算法：删除链表的倒数第N个节点（remove-nth-node-from-end-of-list）。

喜欢ヅ旅行 2022-11-29 03:19 62阅读 0赞

给定一个链表，删除链表的倒数第 *n *个节点，并且返回链表的头结点。

# 示例 #

>     给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 n = 2.
>     
>     当删除了倒数第二个节点后，链表变为 1->2->3->5.

# 说明 #

给定的 *n* 保证是有效的。

# 摘要 #

本文适用于初学者。它介绍了以下内容：链表的遍历和删除其末尾的第 n 个元素。

# 方法一：两次遍历算法 #

## 思路 ##

我们注意到这个问题可以容易地简化成另一个问题：删除从列表开头数起的第 (L - n + 1) 个结点，其中 L 是列表的长度。只要我们找到列表的长度 L，这个问题就很容易解决。

## 算法 ##

首先我们将添加一个哑结点作为辅助，该结点位于列表头部。哑结点用来简化某些极端情况，例如列表中只含有一个结点，或需要删除列表的头部。在第一次遍历中，我们找出列表的长度 LL。然后设置一个指向哑结点的指针，并移动它遍历列表，直至它到达第 (L - n) 个结点那里。我们把第 (L - n)个结点的 next 指针重新链接至第 (L - n + 2) 个结点，完成这个算法。

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public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        dummy.next = head;
        int length  = 0;
        ListNode first = head;
        while (first != null) {
            length++;
            first = first.next;
        }
        length -= n;
        first = dummy;
        while (length > 0) {
            length--;
            first = first.next;
        }
        first.next = first.next.next;
        return dummy.next;
    }

## 复杂度分析 ##

*  时间复杂度：O(L)，该算法对列表进行了两次遍历，首先计算了列表的长度 L 其次找到第 (L - n) 个结点。 操作执行了 2L-n 步，时间复杂度为 O(L)。
 *  空间复杂度：O(1)，我们只用了常量级的额外空间。

# 方法二：一次遍历算法 #

## 算法 ##

上述算法可以优化为只使用一次遍历。我们可以使用两个指针而不是一个指针。第一个指针从列表的开头向前移动 n+1 步，而第二个指针将从列表的开头出发。现在，这两个指针被 n 个结点分开。我们通过同时移动两个指针向前来保持这个恒定的间隔，直到第一个指针到达最后一个结点。此时第二个指针将指向从最后一个结点数起的第 n 个结点。我们重新链接第二个指针所引用的结点的 next 指针指向该结点的下下个结点。

public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        dummy.next = head;
        ListNode first = dummy;
        ListNode second = dummy;
        // Advances first pointer so that the gap between first and second is n nodes apart
        for (int i = 1; i <= n + 1; i++) {
            first = first.next;
        }
        // Move first to the end, maintaining the gap
        while (first != null) {
            first = first.next;
            second = second.next;
        }
        second.next = second.next.next;
        return dummy.next;
    }

## 复杂度分析 ##

*  时间复杂度：O(L)，该算法对含有 L 个结点的列表进行了一次遍历。因此时间复杂度为 O(L)。
 *  空间复杂度：O(1)，我们只用了常量级的额外空间。

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