【天梯赛】L2-002 链表去重 (25分)

系统管理员 2022-12-24 10:56 119阅读 0赞

**题目描述**  
给定一个带整数键值的链表 L，你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉。即对每个键值 K，只有第一个绝对值等于 K 的结点被保留。同时，所有被删除的结点须被保存在另一个链表上。例如给定 L 为 21→-15→-15→-7→15，你需要输出去重后的链表 21→-15→-7，还有被删除的链表 -15→15。

**输入格式：**  
输入在第一行给出 L 的第一个结点的地址和一个正整数 N（≤10^5 ，为结点总数）。一个结点的地址是非负的 5 位整数，空地址 NULL 用 −1 来表示。

随后 N 行，每行按以下格式描述一个结点:  
`地址 键值 下一个结点`  
其中地址是该结点的地址，键值是绝对值不超过10^4 的整数，下一个结点是下个结点的地址。

**输出格式：**  
首先输出去重后的链表，然后输出被删除的链表。每个结点占一行，按输入的格式输出。

**输入样例：**

00100 5
    99999 -7 87654
    23854 -15 00000
    87654 15 -1
    00000 -15 99999
    00100 21 23854

**输出样例：**

00100 21 23854
    23854 -15 99999
    99999 -7 -1
    00000 -15 87654
    87654 15 -1

## 这道题跟[L2-022][]很相似，都是链表重排的模拟题。 ##

代码有参考：[7-8 链表去重（25 分）][7-8 _25]

#include <iostream>
    using namespace std;
    struct node{
        
    	int data, next;
    }list[100005];
    int main() {
        
    	int head, n;
    	cin >> head >> n;
    	while(n--){
        
    		int add;
    		cin >> add;
    		cin >> list[add].data >> list[add].next; 
    	}
    	int ans[100005], k1 = 0;//存储去重后的新链表
    	int res[100005], k2 = 0;//存储被去重的节点
    	int vis[100005] = {
        0};  //判断链表中是否已经有键值为m的节点
    	int p = head;
    	while(p != -1){
        
    		int m = abs(list[p].data);
    		if(!vis[m]){
        
    			ans[k1++] = p;
    			vis[m] = 1;
    		}else{
        
    			res[k2++] = p;
    		}
    		p = list[p].next;
    	}
    	for(int i = 1; i < k1; i++){
        
    		printf("%05d %d %05d\n",ans[i-1], list[ans[i-1]].data, ans[i]); 
    	}
    	printf("%05d %d -1\n",ans[k1-1], list[ans[k1-1]].data);
    	if(k2){
        
    		for(int i = 1; i < k2; i++){
        
    			printf("%05d %d %05d\n",res[i-1], list[res[i-1]].data, res[i]); 
    		}
    		printf("%05d %d -1\n",res[k2-1], list[res[k2-1]].data);
    	}
    }

[L2-022]: https://blog.csdn.net/weixin_46014378/article/details/110246677
[7-8 _25]: https://blog.csdn.net/qq_40099908/article/details/81610674?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control