在数据结构与算法的学习旅程中，链表是一个绕不开的话题。作为开发者，我们经常需要处理各种数据结构，而在处理有序数据时，“去重”是一个极其常见的需求。今天，我们将深入探讨一个经典面试题与实战技巧：如何从有序链表中删除重复节点。但这不仅仅是一道算法题，它是我们在现代开发中进行数据清洗和状态管理的基础。
你可能觉得这个话题已经被讲烂了，但在 2026 年的今天，随着 AI 编程助手的普及和系统复杂度的提升，我们对于“正确”和“高效”的定义有了新的理解。我们将从最基础的概念出发，一步步构建解决方案，并探讨其中的细节、潜在的陷阱，以及如何结合现代工具链来确保代码质量。
问题陈述：我们要解决什么？
首先，让我们明确一下任务目标。题目通常是这样的：给定一个按照非递减顺序（即允许重复元素相邻排列）排序的链表，我们需要编写一个函数，删除其中所有的重复节点，使得每个元素在结果链表中只出现一次。
关键限制： 我们的目标是高效利用空间。在内存敏感的场景下，或者面试官刻意刁难时，通常要求空间复杂度为 O(1)。
举个例子：
假设我们的链表如下所示：
11 -> 11 -> 11 -> 21 -> 43 -> 43 -> 60 -> NULL
在这个例子中，INLINECODEbede5e8e 重复了三次，INLINECODEaaf02ead 重复了两次。我们的目标是将其转化为：
11 -> 21 -> 43 -> 60 -> NULL
初步分析：为什么“有序”是我们的救星？
你可能会问，如果链表是无序的，我们该怎么办？如果是无序链表，我们通常需要使用哈希集合（Hash Set）来记录已经出现过的值，时间复杂度会是 O(N)，但空间复杂度也是 O(N)。
但是，“有序” 这个条件给了我们巨大的优势。因为相同的元素必定是相邻的，所以我们只需要比较“当前节点”和“下一个节点”的值即可。这使得我们可以将空间复杂度降低到 O(1)，仅仅通过操作指针就能完成任务，而不需要额外的存储空间。这正是链表操作的精髓所在。
2026 开发者视角：从思维到代码
在我们深入代码之前，我想分享一点我们在现代开发流程中的观察。现在我们经常使用 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 这样的 AI 辅助 IDE。对于这种经典算法，AI 往往能在 0.1 秒内给出标准答案。但是，作为资深工程师，我们的价值不在于背诵代码，而在于审查 AI 生成的代码。
AI 常犯的错误包括：
- 内存泄漏风险： AI 生成的 C++ 代码经常忘记 INLINECODEe2e6370d 或 INLINECODE64b490d8，因为它更多关注逻辑而非资源管理。
- 多线程安全性： 在 2026 年，即使是简单的链表操作也可能运行在并发环境中，AI 很难在默认生成中考虑到这一点。
因此，接下来的解决方案，我们将重点关注生产级代码的健壮性。
解决方案：迭代遍历法（生产级实现）
既然我们确定可以通过比较相邻节点来解决问题，那么具体的操作步骤是怎样的呢？让我们通过一个具体的算法流程来拆解。
#### 算法逻辑
- 初始化指针： 我们需要一个指针（通常称为
current），初始指向链表的头节点。 - 遍历链表： 只要当前节点以及它的下一个节点不为空，我们就继续循环。
- 比较数据： 在循环内部，我们比较 INLINECODEb518a471 节点的数据和 INLINECODEf50cfabb 节点的数据。
- 处理重复：
* 如果数据相同（INLINECODE287cd760），说明找到了重复。为了去掉 INLINECODE1b352dcf 这个重复节点，我们需要将 INLINECODE11002be0 的 INLINECODE4eb9eb41 指针跳过 INLINECODE6387acbc，直接指向 INLINECODEe6e24c29。
注意：此时我们不移动 INLINECODE26156721 指针，因为新的 INLINECODEb76f2034 可能与原来的 current 数据依然相同。*
- 处理不重复：
* 如果数据不同，说明当前节点是唯一的。这时，我们可以安全地将 current 指针向后移动一位。
#### 代码实现与详解
为了让你更清晰地理解，我将提供 C++、Java 和 Python 三种语言的完整实现。请注意代码中的注释，那里藏着我们在实际工程中总结的经验。
##### 1. C++ 实现（注重内存安全）
// 定义链表节点
struct Node {
int data;
Node* next;
// 构造函数初始化，避免未定义行为
Node(int val) : data(val), next(nullptr) {}
};
/*
* 删除有序链表中的重复元素
* 参数：head 指向链表头节点的指针
*/
void removeDuplicates(Node* head) {
// 获取指向当前节点的指针
Node* current = head;
// 边界检查：如果链表为空，直接返回
if (current == nullptr) {
return;
}
// 遍历链表，直到倒数第二个节点
// 我们需要检查 current->next，所以条件是 current->next 不为空
while (current->next != nullptr) {
// 比较当前节点与下一个节点的数据
