C++の連結リストでn/k番目(分数)ノードを効率的に検索する方法
単方向連結リストと整数 k が与えられたとき、リスト内の要素数を n として、n/k 番目の要素を求める関数を作成することを考えます。割り算の結果が小数になった場合は、切り上げた値を採用します。
たとえば、リストが 1, 2, 3, 4, 5, 6 で k = 2 の場合を考えてみましょう。このとき n = 6 なので、6/2 = 3 番目のノード、すなわち値 3 が出力されます。
アルゴリズムの考え方
この問題は、2つのポインタを組み合わせたテクニックで効率的に解くことができます。手順は次の通りです。
- temp と fracPoint という2つのポインタを用意し、それぞれ NULL とリストの先頭(start)で初期化します。
- temp ポインタが k 回移動するごとに、fracPoint ポインタを 1 回だけ進めます。
この方法の利点は、リスト全体を一度走査するだけで目的のノードを特定できる点です。事前にリストの長さ n を数えておく必要がないため、計算量は O(n) のまま抑えられます。
実装例(C++)
#include<iostream>
using namespace std;
class Node {
public:
int data;
Node* next;
};
Node* getNode(int data) {
Node* new_node = new Node;
new_node->data = data;
new_node->next = NULL;
return new_node;
}
Node* fractionalNodes(Node* start, int k) {
if (k <= 0 || start == NULL)
return NULL;
Node* fracPoint = NULL;
int i = 0;
for (Node* temp = start; temp != NULL; temp = temp->next) {
if (i % k == 0) {
if (fracPoint == NULL)
fracPoint = start;
else
fracPoint = fracPoint->next;
}
i++;
}
return fracPoint;
}
void printList(Node* node) {
while (node != NULL) {
cout << node->data << " ";
node = node->next;
}
cout << endl;
}
int main(void) {
Node* start = getNode(1);
start->next = getNode(2);
start->next->next = getNode(3);
start->next->next->next = getNode(4);
start->next->next->next->next = getNode(5);
int k = 2;
cout << "List is: ";
printList(start);
Node* answer = fractionalNodes(start, k);
cout << "\nFractional node is " << answer->data;
}実行結果
List is: 1 2 3 4 5 Fractional node is 3
コードのポイント
fractionalNodes()関数では、カウンタiを使いながらリストを走査し、i % k == 0のタイミングでfracPointを1ノードずつ進めています。- k が 0 以下の場合やリストが空の場合は、安全のため NULL を返すようにしています。
- 上記の例では、リストの長さは n = 5、k = 2 なので、ceil(5/2) = 3 番目のノード、すなわち値 3 が出力されます。
-
C++でマルチレベル連結リストをフラット化する方法を解説
この記事では、マルチレベル連結リスト(Multilevel Linked List)をフラット化するプログラムをC++で作成する方法について解説します。フラット化とは、第1レベルのノードをすべて先に並べ、その後に第2レベルのノードが続くように、階層構造を持つリストを1本の直線的な連結リストへ変換する操作のことです。マルチレベル連結リストとはマルチレベル連結リストとは、多次元的なデータ構造の一種です。各ノードは2つのポインタを持ちます。1つは次のノードを指す「next」ポインタ、もう1つは1つ以上のノードからなる子リストを指す「child」ポインタです。この子ポインタは、他のリストのノードを指す
-
C++で二分木における最も深いノードを見つける方法
この記事では、二分木(バイナリツリー)が与えられたときに、その中から最も深いノードを見つける問題について解説します。 二分木と最も深いノードとは 二分木はデータの格納に用いられる特別なデータ構造で、「各ノードが持てる子ノードは最大2つまで」という条件を満たすのが特徴です。 二分木における最も深いノードとは、木の中で最大の高さ(深さ)に位置するノードのことを指します。 具体例で理解しよう 入力: 出力: 8 この例では、ノード8が最も深い位置にあるため、答えは8となります。 解法アプローチ この問題には複数の解き方がありますが、基本となる考え方は共通しています。「木の高さを求め、その高さにあ