LeetCode_19_中等_删除链表的倒数第N个结点

文章目录

[1. 题目](#1. 题目)
[2. 思路及代码实现（Python）](#2. 思路及代码实现（Python）)
- [2.1 计算链表长度](#2.1 计算链表长度)
- [2.2 栈](#2.2 栈)

1. 题目

给你一个链表，删除链表的倒数第 n n n 个结点，并且返回链表的头结点。

示例 1：

输入： h e a d = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] , n = 2 head = [1,2,3,4,5], n = 2 head=[1,2,3,4,5],n=2

输出： [ 1 , 2 , 3 , 5 ] [1,2,3,5] [1,2,3,5]

示例 2：

输入： h e a d = [ 1 ] , n = 1 head = [1], n = 1 head=[1],n=1

输出： [ ] [ ] []

示例 3：

输入： h e a d = [ 1 , 2 ] , n = 1 head = [1,2], n = 1 head=[1,2],n=1

输出： [ 1 ] [1] [1]

提示：

1 < = s z < = 30 1 <= sz <= 30 1<=sz<=30，其中 s z sz sz 为链表中的节点数目
0 < = N o d e . v a l < = 100 0 <= Node.val <= 100 0<=Node.val<=100
1 < = n < = s z 1 <= n <= sz 1<=n<=sz

2. 思路及代码实现（Python）

在对链表进行操作时，一种常用的技巧是添加一个哑节点（dummy node），它的 next \textit{next} next 指针指向链表的头节点。这样一来，就不需要对头节点进行特殊的判断了。

例如，在本题中，如果我们要删除节点 y y y，我们需要知道节点 y y y 的前驱节点 x x x，并将 x x x 的指针指向 y y y 的后继节点。但由于头节点不存在前驱节点，因此我们需要在删除头节点时进行特殊判断。但如果我们添加了哑节点，那么头节点的前驱节点就是哑节点本身，此时我们就只需要考虑通用的情况即可。

题解引用来源：力扣官方题解

2.1 计算链表长度

一种容易想到的方法是，我们首先从头节点开始对链表进行一次遍历，得到链表的长度 L L L。随后我们再从头节点开始对链表进行一次遍历，当遍历到第 L − n + 1 L−n+1 L−n+1 个节点时，它就是我们需要删除的节点。

为了方便删除操作，我们可以从哑节点开始遍历 L − n + 1 L−n+1 L−n+1 个节点。当遍历到第 L − n + 1 L−n+1 L−n+1 个节点时，它的下一个节点就是我们需要删除的节点，这样我们只需要修改一次指针，就能完成删除操作。

该算法的时间复杂度为 O ( L ) O(L) O(L)，其中， L L L 是链表的长度；空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。

python 复制代码

class Solution:
    def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:
        def getLength(head: ListNode) -> int:
            length = 0
            while head:
                length += 1
                head = head.next
            return length
        
        dummy = ListNode(0, head)
        length = getLength(head)
        cur = dummy
        for i in range(1, length - n + 1):
            cur = cur.next
        cur.next = cur.next.next
        return dummy.next

执行用时：44 ms

消耗内存：16.45 MB

2.2 栈

我们也可以在遍历链表的同时将所有节点依次入栈。根据栈「先进后出」的原则，我们弹出栈的第 n n n 个节点就是需要删除的节点，并且目前栈顶的节点就是待删除节点的前驱节点。这样一来，删除操作就变得十分方便了。

上一个方法用链表结构，存储每个节点的指向节点，因此节省存储空间，无需存储所有的节点。而用栈的方法，在Python中用元素带顺序的列表来表征进出操作，实现逻辑很直观简单，但需牺牲部分存储空间。

该算法的时间复杂度为 O ( L ) O(L) O(L)，空间复杂度也为 O ( L ) O(L) O(L)。

python 复制代码

class Solution:
    def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:
        dummy = ListNode(0, head)
        stack = list()
        cur = dummy
        while cur:
            stack.append(cur)
            cur = cur.next
        
        for i in range(n):
            stack.pop()

        prev = stack[-1]
        prev.next = prev.next.next
        return dummy.next

执行用时：27 ms

消耗内存：16.38 MB