首先吐槽一下,有些老铁采用了这种投机取巧的方法:直接遍历列表,取出每个链表里面的值然后进行数组排序,最后再依次插入到一个新链表中。
喂,你要这么写,那面试官只能面带微笑的告诉你:“写的不错,今天的面试就先到这里吧。”
很明显这种解法走偏了,自己刷题可以试,面试可别这么整。这种题其实就是两个有序链表合并的升级版。下面讲下思路:
思路:
这道题目最容易想到的做法是,使用【合并两个有序链表】中的方法,融合前两个链表,将下一个链表与当前结果融合,遍历列表中的每个链表,不断循环下去。但是这种方法时间复杂度很高,我们考虑用二分法把列表进行中间拆分,将列表都拆成长度相等的两个列表,然后融合每个小列表中的链表即可。这样就可以将K级别的融合计算量转换为log(K)级别。
代码(分治递归法)
# # @param lists ListNode类一维数组 # @return ListNode类 # class ListNode: def __init__(self, x): self.val = x self.next = None class Solution: def mergeKLists(self , lists ): if len(lists) <= 2: return self.mergeTwoLists(lists) def splitLists(lists): idx = len(lists) // 2 return lists[:idx], lists[idx:] a, b = splitLists(lists) a_merge = self.mergeKLists(a) b_merge = self.mergeKLists(b) return self.mergeTwoLists([a_merge, b_merge]) def mergeTwoLists(self, lists): if not lists: return None if len(lists)==1: return lists[0] head1, head2 = lists head = dump = ListNode(0) while head1 and head2: if head1.val < head2.val: head.next = head1 head1 = head1.next else: head.next = head2 head2 = head2.next head = head.next head.next = head1 if head1 else head2 return dump.next
当然有的铁子们说,我还可以用优先队列来实现呀!
没毛病,老铁,但复杂度稍微高点,而且需要import对应的库,虽不建议,但练练手实现一下也无妨嘛,来简单看一下吧。
思路
主要是利用最小堆方法,用一个大小为K的最小堆(用优先队列+自定义降序实现)(优先队列就是大顶堆,队头元素最大,自定义为降序后,就变成小顶堆,队头元素最小),先把K个链表的头结点放入堆中,每次取堆顶元素,然后将堆顶元素所在链表的下一个结点加入堆中。
代码(优先队列)
class Solution: def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) -> ListNode: import heapq dump= ListNode(0) p = dump head = [] for i in range(len(lists)): if lists[i] : heapq.heappush(head, (lists[i].val, i)) lists[i] = lists[i].next while head: val, idx = heapq.heappop(head) p.next = ListNode(val) p = p.next if lists[idx]: heapq.heappush(head, (lists[idx].val, idx)) lists[idx] = lists[idx].next return dump.next
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