说实话，我真的是服了。今天听到一个事儿，直接让我对某些公司的“外包政策”无语了。你们知道，外包这个词在很多公司里总是被拿来当做省钱的法宝。
可是，连个工位都不给外包员工配，真是……我无力吐槽。
事情是这样的：坐标HW北方某代表处，搬了新办公室。大家兴高采烈的搬进去，结果外包的两位小伙伴，竟然就共享一个工位，而且那工位上只有一个凳子，难道要让他们叠罗汉办公吗？😱
我理解外包员工的待遇一直都不太高，但至少给个基本的工位和座椅吧？
两个人共享一个凳子？外包员工也有自己的尊严吧？真的，难道公司觉得外包员工就该站着工作？🙄
从某种意义上讲，外包员工确实在公司里是“隐形”的存在，但不能连最基本的工作条件都不保障吧？
我觉得，至少得给个正常的工作环境，不然真的是连“人”都不把外包员工当人看了。
说真的不想去外包，在一开始就应该打好技术基础，苦练算法题也是一种方法，所以今天山楂还是会继续分享题目，大家接着学习接着舞~
经典面试题：K 个一组翻转链表
今天我们来聊聊链表翻转的一个经典问题：K 个一组翻转链表（Reverse Nodes in K-Group）。
这个题目一看标题就知道，绝对是那种拿到面试题上，面试官眼神炯炯有神的经典题目。既考察了对链表的基本操作，也考察了如何巧妙利用递归或者循环来解决问题。
所以说，想要在面试中给面试官留下深刻印象，掌握这道题目是必须的。
问题大致是这样的：
给定一个链表，逐k个节点进行翻转。例如，k=3时，对于链表1→2→3→4→5，翻转后的链表应该是3→2→1→4→5。注意，最后不足k个节点的部分，保持原样。
这道题目其实很考验程序员的思路。
你可以想到几种方法去解，但都需要考虑边界情况、时间复杂度以及内存空间的使用等。下面我就给大家展示一种基于迭代的解法，同时分析一下代码，看看如何在实践中一步步解决这个问题。
首先，我们需要理解题目背后的核心思想。要翻转k个节点，就要分清每一段翻转的范围和链表的连接方式。举个简单例子，假设我们现在的链表是：
1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
如果k = 3，我们要做的就是先把1->2->3翻转成3->2->1，然后把后面的部分4->5保持不变。
步骤如下：
先遍历链表，判断是否有k个节点。如果没有，直接返回链表头部。 如果有k个节点，进行翻转。翻转后，返回翻转后的头节点，并且递归地对剩余的链表继续进行处理。
这里的关键点就是，要在翻转操作中保证链表的连贯性，并且处理好边界条件。
代码实现
下面我们来看具体的Java实现：
public class Solution {
public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
if (head == null || k == 1) {
return head; // 如果链表为空或者k为1，直接返回
}
// 先计算链表长度
int length = 0;
ListNode curr = head;
while (curr != null) {
length++;
curr = curr.next;
}
// 如果剩余的节点不足k个，则直接返回原链表
if (length < k) {
return head;
}
// 翻转前k个节点
ListNode prev = null;
ListNode next = null;
curr = head;
for (int i = 0; i < k; i++) {
next = curr.next;
curr.next = prev;
prev = curr;
curr = next;
}
// 递归处理剩余部分
if (curr != null) {
head.next = reverseKGroup(curr, k); // 剩余部分递归翻转
}
// prev指向翻转后的头节点
return prev;
}
}
计算链表的长度：我们首先遍历链表，计算出链表的总长度。这是为了判断链表剩余节点是否足够翻转。如果不够k个节点，我们就直接返回原链表。
翻转前k个节点：我们使用三指针法来翻转前k个节点，分别是
prev（前一个节点）、curr（当前节点）、next（下一个节点）。每次将curr.next指向prev，实现节点翻转。循环结束后，prev指向的就是翻转后的链表的头节点。递归处理剩余部分：对于剩下的链表，我们通过递归调用
reverseKGroup来进行翻转。如果剩余部分不足k个节点，则原封不动地返回。连接翻转后的部分：递归返回后，我们需要将翻转后的部分和剩余部分连接起来，确保整个链表的连接顺序是正确的。
优化与分析
时间复杂度：这个解法的时间复杂度是O(N)，其中N是链表的长度。我们只遍历了链表一次，并且每次翻转最多处理k个节点。因此总的操作次数是线性的。
空间复杂度：由于我们使用的是递归，每次递归调用都会增加栈空间。最坏情况下，栈的深度是O(N/k)，即当链表长度很大，k很小时，栈的空间需求较大。总体而言，空间复杂度是O(N/k)，如果在实现时避免递归而改用迭代，则可以将空间复杂度优化为O(1)。
边界情况处理
链表长度小于k：在处理这种情况时，我们会直接返回原链表，这也是题目要求的。 k为1：如果k为1，实际上是没有意义的，因为翻转1个节点就是原链表本身。但题目没有限制k为1，所以我们需要判断这一点。
其实这个问题做起来并不难，稍微动动脑筋，做几个小测试就能找到自己的解法。
好啦，今天的分享就到这里，大家有问题的可以留言讨论哦！
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