LeetCode 第281题：锯齿迭代器

📖 文章摘要

本文详细解析LeetCode第281题“锯齿迭代器”，这是一道考察迭代器设计的中等难度题目。文章提供了队列和指针两种实现方案，包含C#、Python、C++三种语言实现，配有详细的迭代过程分析表格和性能对比。适合学习迭代器设计和数据结构的读者。

核心知识点： 迭代器设计、队列、指针操作
难度等级： 中等
推荐人群： 具备基础数据结构知识，想要提升迭代器设计能力的开发者

题目描述

给出两个一维向量，请你实现一个迭代器来交替返回它们中间的元素。

实现 ZigzagIterator 类：

ZigzagIterator(vector<int>& v1, vector<int>& v2) 使用两个向量v1和v2初始化迭代器
boolean hasNext() 如果还有元素返回 true ；否则返回 false 。
int next() 返回下一个元素。如果没有下一个元素，返回 -1 。

示例

示例 1：

输入：v1 = [1,2], v2 = [3,4,5,6]
输出：[1,3,2,4,5,6]
解释：通过迭代器依次返回：1,3,2,4,5,6

示例 2：

输入：v1 = [1], v2 = []
输出：[1]

示例 3：

输入：v1 = [], v2 = [1]
输出：[1]

提示

0 <= v1.length, v2.length <= 1000
1 <= v1.length + v2.length <= 2000
-2^31 <= v1[i], v2[i] <= 2^31 - 1

解题思路

本题可以使用两种方法来实现：

队列方法：
- 使用队列存储每个向量的迭代器
- 每次从队列头取出一个迭代器获取元素
- 如果该迭代器还有下一个元素，将其重新加入队列尾部
指针方法：
- 维护两个指针分别指向两个向量的当前位置
- 使用一个标志位记录当前应该返回哪个向量的元素
- 每次返回元素后更新相应的指针和标志位

图解思路

队列方法迭代过程分析表

步骤	队列状态	返回值	v1指针	v2指针	说明
初始	[v1,v2]	-	0	0	两个向量的迭代器入队
1	[v2,v1]	1	1	0	取v1元素，v1还有元素，重新入队
2	[v1,v2]	3	1	1	取v2元素，v2还有元素，重新入队
3	[v2,v1]	2	2	1	取v1元素，v1无元素，不再入队
4	[v2]	4	2	2	取v2元素，v2还有元素，重新入队
5	[v2]	5	2	3	取v2元素，v2还有元素，重新入队
6	[v2]	6	2	4	取v2元素，v2无元素，队列为空

指针方法状态分析表

当前标志	v1指针	v2指针	返回值	下一标志	说明
1	0	0	1	2	返回v1元素，切换到v2
2	1	0	3	1	返回v2元素，切换到v1
1	1	1	2	2	返回v1元素，切换到v2
2	2	1	4	2	返回v2元素，v1已空，继续v2
2	2	2	5	2	返回v2元素，继续v2
2	2	3	6	-	返回v2最后元素

代码实现

C# 实现

public class ZigzagIterator {
    private Queue<(List<int>, int)> queue;
    
    public ZigzagIterator(IList<int> v1, IList<int> v2) {
        queue = new Queue<(List<int>, int)>();
        if (v1.Count > 0)
            queue.Enqueue((v1.ToList(), 0));
        if (v2.Count > 0)
            queue.Enqueue((v2.ToList(), 0));
    }

    public bool HasNext() {
        return queue.Count > 0;
    }

    public int Next() {
        if (!HasNext()) return -1;
        
        var (list, index) = queue.Dequeue();
        int result = list[index];
        
        if (index + 1 < list.Count)
            queue.Enqueue((list, index + 1));
            
        return result;
    }
}

Python 实现

class ZigzagIterator:
    def __init__(self, v1: List[int], v2: List[int]):
        self.queue = collections.deque()
        if v1:
            self.queue.append((v1, 0))
        if v2:
            self.queue.append((v2, 0))

    def next(self) -> int:
        if not self.hasNext():
            return -1
            
        vec, index = self.queue.popleft()
        result = vec[index]
        
        if index + 1 < len(vec):
            self.queue.append((vec, index + 1))
            
        return result

    def hasNext(self) -> bool:
        return len(self.queue) > 0

C++ 实现

class ZigzagIterator {
private:
    queue<pair<vector<int>, int>> q;
    
public:
    ZigzagIterator(vector<int>& v1, vector<int>& v2) {
        if (!v1.empty())
            q.push({v1, 0});
        if (!v2.empty())
            q.push({v2, 0});
    }

    int next() {
        if (!hasNext()) return -1;
        
        auto [vec, index] = q.front();
        q.pop();
        int result = vec[index];
        
        if (index + 1 < vec.size())
            q.push({vec, index + 1});
            
        return result;
    }

    bool hasNext() {
        return !q.empty();
    }
};

执行结果

C# 实现

执行用时：92 ms
内存消耗：25.8 MB

Python 实现

执行用时：36 ms
内存消耗：15.1 MB

C++ 实现

执行用时：4 ms
内存消耗：7.4 MB

性能对比

语言	执行用时	内存消耗	特点
C#	92 ms	25.8 MB	代码结构清晰，性能适中
Python	36 ms	15.1 MB	代码最简洁，性能不错
C++	4 ms	7.4 MB	性能最优，内存占用最小

代码亮点

🎯 使用队列实现优雅的迭代器设计
💡 空间复杂度为O(1)，只存储迭代器状态
🔍 优雅处理空向量的情况
🎨 代码结构清晰，易于扩展

常见错误分析

🚫 未正确处理空向量的情况
🚫 忘记更新迭代器状态
🚫 队列操作顺序错误
🚫 未检查索引越界

解法对比

解法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
队列法	O(1)	O(1)	实现优雅，易扩展	需要额外空间
指针法	O(1)	O(1)	空间利用率高	代码较复杂
合并数组法	O(n)	O(n)	实现简单	不符合迭代器要求

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示例

示例 1：

示例 2：

示例 3：

提示

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指针方法状态分析表

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