标签：结点 pNthNode 列表 链表 pTemp 长度 倒数第
**解法一：蛮力法：**从链表的第一个结点开始，统计当前节点后面的节点个数。如果后面结点的个数小于n-1，那么算法结束并返回消息：“链表中的节点个数不足。”如果数量大于n-1，则移动到下一个结点(作为新的当前结点）。重复该过程直至当前结点后面的结点个数等于n-1，算法结束。
时间复杂度为O(n^2)。对于每个结点，都需要从当前结点扫描一次链表中剩余的结点。
空间复杂度O(1)。
**解法二：散列表：**使用散列表，新建一个散列表，表中的条目是<结点的位置，结点地址>。散列表中主键是结点在链表中的位置，值是该结点的地址。为了创建散列表，当遍历链表时，可以得到链表的长度。令M表示链表的长度，这样就将寻找倒数第n个结点的问题转换成了寻找正数第M-n-1个结点。因为已知链表的长度，所以求解这个问题只需要返回散列表中主键为M-n-1的值就可以了。
时间复杂度为O(m)，主要是创建散列表的时间开销。
空间复杂度为O(m)，因为需要建立一个大小为m的散列表
**解法三：**仔细观察解法二的解决方案，实际上就是求链表的长度。也就是说，该方案使用散列表来确定链表的长度，然而，只要从表头开始遍历链表，也能得到链表的长度。因此不用创建散列表同样可以求链表的长度。得到长度后，计算M-n+1的值，然后从表头开始再遍历一次就能得到M-n+1个结点。这个方法需要遍历两次：一次用于确定链表的长度，另一次用于找都从表头开始的第M-n+1个结点。
时间复杂度等于确定链表长度的时间开销加上从表头开始寻找第M-n+1个结点的时间开销，所以T(n)=O(n)+O(n)≈O(n).因为不需要建立散列表，所以空间复杂度为O(1)。
**方案四：**只用一次扫描求解，使用两个指针pNthNode和pTemp。首先，两个指针都指向链表的表头结点。仅当pTemp（沿着链表）进行了n次移动，pNthNode才开始移动。然后两个指针同时移动，直到pTemp移动到表尾。这时pNthNode指针所指的结点即为所求。任何时候，两个指针每次只向后移动一个结点。
ListNode NthNodeFromEnd(ListNode head,int NthNode){
ListNode pTemp = head,pNthNode = null;
for(int count = 1;count < NthNode;count ++){
if(pTemp != null)
pTemp = pTemp.getNext();
}
while(pTemp != null){
if(pNthNode == null)
pNthNode = head;
else
pNthNode = pNthNode.getNext();
pTemp = pTemp.getNext();
return null;
}
标签：结点,pNthNode,列表,链表,pTemp,长度,倒数第 来源： https://blog.csdn.net/qq_38183594/article/details/99292564
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