if (current->data == current->next->data) {
// 发现重复：
// 1. 暂存重复节点的指针（准备删除）
Node* duplicate = current->next;
// 2. 将当前节点的 next 指针跨越重复节点，指向下下个节点
current->next = current->next->next;
// 3. 释放重复节点的内存（在现代 C++ 中，delete 是标准做法）
// 防止内存泄漏是高性能服务的关键
delete duplicate;
// 注意：这里我们不移动 current，因为新的 current->next 可能也是重复的
} else {
// 没有重复，安全地将指针后移
current = current->next;
}
}
}
工程化解读：
我们在代码中引入了 INLINECODE4139b7d5 临时变量。虽然看起来多了一行代码，但比起 INLINECODEfcc4c875 直接操作，这种写法逻辑更清晰。更重要的是，在复杂系统中，如果我们需要在删除节点前触发某些回调（例如日志记录或资源释放），拥有这个指针会非常有用。
##### 2. Java 实现（注重 Null 安全）
public class LinkedList {
Node head;
// 链表节点类
static class Node {
int data;
Node next;
Node(int d) { data = d; next = null; }
}
/*
* 删除重复元素的非递归方法
*/
public void removeDuplicates() {
Node current = head;
// 使用 Objects.requireNonNull 或者简单的 null 检查
// 在现代 Java 开发中，防御性编程至关重要
while (current != null && current.next != null) {
// 比较当前节点数据与下一个节点数据
if (current.data == current.next.data) {
// 相等则跳过下一个节点
// Java 的垃圾回收器（GC）会自动处理无法访问的节点对象
current.next = current.next.next;
// 技巧：虽然不需要手动 delete，但如果节点持有其他资源（如文件句柄），
// 这里需要显式调用 close() 方法
} else {
// 不相等则后移
current = current.next;
}
}
}
}
##### 3. Python 实现（注重类型提示）
Python 的写法最为简洁，但在 2026 年，我们强烈建议使用 Type Hints（类型提示），这能帮助静态类型检查工具（如 Mypy）以及 LLM 更好地理解你的代码。
class Node:
def __init__(self, data: int):
self.data: int = data
self.next: Node | None = None
class LinkedList:
def __init__(self):
self.head: Node | None = None
"""
删除有序链表中的重复节点
使用类型提示增强代码可读性和 IDE 支持
"""
def remove_duplicates(self) -> None:
current = self.head
# 遍历链表
while current and current.next:
# 检查当前节点和下一节点的数据是否相同
if current.data == current.next.data:
# Python 的引用计数机制会自动回收被移除的节点
current.next = current.next.next
else:
current = current.next
进阶思考：如果面试官问“完全删除重复项”怎么办？
这里有一个非常重要的变种问题，也是区分初级和中高级工程师的关键点：
- 当前问题： INLINECODE5e798c0f 变成 INLINECODE84175bac（保留一个）。
- 进阶问题： INLINECODE852f5c1f 变成 INLINECODE648365db（如果有重复，一个都不留）。
让我们思考一下这个场景。假设我们需要彻底移除所有出现过的重复元素。这引入了一个新问题：当发现 INLINECODE74737b74 和 INLINECODE6ea1468d 重复时，我们不知道 current 前面的节点是谁（因为链表是单向的）。
2026 最佳实践：哑节点技巧
为了解决这个问题，我们会引入一个 INLINECODE3a2ef4fe（哑节点）。这是一个在链表头之前的虚拟节点，它的 INLINECODE56bdae22 指向 INLINECODEed1d8971。这样，链表的每一个节点（包括 INLINECODEbbe4e4d8）都有一个前驱节点，方便我们统一进行删除操作。
让我们来看一下这个更复杂的算法逻辑，这在处理日志去重（比如完全移除所有异常周期的数据）时非常有用：
// C++ 实现：删除所有重复的节点（一个不留）
Node* removeAllDuplicates(Node* head) {
// 1. 创建哑节点，统一处理逻辑
Node* dummy = new Node(0);
