LeetCode: 430. 扁平化多级双向链表

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430. 扁平化多级双向链表

来源：力扣（LeetCode） 链接：leetcode-cn.com/problems/fl…

多级双向链表中，除了指向下一个节点和前一个节点指针之外，它还有一个子链表指针，可能指向单独的双向链表。这些子列表也可能会有一个或多个自己的子项，依此类推，生成多级数据结构，如下面的示例所示。

给你位于列表第一级的头节点，请你扁平化列表，使所有结点出现在单级双链表中。

示例 1：

输入：head = [1,2,3,4,5,6,null,null,null,7,8,9,10,null,null,11,12] 输出：[1,2,3,7,8,11,12,9,10,4,5,6] 解释： 输入的多级列表如下图所示： * 扁平化后的链表如下图：

示例 2：

输入：head = [1,2,null,3] 输出：[1,3,2] 解释： 输入的多级列表如下图所示： 1---2---NULL | 3---NULL

示例 3： 输入：head = [] 输出：[]

如何表示测试用例中的多级链表？ 以 示例 1 为例：

1---2---3---4---5---6--NULL | 7---8---9---10--NULL | 11--12--NULL

序列化其中的每一级之后： [1,2,3,4,5,6,null] [7,8,9,10,null] [11,12,null] 为了将每一级都序列化到一起，我们需要每一级中添加值为 null 的元素，以表示没有节点连接到上一级的上级节点。 [1,2,3,4,5,6,null] [null,null,7,8,9,10,null] [null,11,12,null] 合并所有序列化结果，并去除末尾的 null 。 [1,2,3,4,5,6,null,null,null,7,8,9,10,null,null,11,12]

提示：

• 节点数目不超过 1000
• $1 <= Node.val <= 10^5$

解法

• 递归：当我们遍历到某个节点 node 时，如果它的 child 成员不为空，那么我们需要将 child 指向的链表结构进行扁平化，并且插入 node 与node 的下一个节点之间。

因此，我们在遇到 child 成员不为空的节点时，就要先去处理child 指向的链表结构，这就是一个「深度优先搜索」的过程。当我们完成了对child 指向的链表结构的扁平化之后，就可以「回溯」到 node 节点。

为了能够将扁平化的链表插入node 与 node 的下一个节点之间，我们需要知道扁平化的链表的最后一个节点last，随后进行如下的三步操作：

将 node 与 node 的下一个节点 next 断开：

将node child 相连；

将last 与next 相连。

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val, prev, next, child):
        self.val = val
        self.prev = prev
        self.next = next
        self.child = child
"""

class Solution:
    def flatten(self, head: 'Node') -> 'Node':
        class Solution:
    def flatten(self, head: "Node") -> "Node":
        def dfs(node: "Node") -> "Node":
            cur = node
            # 记录链表的最后一个节点
            last = None

            while cur:
                nxt = cur.next
                # 如果有子节点，那么首先处理子节点
                if cur.child:
                    child_last = dfs(cur.child)
                    
                    nxt = cur.next
                    # 将 node 与 child 相连
                    cur.next = cur.child
                    cur.child.prev = cur

                    # 如果 nxt 不为空，就将 last 与 nxt 相连
                    if nxt:
                        child_last.next = nxt
                        nxt.prev = child_last

                    # 将 child 置为空
                    cur.child = None
                    last = child_last
                else:
                    last = cur
                cur = nxt

            return last

        dfs(head)
        return head

• 迭代： 想的简单一点，遇到一个节点有 childchild 的

优先把 childchild 挪到该节点的 nextnext 上面 然后一口气找到这个 child 链的最末尾（不要管这条 child 链中间是否还有其他的节点存在 child 分支，先跳过，后面处理） 把该末尾节点跟前面开的口子接上 完成上面一轮， currcurr 指针向前挪动一步，继续处理以上三步，这样就能够把题目的意思给模拟出来，扁平化链表。

class Solution:
    def flatten(self, head: "Node") -> "Node":
        def dfs(node: "Node") -> "Node":
            cur = node
            # 记录链表的最后一个节点
            last = None

            while cur:
                nxt = cur.next
                # 如果有子节点，那么首先处理子节点
                if cur.child:
                    child_last = dfs(cur.child)
                    
                    nxt = cur.next
                    # 将 node 与 child 相连
                    cur.next = cur.child
                    cur.child.prev = cur

                    # 如果 nxt 不为空，就将 last 与 nxt 相连
                    if nxt:
                        child_last.next = nxt
                        nxt.prev = child_last

                    # 将 child 置为空
                    cur.child = None
                    last = child_last
                else:
                    last = cur
                cur = nxt

            return last

        dfs(head)
        return head

• c++

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
    int val;
    Node* prev;
    Node* next;
    Node* child;
};
*/

class Solution {
public:
    Node* flatten(Node* head) {
        Node * curr = head;
        while(curr)
        {
            if (curr->child)
            {
                Node * nex = curr->next;
                Node * child = curr->child;

                // 开口子
                curr->next = child;
                child->prev = curr;
                curr->child = nullptr;

                while(child->next)
                {
                    child = child->next;
                }
                // 接上去
                child->next = nex;
                if(nex)
                {
                    nex->prev = child;
                }
            }
            curr = curr->next;
        }
        return head;
    }
};

复杂度分析

最好的情况下

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(n)。上述代码中使用的空间为深度优先搜索中的栈空间，如果给定的链表的「深度」为 d，那么空间复杂度为 O(d)。在最换情况下，链表中的每个节点的 next 都为空，且除了最后一个节点外，每个节点的 child 都不为空，整个链表的深度为 nn，因此时间复杂度为 O(n)