Leetcode算法Java全解答–23. 合并K个排序链表
题目
合并 k 个排序链表，返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。
示例：
输入:
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
输出: 1->1->2->3->4->4->5->6
想法
- 复制 021-合并两个有序列表的思路，去遍历lists中的每个ListNode，然后对比各项的值
链接 合并两个有序列表
参考mergeKLists方法
复杂度 n的n次方/n
- 使用两两合并的方式，左边和右边合并，
参考better方法
每执行一次while的循环体，需要合并的链表数就减半，因此while循环体执行次数为logk。
每次执行循环体的时间开销：第一次执行循环体：k/2次合并2个长度为n的链表，
时间复杂度为O(nk)；第二次执行循环体：k/4次合并2个长度为2n的链表，
时间复杂度依然为O(nk)。以此类推，每次执行循环体的时间开销都为O(nk)。
复杂度O(nklogk)/n
结果
超过10%的测试案例
复杂度：n的n次方/n
总结
直接套用了原来的解题思路，没有开拓新的方法
代码
我的答案
/**************************************
* 题目
合并 k 个排序链表，返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。
示例:
输入:
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
输出: 1->1->2->3->4->4->5->6
**************************************/
/**************************************
*
* 想法：
* 1. 复制 021-合并两个有序列表 的思路，去遍历lists中的每个ListNode，然后对比各项的值
* 链接合并两个有序列表
* 参考mergeKLists方法
* 复杂度 n的n次方/n
* 2. 使用两两合并的方式，左边和右边合并，
* 参考better方法
* 每执行一次while的循环体，需要合并的链表数就减半，因此while循环体执行次数为logk。
* 每次执行循环体的时间开销：第一次执行循环体：k/2次合并2个长度为n的链表，
* 时间复杂度为O(nk)；第二次执行循环体：k/4次合并2个长度为2n的链表，
* 时间复杂度依然为O(nk)。以此类推，每次执行循环体的时间开销都为O(nk)。
* 复杂度O(nklogk)/n
*
* 我的做法
* 超过10%的测试案例
* 复杂度：n的n次方/n
* 代码执行过程：
*
* 总结：
* 直接套用了原来的解题思路，没有开拓新的方法
* ***********************************/
public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
ListNode result = new ListNode(0);
ListNode cur = result;
while (true) {
Integer tmpMin = null;
int tmpIndex = -1;
for (int i = 0; i < lists.length; i++) {
ListNode listNode = lists[i];
if (listNode == null) {
continue;
}
if (tmpMin == null) {
tmpMin = listNode.val;
tmpIndex = i;
} else {
if (tmpMin > listNode.val) {
tmpMin = listNode.val;
tmpIndex = i;
}
}
}
if (tmpIndex == -1) {
break;
}
cur.next = lists[tmpIndex];
lists[tmpIndex] = lists[tmpIndex].next;
cur = cur.next;
}
return result.next;
}
大佬们的答案
/**************************************
* 比我好的答案 better
* ***********************************/
public ListNode better(ListNode[] lists) {
if (lists.length == 0) {
return null;
}
return helper(lists, 0, lists.length - 1);
}
private ListNode helper(ListNode[] lists, int low, int high) {
if (low == high) {
return lists[low];
}
int mid = low + (high - low) / 2;
ListNode leftNodes = helper(lists, low, mid);
ListNode rightNodes = helper(lists, mid + 1, high);
return mergeTwo(leftNodes, rightNodes);
}
private ListNode mergeTwo(ListNode list1, ListNode list2) {
ListNode dummy = new ListNode(0);
ListNode temp = dummy;
while (null != list1 && null != list2) {
if (list1.val < list2.val) {
temp.next = list1;
list1 = list1.next;
} else {
temp.next = list2;
list2 = list2.next;
}
temp = temp.next;
}
if (null != list1) {
temp.next = list1;
}
if (null != list2) {
temp.next = list2;
}
return dummy.next;
}
测试用例
@Test
public void test023() {
// 创建测试案例
ListNode listNode11 = new ListNode(1);
ListNode listNode12 = new ListNode(2);
ListNode listNode13 = new ListNode(4);
listNode11.next = listNode12;
listNode12.next = listNode13;
ListNode listNode21 = new ListNode(1);
ListNode listNode22 = new ListNode(3);
ListNode listNode23 = new ListNode(4);
listNode21.next = listNode22;
listNode22.next = listNode23;
ListNode[] nodeList1 = new ListNode[] { listNode11, listNode21 };
// 测试案例期望值
ListNode expResult1 = new ListNode(1);
ListNode expResult12 = new ListNode(1);
ListNode expResult13 = new ListNode(2);
ListNode expResult15 = new ListNode(3);
ListNode expResult16 = new ListNode(4);
ListNode expResult17 = new ListNode(4);
expResult1.next = expResult12;
expResult12.next = expResult13;
expResult13.next = expResult15;
expResult15.next = expResult16;
expResult16.next = expResult17;
Solution023 solution023 = new Solution023();
ListNode result1 = solution023.mergeKLists(nodeList1);
Assert.assertEquals(expResult1.toArray(), result1.toArray());
}
其他
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