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LC138数据结构链表 · 哈希克隆数据结构控制台

随机链表的复制

复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。

题目是什么

复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。

解决什么问题

一次更新后,所有索引和顺序结构是否仍然指向同一对象?

核心结论

第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。

01交互算法精讲

先说结论:这道题到底解决什么

怎样从“复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。”推导出 链表 · 哈希克隆,并证明每次状态变化都不会漏掉答案?

中心结论:第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。

读完必须能回答
  1. 1.暴力方案在哪里重复计算,为什么仍然是正确基线?
  2. 2.一次更新后,所有索引和顺序结构是否仍然指向同一对象?
  3. 3.不变量“map 保证每个旧结点恰有一个新副本。”为什么能保证算法安全前进?
02交互算法精讲

完整题目与题意拆解

给定一个链表,每个节点包含一个额外增加的随机指针,该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。要求返回这个链表的 深拷贝。

我们用一个由 n 个节点组成的链表来表示输入/输出中的链表。每个节点用一个 [val, random_index] 表示:

val:一个表示 Node.val 的整数。 random_index:随机指针指向的节点索引(范围从 0 到 n-1);如果不指向任何节点,则为 null 。

在本站主例中,复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。

算法最终需要得到或观察:新链结构与原链同构,结点为新对象。

把题目翻译成状态
  • 输入:复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。
  • 机器需要维护:原链扫描指针、克隆 map、新链尾指针。
  • 最终可观察结果:新链结构与原链同构,结点为新对象。
动画 1 · 题意扫描

先看清算法到底要维护什么

先建立输入、目标、输出和第一批状态,不急着进入模板。

Step 1/20%
题目与输入建立输入、目标与算法心智

第一遍 clone 结点,第二遍连 random

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03交互算法精讲

第一层方案:暴力做法

只用一种结构往往让某个操作退化为线性;组合结构让查找、更新和顺序维护共享同一份状态。

暴力方案的价值是确认题意并提供正确性基线。它通常会覆盖所有候选, 但没有保存已经确认的信息,因此同一状态会被重新计算。

动画 2 · 暴力重复

重复工作究竟发生在哪里

把重复读取或重复搜索的区域明确标出,再决定优化必须保存什么。

Step 1/20%
先做对:建立暴力基线枚举所有候选并完整验证

第一遍 clone 结点,第二遍连 random

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优化方向:第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。
04交互算法精讲

整体地图:先做什么,再做什么

  1. 1建模把输入翻译成“数据结构控制台”,明确答案需要观察什么。
  2. 2状态只维护 原链扫描指针、克隆 map、新链尾指针。
  3. 3转移每一步按照 第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。
  4. 4收尾读取 新链结构与原链同构,结点为新对象。,并复核边界与复杂度。
05交互算法精讲

数据结构控制台:核心概念

为每个操作写出复杂度目标,再反推需要组合哪些数据结构。

这道题不是为了记住一个组件名称,而是为了让状态具有可解释的语义:原链扫描指针、克隆 map、新链尾指针。

核心不变量
  • map 保证每个旧结点恰有一个新副本。
动画 3 · 核心概念

建立“数据结构控制台”心智模型

用主例建立核心状态,先预测下一步,再公开正确分支和理由。

Step 1/30%
题目与输入建立输入、目标与算法心智

第一遍 clone 结点,第二遍连 random

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06交互算法精讲

核心机制:状态如何一步步变化

这道题严格意义上是数据结构题,根据给定的数据结构,对它进行深拷贝。 先将每个节点都复制一份,放在它的 next 节点中。如此穿插的复制一份链表。

再将穿插版的链表的 random 指针指向正确的位置。

再将穿插版的链表的 next 指针指向正确的位置。最后分开这交织在一起的两个链表的头节点,即可分开 2 个链表。

第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。

执行过程中持续维护:原链扫描指针、克隆 map、新链尾指针。

正确性依赖以下不变量:map 保证每个旧结点恰有一个新副本。

面试时可以压缩为:哈希表两遍:第一遍克隆结点入 map,第二遍用 map 连 next/random;也可交错复制 O(1) 空间。

落到当前题,执行机制可以压缩为:第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。每一次更新都必须保持核心不变量,而不是只让样例碰巧得到正确答案。

动画 4 · 机制构建

一次状态转移为什么成立

集中观察一次选择、计算和状态写回,让变量变化与原因同时出现。

Step 1/50%
clone 结点 7 → 107map[old]=new

写入 map: 7→107

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07交互算法精讲

正确性证明:为什么不会漏答案

初始化

初始化:算法开始时,全部合法候选仍在状态表示范围内;map 保证每个旧结点恰有一个新副本。

保持

保持:执行“第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。”时,只删除已经能证明不可能的候选,并把新信息写回 原链扫描指针、克隆 map、新链尾指针。

