23. Merge k Sorted Lists 合并K个升序链表
- 作者: 负雪明烛
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- 本文关键词:合并,链表,单链表,题解,leetcode, 力扣,Python, C++, Java
题目地址: https://leetcode.com/problems/merge-k-sorted-lists/description/
题目描述:
Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity.
Example:
Input:
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
Output: 1->1->2->3->4->4->5->6
题目大意
把一个链表里的k个有序链表合并成一个有序链表。
解题方法
方法一:每次遍历最小值(TLE)
这个题是21. Merge Two Sorted Lists的拓展,属于经典题目,很容易想到的方法就是每次在lists中查找最小的值,然后拼接到现在的链表尾部。需要注意的是,我们不能通过修改链表指针的方法来更新lists里的头部元素,所以只能强行赋值更新lists。
时间卡在了每次查找链表最小元素这一步,导致超时。
时间复杂度是O(N*K),空间复杂度是O(1)。N是结果链表的长度,K是每次题目给出的链表个数。
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def mergeKLists(self, lists):
"""
:type lists: List[ListNode]
:rtype: ListNode
"""
head = ListNode(-1)
move = head
while True:
curHead = ListNode(float('inf'))
curIndex = -1
for i, llist in enumerate(lists):
if llist and llist.val < curHead.val:
curHead = llist
curIndex = i
if curHead.val == float('inf'):
break
curNext = curHead.next
move.next = curHead
curHead.next = None
move = curHead
curHead = curNext
lists[curIndex] = curHead
return head.next
方法二:小根堆保存值和索引
这个方法是根据上面超时的情况自然想出来的,我们每次需要用的是K个链表头结点的最小值,所以把每个链表的头结点都放在一个小根堆里面。这样,每次弹出来的就是最小链表的值,然后根据这个值的索引去Lists中找到对应节点,拼接到末尾就行。
有人使用的弹出堆里面最小的值,然后重新生成新的节点的方式,这样不好。
另外,代码里需要注意的一个问题是,和方法一一样,需要更新链表的头结点才行,不能直接通过修改指针的方式修改,必须直接赋值更新。如果这个步骤少了的话,按照索引查找就一直获取的是老节点。
时间复杂度是O(N),空间复杂度是O(1)。N是结果链表的长度,K是每次题目给出的链表个数。
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def mergeKLists(self, lists):
"""
:type lists: List[ListNode]
:rtype: ListNode
"""
head = ListNode(-1)
move = head
heap = []
heapq.heapify(heap)
[heapq.heappush(heap, (l.val, i)) for i, l in enumerate(lists) if l]
while heap:
curVal, curIndex = heapq.heappop(heap)
curHead = lists[curIndex]
curNext = curHead.next
move.next = curHead
curHead.next = None
move = curHead
curHead = curNext
if curHead:
lists[curIndex] = curHead
heapq.heappush(heap, (curHead.val, curIndex))
return head.next
方法三:小根堆保存值和节点
对于Python3,不能直接在堆里面保存节点,因为会造成无法比较的问题。但是对于python2就可以这么做了,所以可以直接把节点的值和节点直接保存到堆里面,这样每次弹出来的是最小的值的节点,直接使用就好了。
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution(object):
def mergeKLists(self, lists):
"""
:type lists: List[ListNode]
:rtype: ListNode
"""
head = ListNode(-1)
move = head
heap = []
heapq.heapify(heap)
[heapq.heappush(heap, (l.val, l)) for i, l in enumerate(lists) if l]
while heap:
curVal, curHead = heapq.heappop(heap)
curNext = curHead.next
move.next = curHead
curHead.next = None
move = curHead
curHead = curNext
if curHead:
heapq.heappush(heap, (curHead.val, curHead))
return head.next
时间复杂度是O(N),空间复杂度是O(1)。N是结果链表的长度,K是每次题目给出的链表个数。
参考资料:
日期
2018 年 10 月 16 日 —— 下雨天还是挺舒服的