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  • LeetCode 23. 合并K个升序链表

    好久没刷题了,这个困难的题目,果然还是需要对链表的特性有一定的熟悉才好入手。
    也是卡了好久,记录一下题解大大的做法,后面会再二刷、三刷,一定要摸清这些题目的规律

    题目


    给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。

    请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。

    示例 1:

    输入:lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
    输出:[1,1,2,3,4,4,5,6]
    解释:链表数组如下:
    [
      1->4->5,
      1->3->4,
      2->6
    ]
    将它们合并到一个有序链表中得到。
    1->1->2->3->4->4->5->6
    

    示例 2:

    输入:lists = []
    输出:[]
    

    示例 3:

    输入:lists = [[]]
    输出:[]
    

    提示:

    • k == lists.length
    • 0 <= k <= 10^4
    • 0 <= lists[i].length <= 500
    • -10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
    • lists[i] 按 升序 排列
    • lists[i].length 的总和不超过 10^4

    思路

    方法一:

    hmm,不用过脑子的话,先想到的是将每个链表内容都塞入数组,排序后再转链表返回。

    class Solution(object):
        def mergeKLists(self, lists):
            """
            :type lists: List[ListNode]
            :rtype: ListNode
            """
            listArray = []
            for singleNode in lists:
                while singleNode:
                    listArray.append(singleNode.val)
                    singleNode = singleNode.next
            resNode = temNode = ListNode(0)
            listArray.sort(reverse=False) #sort 排序,false 从小到大
            for temp in listArray:
                temNode.next = ListNode(temp)
                temNode = temNode.next
            return resNode.next
    

    执行用时:80 ms, 在所有 Python 提交中击败了86.79%的用户

    内存消耗:21.6 MB, 在所有 Python 提交中击败了23.45%的用户

    还有一个同样的思路是转dic,用key、value的形式去存链表,通过dic.keys 返回list再用sort排序,最后再转化整个链表。

    方法二:

    分治,摘自题解大大的一个图片。

    分治的思想就是各自以中间点为分割比较,直至一方不存在,再合并到另一个链表。

    class Solution(object):
        def mergeKLists(self, lists):
            """
            :type lists: List[ListNode]
            :rtype: ListNode
            """
            length = len(lists)
    
            # 边界情况
            if length == 0:
                return None
            if length == 1:
                return lists[0]
            # 分治
            mid = length / 2
            return self.merge(self.mergeKLists(lists[:mid]), self.mergeKLists(lists[mid:length]))
        def merge(self, node_a, node_b):
            dummy = ListNode(None)
            cursor_a, cursor_b, cursor_res = node_a, node_b, dummy
            while cursor_a and cursor_b:  # 对两个节点的 val 进行判断,直到一方的 next 为空
                if cursor_a.val <= cursor_b.val:
                    cursor_res.next = ListNode(cursor_a.val)
                    cursor_a = cursor_a.next
                else:
                    cursor_res.next = ListNode(cursor_b.val)
                    cursor_b = cursor_b.next
                cursor_res = cursor_res.next
            # 有一方的next的为空,就没有比较的必要了,直接把不空的一边加入到结果的 next 上
            if cursor_a:
                cursor_res.next = cursor_a
            if cursor_b:
                cursor_res.next = cursor_b
            return dummy.next
    

    方法三:

    还有一个类似方法一的做法,就是通过python的一个库-->heapq来实现push和pop操作,其中弹出的元素为堆中最小的element

    heappush(heap, item) # pushes a new item on the heap

    item = heappop(heap) # pops the smallest item from the heap

    class Solution(object):
        def mergeKLists(self, lists):
            """
            :type lists: List[ListNode]
            :rtype: ListNode
            """
            if not lists or len(lists) == 0:
                return None
            import heapq
            heap = []
            # 首先 for 嵌套 while 就是将所有元素都取出放入堆中
            for node in lists:
                while node:
                    heapq.heappush(heap, node.val)
                    node = node.next
            dummy = ListNode(None)
            cur = dummy
            # 依次将堆中的元素取出(因为是小顶堆,所以每次出来的都是目前堆中值最小的元素),然后重新构建一个列表返回
            while heap:
                temp_node = ListNode(heappop(heap))
                cur.next = temp_node
                cur = temp_node
                print(heap)
            return dummy.next
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoqiangink/p/13932325.html
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