dummy->next = head;
// prev 指针永远指向最后一个确定不重复的节点
Node* prev = dummy;
while (head != nullptr) {
// 如果当前节点与下一个节点重复
if (head->next != nullptr && head->data == head->next->data) {
// 跳过所有值相同的节点
int val = head->data;
while (head != nullptr && head->data == val) {
head = head->next;
}
// 将 prev 连接到当前第一个不重复的节点
prev->next = head;
} else {
// 如果不重复，prev 正常后移
prev = prev->next;
head = head->next;
}
}
// 返回新链表的头
head = dummy->next;
delete dummy;
return head;
}
AI 时代的代码审查：Vibe Coding 与 LLM 辅助调试
在 2026 年的软件开发工作流中，“Vibe Coding”（氛围编程）——即依靠直觉和自然语言与 AI 结对编程——已成为常态。当我们让 AI 生成上述的链表去重代码时，它通常能给出正确的逻辑。但是，作为资深工程师，我们必须扮演“领航员”的角色。
我们如何利用 LLM 进行深度调试？
假设我们在生产环境中遇到一个偶现的崩溃。与其盲目盯着代码看，不如利用多模态 AI 能力：
- 输入上下文： 将链表操作的核心代码片段和崩溃时的堆栈信息复制给 AI。
- 场景化提问： 不要只问“哪里错了”，而要问“在多线程高并发环境下，这段代码是否存在竞态条件？”
- 图解分析： 许多先进的 AI IDE 现在支持根据代码生成内存状态图。让 AI 画出“删除节点前后的指针指向图”，这是验证指针逻辑是否正确的终极手段。
例如，对于 C++ 中的 INLINECODE4e0871b4，AI 可能会提醒你：“如果 INLINECODEbda28238 节点被其他线程引用，这将导致 Use-After-Free。”这种基于上下文的感知能力，是单纯的代码生成器所不具备的。
复杂度分析与现代硬件考量
让我们来评估一下算法的性能。
- 时间复杂度：O(N)
我们只对链表进行了一次遍历。在现代 CPU 架构下，由于链表节点在内存中是不连续的，这会导致大量的 Cache Miss（缓存未命中）。虽然算法复杂度是线性的，但实际运行速度可能不如数组去重。在大规模数据处理时，如果可能，考虑将数据先加载到连续内存区域（如预取）可能会获得性能提升。
- 空间复杂度：O(1)
除了几个指针变量，我们没有使用额外的存储空间。这在嵌入式开发或资源受限的边缘计算设备中至关重要。
真实场景应用：从日志清洗到边缘计算
你可能会觉得这只是教科书上的题目，但在实际工程中，这个逻辑非常有用：
- 时间序列数据清洗： 在物联网设备中，传感器可能会在短时间内发送相同的读数（例如温度一直维持在 25度）。为了节省传输带宽，设备端的固件通常会使用类似的链表逻辑来合并连续相同的数据包，只保留时间戳最早的那一个。
- 版本控制回溯： 在某些轻量级的版本控制系统或区块链的侧链实现中，提交记录是按时间排序的。有时我们需要压缩历史记录，将连续的、未修改的快照合并，这就涉及到了有序去重。
- AI 推理缓存： 在 Agentic AI 工作流中，AI 模型可能会产生连续重复的思维链步骤。为了优化 Token 消耗，后端处理程序可能会对连续相同的 Action 节点进行去重处理。
故障排查与调试技巧
在我们最近的一个项目中，我们发现了一个微妙的 Bug。链表去重在大多数情况下都工作正常，但在高并发压力测试下，程序会随机崩溃。
经过一番排查，我们发现是因为在多线程环境下，一个线程正在读取链表（进行去重操作），而另一个线程正在修改链表（添加节点）。
经验教训：
- 防御性拷贝： 如果链表可能被并发访问，在开始去重之前，考虑是否需要复制一份链表（Copy-On-Write 思想）。
- 使用 Sentinel： 引入哑节点不仅简化了删除逻辑，还能有效防止在删除头节点时出现
Head Pointer悬空的问题。 - 工具辅助： 使用 AddressSanitizer (ASan) 或 Valgrind 来检测内存错误。在 2026 年，集成这些工具到 CI/CD 流水线是标配。
总结与展望
通过这篇文章，我们从零开始构建了一个高效、优雅的算法来解决“有序链表去重”的问题，并进一步探讨了“完全删除重复项”的高级变种。我们不仅学会了代码实现，更重要的是理解了如何利用数据本身的状态（有序性）来优化算法。
回顾一下关键点：
- 利用链表的有序性，我们可以通过一次遍历解决问题。
- 空间复杂度控制在 O(1)，只需操作指针。
- 哑节点技巧是处理链表头节点删除操作的万能钥匙。
- 在 2026 年，关注内存安全和并发安全性是写出健壮代码的关键。
掌握了这个技巧后，你可以尝试挑战一下它的进阶版本：从无序链表中删除重复项，或者尝试使用 递归 来重写这个算法。这不仅能锻炼你的编码能力，更能加深你对递归栈和算法本质的理解。
感谢你的阅读！希望这篇文章能帮助你更好地理解链表操作。在现代 AI 辅助编程的时代，理解这些基础原理比以往任何时候都更能让你脱颖而出。继续保持这种探索精神，你会发现数据结构的世界充满了逻辑之美。