Fork me on GitHub

刷题之合并K个排序链表

这是崔斯特的第八十四篇原创文章

拼命刷题 (๑• . •๑)

题目:合并 k 个排序链表,返回合并后的排序链表。

示例:

1
2
3
4
5
6
7
输入:
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
输出: 1->1->2->3->4->4->5->6

思路一

21. 合并两个有序链表的基础上,我们已经能够解决两个有序链表的问题,现在是k个有序链表,我们可以将第一二个有序链表进行合并,然后将新的有序链表再继续跟第三个有序链表合并,直到将所有的有序链表合并完成。 这样做思路上是可行的,但是算法的时间复杂度将会很大,具体就不计算了。有兴趣的自己计算下。

思路二

根据思路一,我们是一个一个地将有序链表组成新的链表,这里一个进行了k-1次两个有序链表的合并操作。而且随着新链表越来越大,时间复杂度也会越来越高。 这里有一种简化的方式,可以先将k个有序链表先以2个链表为一组进行合并,得出结果后,再将所有的新有序链表继续上面的方式,2个链表为一组进行合并。直至将所有的有序链表进行合并。 这个思路会比思路一的算法复杂度少一点。

思路三(推荐)

我们换个不一样的思路。我们先遍历一次所有的链表中的元素。然后将元素全部放在一个数组里面。接着对这个数组进行排序,最终将排序后的数组里面的所有元素链接起来。 这种方案的复杂度和代码量会比前集中思路更好,更简单。

空间复杂度:因为需要一个数组,所以需要额外的空间。这个空间的大小就是链表元素的个数 时间复杂度:假设一个是n个元素,对链表进行遍历(n),对数组进行排序(排序算法可以达到nlogn),最终链接所有元素(n),就是 (n+nlogn+n),也就是O(nlogn)。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
# 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
"""
nodeList = []
for i in range(len(lists)):
currentNode = lists[i]
while currentNode:
nodeList.append(currentNode)
currentNode = currentNode.next
nodeList = sorted(nodeList, key=lambda x: x.val)
tempHead = ListNode(0)
currentNode = tempHead
for i in range(len(nodeList)):
currentNode.next = nodeList[i]
currentNode = currentNode.next
return tempHead.next

思路四

偷懒方法,使用内置库heapq,最小堆, 每个list有一个指针, k个指针放入堆中, 每次pop出最小的, 然后指向相应list的下一个node, 再push入堆。

最小堆是一个数组, 所有元素满heap[k] <= heap[2*k+1]heap[k] <= heap[2*k+2], heap[0]即堆顶最小。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
# @param a list of ListNode
# @return a ListNode
def mergeKLists(self, lists):
heap = []
for node in lists:
if node != None:
heap.append((node.val, node))
heapq.heapify(heap)
head = ListNode(0)
curr = head
while heap:
pop = heapq.heappop(heap)
curr.next = ListNode(pop[0])
curr = curr.next
if pop[1].next:
heapq.heappush(heap, (pop[1].next.val, pop[1].next))
return head.next