夯实算法-扁平化嵌套列表迭代器

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题目:扁平化嵌套列表迭代器

给你一个嵌套的整数列表 nestedList 。每个元素要么是一个整数,要么是一个列表;该列表的元素也可能是整数或者是其他列表。请你实现一个迭代器将其扁平化,使之能够遍历这个列表中的所有整数。

实现扁平迭代器类 NestedIterator :

  • NestedIterator(List<NestedInteger> nestedList) 用嵌套列表 nestedList 初始化迭代器。
  • int next() 返回嵌套列表的下一个整数。
  • boolean hasNext() 如果仍然存在待迭代的整数,返回 true ;否则,返回 false 。

你的代码将会用下述伪代码检测:

initialize iterator with nestedList
res = []
while iterator.hasNext()
    append iterator.next() to the end of res
return res

如果 res 与预期的扁平化列表匹配,那么你的代码将会被判为正确。 示例 1:

输入: nestedList = [[1,1],2,[1,1]]
输出: [1,1,2,1,1]
解释: 通过重复调用 next 直到 hasNext 返回 falsenext 返回的元素的顺序应该是: [1,1,2,1,1]。

示例 2:

输入: nestedList = [1,[4,[6]]]
输出: [1,4,6]
解释: 通过重复调用 next 直到 hasNext 返回 false,next 返回的元素的顺序应该是: [1,4,6]

提示:

  • 1 <= nestedList.length <= 500
  • 嵌套列表中的整数值在范围 [106,106][-10^6, 10^6] 内

解题思路

要遍历的元素也可能是一个list并且具有嵌套的可能。既然都要遍历,而且我们的这个数据结构就是要解决遍历的问题。那我们可以借助NestedIterator这个类来进行递归遍历。

现在有一种数据结构 NestedInteger,这个结构中存的数据可能是一个 Integer 整数,也可能是一个 NestedInteger 列表。注意,这个列表里面装着的是 NestedInteger,也就是说这个列表中的每一个元素可能是个整数,可能又是个列表

NestedInteger 结构实际上也是一种支持无限嵌套的结构,而且可以同时表示整数和列表两种不同类型,我想 Notion 的核心数据结构 block 估计也是这样的一种设计思路。

不过想要执行一次,获取一下下一步结果,不预先遍历存储的话也是可以 需要手工维护一个在树上遍历的指针位置下标关系,每次执行next方法,再做控制指针跳转到下一个位置,并更新自行维护的指针下标

代码实现

public class NestedIterator implements Iterator < Integer > {
    LinkedList < NestedInteger > list;
    public NestedIterator(List < NestedInteger > nestedList) {
        // 不直接用 nestedList 的引用,是因为不能确定它的底层实现
        // 必须保证是 LinkedList,否则下面的 addFirst 会很低效
        list = new LinkedList < > (nestedList);
    }

    @Override
    public Integer next() {
        // hasNext 方法保证了第一个元素一定是整数类型
        return list.remove(0).getInteger();
    }

    @Override
    public boolean hasNext() {
        // 循环拆分列表元素,直到列表第一个元素是整数类型
        while (!list.isEmpty() && !list.get(0).isInteger()) {
            // 当列表开头第一个元素是列表类型时,进入循环
            List < NestedInteger > first = list.remove(0).getList();
            for (int i = first.size() - 1; i >= 0; i--) {
                // 将第一个列表打平并按顺序添加到开头
                list.addFirst(first.get(i));
            }
        }

        return !list.isEmpty();
    }

}

运行结果

复杂度分析

  • 空间复杂度:O(1)
  • 时间复杂度:O(n)

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