决数组的插入和删除的效率低下就可以使用链表
所以如果你的数据是读多写少就选择用数组，相反如果你的数据需要大量的插入和删除，读的情况相对较少就可以使用链表来存储你的数据
下面是通过golang语言实现的常见链表的面试题
1、单链表反转
2、单链表相邻节点两两反转
3、检测链表是否有环
4、获取链表的中间节点
5、删除链表倒数第N个节点
6、合并两个有序链表
7、用链表实现LRU淘汰算法（最近最少使用淘汰算法）
package linkedlist
import (
"fmt"
"sync"
)
type Node struct {
Value float64 // 这里的类型可以根据业务决定，我这里为了做有序链表合并定义了float64
Next *Node
}
func (n* Node) String()string{
if n == nil {
return ""
}
ret := ""
current := n
for {
if current == nil{
ret += fmt.Sprint("nil")
return ret
}
ret += fmt.Sprintf("%v->",current.Value)
current = current.Next
}
}
func NewNode(value float64)*Node{
return &Node{
Value:value,
}
}
func NewNodeWithNext(value float64,next * Node)*Node {
return &Node{
Value:value,
Next:next,
}
}
// 单链表反转
// input 1->2->3->4
// output 4->3->2->1
/**
* 思路：pre：指向已经反转好的节点的头结点；current：指向下一个待转换的结点
*
* pre = nil, cur = 1->2->3->4->5->nil
* pre = 1->nil, cur = 2->3->4->5->nil
* pre = 2->1->nil, cur = 3->4->5->nil
* pre = 3->2->1->nil, cur = 4->5->nil
* ......
* pre = 5->4->3->2->1->nil, cur = nil
*/
func Traverse(head * Node)*Node {
var pre ,current *Node = nil,head
for{
if current == nil{
return pre
}
current.Next,pre,current =pre,current,current.Next
}
}
// 单链表相邻两个节点两两反转
// input 1->2->3->4->5
// output 2->1->4->3->5
/**
* 思路：如果小于等于一个节点直接返回不需要反转
* 这里必须要标记当前转换的两个节点的前一个节点，所以在刚开始时必须要构造这么一个节点
*
* pre = 2, cur = 0->1->2->3->4->5
* pre = 2, cur = 0->2->1->3->4->5
* pre = 2, cur = 0->2->1->4->3->5
*/
func Traverse2(head * Node)*Node{
if head == nil || head.Next == nil {
return head
}
pre := head.Next
cur := NewNodeWithNext(0,head)
for {
if cur.Next == nil || cur.Next.Next == nil{
return pre
}
a := cur.Next
b := cur.Next.Next
cur.Next,a.Next,b.Next=b, b.Next,a
cur = a
}
}
// 检测链表是否有环（快慢指针）
func HasCircle(head * Node)bool{
if head == nil{
return false
}
slow,fast := head,head
for {
if fast.Next == nil || fast.Next.Next == nil || slow.Next == nil {
return false
}
fast = fast.Next.Next
slow = slow.Next
if slow == fast{
return true
}
}
}
// 获取链表的中间节点
func GetMiddleNode(head * Node)* Node{
if head == nil || head.Next == nil{
return head
}
slow,fast := head,head
for {
if fast.Next != nil && fast.Next.Next != nil && slow.Next != nil {
slow = slow.Next
fast=fast.Next.Next
continue
}
return slow
}
}
// 删除倒数第n个结点，如果倒数n个结点为头结点则不可删除
func RDelNode(head* Node,n int) * Node {
slow,fast := head,head
// 1 2 3 4 5
for ; n > 0 ; n -- {
if fast.Next == nil {
break
}
fast = fast.Next
}
// 如果这里 n == 1 则表示删除头结点，目前可以考虑不删除头结点
if n > 0 {
return nil
}
for {
if fast.Next != nil && slow.Next != nil {
fast = fast.Next
slow = slow.Next
continue
}
break
}
if slow != nil && slow.Next != nil{
ret := slow.Next
slow.Next = slow.Next.Next
return ret
}
return nil
}
// 合并两个有序链表
/**
* 思路：因为是有序的链表，所以有两种方式可以做
* 1、重新开启一个链表，然后从两个待合并的链表的头中拿下来一个比较小的，放入新的链表中直到两个链表都为空
* 2、上一个方式理解起来比较简单，但是会额外浪费m+n的空间；所以第二种方式就是一个开头较大的链表插入到开头较小的链表中即可
*/
func Merge(head1,head2 * Node)*Node{
if head1 == nil{
return head2
}
if head2 == nil{
return head1
}
head,insert := head1,head2
if head2.Value < head1.Value {
head,insert = head2,head1
}
cur := head
for {
if insert == nil{
return head
}
if cur.Next == nil {
cur.Next = insert
return head
}
for {
if insert.Value > cur.Value && cur.Next != nil && insert.Value < cur.Next.Value {
tmp := insert.Next
insert.Next = cur.Next
cur.Next = insert
cur = cur.Next
insert =tmp
break
}
if cur.Next == nil {
break
}
cur = cur.Next
}
}
}
// ------------------------**链表实现LRU淘汰算法（Least Recently Used）**------------------------------------
/**
* 思路：
* 1、如果当前数据在链表中存在则将当前数据提到链表头部
* 2、如果在当前链表中不存在
* 2.1、当前链表是否已满，当前数据替换链表中的最后一个节点
* 2.2、当前链表没有满，将当前数据插入到链表的头部
*/
type LeastRecentlyUsed struct {
Capacity uint64 // 容量
Number uint64 // 当前链表数量
Head * Node // 链表头节点
mu sync.RWMutex
}
func NewLeastRecentlyUsed(capacity uint64)*LeastRecentlyUsed{
return &LeastRecentlyUsed{
Capacity:capacity,
}
}
// 返回要查找的结点的前一个节点跟自己的节点，如果pre为空则要查找的结点就是头结点
func (l * LeastRecentlyUsed)Find(value interface{})(pre,cur *Node,exist bool){
l.mu.RLock()
defer l.mu.RUnlock()
if l.Head == nil {
return
}
if l.Head.Value == value {
cur = l.Head
exist = true
return
}
pre = l.Head
for {
if pre.Next == nil {
return
}
if pre.Next.Value == value {
cur = pre.Next
exist = true
return
}
pre = pre.Next
}
}
func (l * LeastRecentlyUsed)Use(value float64) {
pre,cur ,ok := l.Find(value)
l.mu.Lock()
// 如果当前节点已经存在则将当前节点放在第一个节点
if ok && pre != nil{
pre.Next= cur.Next
cur.Next = l.Head
l.Head = cur
l.mu.Unlock()
return
}
// 如果当前的缓存容量已经满了，则将当前节点覆盖最后一个节点
if l.Capacity <= l.Number {
if l.Capacity <= 1 {
l.Head = NewNode(value)
l.mu.Unlock()
return
}
pre := l.Head
for {
if pre.Next.Next != nil {
pre = pre.Next
continue
}
pre.Next = NewNode(value)
l.mu.Unlock()
return
}
}else{
l.Number ++
newNode := NewNodeWithNext(value,l.Head)
l.Head = newNode
l.mu.Unlock()
return
}
}
github地址：https://github.com/LiYanBing/golang-data-struct/tree/master/linkedlist
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