【每日算法】LeetCode 25. K 个一组翻转链表
2026/6/4 3:55:36 网站建设 项目流程

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LeetCode 25. K 个一组翻转链表

1. 题目描述

给你链表的头节点head,每k个节点一组进行翻转,请你返回修改后的链表。

如果节点总数不是k的整数倍,最后剩余的节点保持原有顺序。

示例1:

输入:head = [1,2,3,4,5], k = 2 输出:[2,1,4,3,5]

示例2:

输入:head = [1,2,3,4,5], k = 3 输出:[3,2,1,4,5]

说明:

  • 链表中的节点数目为n
  • 1 <= k <= n <= 5000
  • 0 <= Node.val <= 1000

2. 问题分析

这道题的核心是链表操作,前端开发者经常处理类似结构:

  • DOM树节点操作(如批量重新排序元素)
  • 虚拟DOM的diff算法中节点位置调整
  • 数据流处理中的分批操作
  • 实现分页、轮播等组件时的节点管理

关键难点:

  1. 需要精确控制指针的指向关系
  2. 处理边界情况(不足k个的情况)
  3. 保持翻转后的正确连接
  4. 需要保存关键节点位置以便后续连接

3. 解题思路

3.1 递归法(清晰直观)

时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n/k)(递归栈深度)

  • 递归处理每k个节点
  • 翻转当前k个节点后,递归处理后续部分
  • 将翻转后的子链表连接起来

3.2 迭代法(最优解)

时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)

  • 使用虚拟头节点简化操作
  • 分组遍历并翻转每一组
  • 维护关键指针:前驱节点、当前组头、当前组尾
  • 处理不足k个的情况

最优解:迭代法,因为它在O(n)时间内解决问题,且只使用常数级额外空间。

4. 代码实现

4.1 递归实现

/** * 递归解法 * 时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n/k)(递归调用栈) */constreverseKGroupRecursive=function(head,k){// 检查是否有k个节点可供翻转letcurr=head;letcount=0;// 检查剩余节点是否足够k个while(curr!==null&&count<k){curr=curr.next;count++;}// 如果不足k个,直接返回当前头节点if(count<k){returnhead;}// 翻转当前k个节点letprev=null;letcurrent=head;for(leti=0;i<k;i++){constnext=current.next;current.next=prev;prev=current;current=next;}// 递归处理后续部分,并将当前翻转后的尾节点连接到后续结果head.next=reverseKGroupRecursive(current,k);// prev现在是翻转后的新头节点returnprev;};

4.2 迭代实现(最优)

/** * 迭代解法(最优解) * 时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1) */constreverseKGroup=function(head,k){// 创建虚拟头节点,简化边界处理constdummy=newListNode(0);dummy.next=head;// pre指向当前要翻转的链表的前一个节点letpre=dummy;while(head){// tail指向当前要翻转的链表的尾部lettail=pre;// 查看剩余部分长度是否大于等于kfor(leti=0;i<k;i++){tail=tail.next;if(!tail){// 不足k个,直接返回结果returndummy.next;}}// next指向下一个要翻转的链表头constnextGroup=tail.next;// 翻转当前k个节点,返回翻转后的头尾节点const[newHead,newTail]=reverseList(head,tail);// 把翻转后的子链表重新接回原链表pre.next=newHead;newTail.next=nextGroup;// 更新pre和head,准备下一轮翻转pre=newTail;head=nextGroup;}returndummy.next;};/** * 辅助函数:翻转从head到tail的链表 * 返回翻转后的新头节点和新尾节点 */constreverseList=function(head,tail){letprev=tail.next;// 关键:连接到下一组的头letcurr=head;while(prev!==tail){constnext=curr.next;curr.next=prev;prev=curr;curr=next;}// 翻转后,tail成为新头,head成为新尾return[tail,head];};

4.3 可读性更好的迭代实现(适合前端理解)

/** * 更易理解的迭代解法 * 将翻转逻辑拆解为更小的函数 */constreverseKGroupEasy=function(head,k){// 计算链表长度constgetLength=(node)=>{letlen=0;while(node){len++;node=node.next;}returnlen;};// 翻转链表的一部分constreversePart=(start,end)=>{letprev=end.next;// 连接到下一组的头letcurr=start;while(prev!==end){constnext=curr.next;curr.next=prev;prev=curr;curr=next;}return[end,start];// 返回新头和新尾};constlength=getLength(head);constdummy=newListNode(0);dummy.next=head;letprev=dummy;// 计算可以翻转多少组constgroups=Math.floor(length/k);for(leti=0;i<groups;i++){// 定位当前组的头和尾letgroupHead=prev.next;letgroupTail=prev;for(letj=0;j<k;j++){groupTail=groupTail.next;}// 下一组的头constnextGroup=groupTail.next;// 翻转当前组const[newHead,newTail]=reversePart(groupHead,groupTail);// 重新连接prev.next=newHead;newTail.next=nextGroup;// 更新prev,准备下一组prev=newTail;}returndummy.next;};

5. 复杂度对比分析

方法时间复杂度空间复杂度优点缺点
递归法O(n)O(n/k) 递归栈空间代码简洁,逻辑清晰递归栈可能溢出,空间复杂度较高
迭代法(最优)O(n)O(1)空间效率高,适合处理长链表指针操作复杂,容易出错
改进迭代法O(n)O(1)逻辑更清晰,易于理解和维护需要额外计算链表长度

性能总结:

  • 迭代法是最优选择,尤其对于大规模数据
  • 递归法在k值较小时表现良好,代码更简洁

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