终止

终止:没有待处理状态或达到命中条件时,当前可观察结果就是“新链结构与原链同构,结点为新对象。”。

正确性抓手不是“样例跑通”,而是每一帧结束后仍能复述:map 保证每个旧结点恰有一个新副本。
08交互算法精讲

完整执行过程

  1. 1题目与输入复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。 因为:第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。
  2. 2哈希映射 old → clone深拷贝带 random 指针链表。 因为:无 map 无法 O(1) 找 clone。
  3. 3clone 结点 13 → 113第一遍创建 clone。 因为:第二遍设置 random。
  4. 4预测下一步先不要看下一帧——根据当前不变量,预测算法接下来会怎么动。 因为:主动预测会暴露你对不变量的真实理解,比被动看动画有效得多。
  5. 5clone 结点 10 → 110第一遍创建 clone。 因为:第二遍设置 random。
  6. 6clone 结点 1 → 101第一遍创建 clone。 因为:第二遍设置 random。
  7. 7深拷贝链表完成返回 clone 头。 因为:LC138 标准解法。
  8. 8收尾与复杂度新链结构与原链同构,结点为新对象。 因为:时间 O(n) · 空间 O(n)。第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。
动画 5 · 完整执行

从输入完整走到可观察结果

从主例第一帧运行到答案,时间轴始终显示当前状态、因果解释和下一步。

Step 1/80%
题目与输入建立输入、目标与算法心智

第一遍 clone 结点,第二遍连 random

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09交互算法精讲

把动画和 Go 代码逐行对应

代码窗口不会按容易漂移的固定数字行号硬绑动画,而是根据当前语义阶段, 在完整 Go 实现中定位选择、计算、写回或返回分支。当前变量与高亮行一起变化。

动画 6 · 代码映射

让每个动作都落到 Go 分支

重新执行关键分支,只显示当前代码附近窗口,并说明这行为什么在此刻运行。

Step 1/60%
哈希映射 old → clonetwo-pass clone

第一遍 clone 结点,第二遍连 random

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10交互算法精讲

完整 Go 提交代码与最小测试

完整 Go 解法
// Node define
type Node struct {
	Val    int
	Next   *Node
	Random *Node
}

func copyRandomList(head *Node) *Node {
	if head == nil {
		return nil
	}
	tempHead := copyNodeToLinkedList(head)
	return splitLinkedList(tempHead)
}

func splitLinkedList(head *Node) *Node {
	cur := head
	head = head.Next
	for cur != nil && cur.Next != nil {
		cur.Next, cur = cur.Next.Next, cur.Next
	}
	return head
}

func copyNodeToLinkedList(head *Node) *Node {
	cur := head
	for cur != nil {
		node := &Node{
			Val:  cur.Val,
			Next: cur.Next,
		}
		cur.Next, cur = node, cur.Next
	}
	cur = head
	for cur != nil {
		if cur.Random != nil {
			cur.Next.Random = cur.Random.Next
		}
		cur = cur.Next.Next
	}
	return head
}
最小测试集合
func main() {
    // 1. 主例
    //    输入:mode="copy-random-list", values=[7,13,11,10,1]
    //    期望:新链结构与原链同构,结点为新对象。
    //
    // 2. 失败 / 未命中
    //    检查:第二遍才连 random,第一遍只创建结点。
    //
    // 3. 边界
    //    空输入、单元素、最小合法规模,以及答案恰好落在边界的情况。
    //
    // 4. 迁移
    //    LC133 克隆图;LC146 LRU Cache
}

Go 参考实现基于 halfrost/LeetCode-Go 的 MIT 许可代码整理,并按本站教学结构补充解释与动画映射。

11交互算法精讲

正确性与复杂度

时间复杂度 O(n)

执行过程中只保留仍可能影响答案的状态。第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。

空间复杂度 O(n)

额外状态主要用于维护:原链扫描指针、克隆 map、新链尾指针。

终局不变量
  • map 保证每个旧结点恰有一个新副本。
12交互算法精讲

最容易写错的地方

错误 1

第二遍才连 random,第一遍只创建结点。

边界复查

必须额外检查空输入、单元素、未命中或不可达情况,以及恰好落在边界的输入。

13交互算法精讲

最后复盘:带走逻辑链

  1. 1题意复制带 random 指针的链表 [[7,null],[13,0],[11,4],[10,2],[1,0]]。
  2. 2重复只用一种结构往往让某个操作退化为线性;组合结构让查找、更新和顺序维护共享同一份状态。
  3. 3优化第一遍 old→new 入 map;第二遍按 map 连接 next 与 random。
  4. 4证明map 保证每个旧结点恰有一个新副本。
  5. 5复杂度时间 O(n),空间 O(n)
面试表达:哈希表两遍:第一遍克隆结点入 map,第二遍用 map 连 next/random;也可交错复制 O(1) 空间。
迁移练习
  • LC133 克隆图
  • LC146 LRU Cache