算法思想一:迭代
解题思路:
设置result为哑结点,放置于新链表之前,最后返回的就是result.next;设置cur为当前节点,从result开始
当两个链表都非空时进入循环,令新链表的下一个节点cur.next为val更小的节点,相应的链表节点后移一位,每次循环记得cur也要后移一位
如果循环结束后还有链表非空,cur指向非空链表,返回result.next
当两个链表都非空时进入循环,令新链表的下一个节点cur.next为val更小的节点,相应的链表节点后移一位,每次循环记得cur也要后移一位
如果循环结束后还有链表非空,cur指向非空链表,返回result.next
图解:
代码展示:
# -*- coding:utf-8 -*- # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: # 返回合并后列表 def Merge(self, pHead1, pHead2): # write code here if not pHead1: return pHead2 if not pHead2: return pHead1 result = ListNode(-1) cur = result while pHead1 and pHead2: # 元素对比 if pHead1.val <= pHead2.val: cur.next = pHead1 pHead1 = pHead1.next else: cur.next = pHead2 pHead2 = pHead2.next # 指针右移动一位 cur = cur.next # 拼接未对比的链表 cur.next = pHead1 if pHead1 else pHead2 return result.next复杂度分析:
时间复杂度O(N+M):M N分别表示pHead1, pHead2的长度
空间复杂度O(1):常数级空间
算法思想二:递归
解题思路:
特殊情况:如果有一个链表为空,返回另一个链表
如果pHead1 节点值比小pHead2,下一个节点应该是 pHead1,应该return pHead1,在return之前,指定pHead1的下一个节点应该是pHead1.next和pHead2俩链表的合并后的头结点
如果pHead1 节点值比pHead2大,下一个节点应该是pHead2,应该return pHead2,在return之前,指定pHead2的下一个节点应该是pHead1和pHead2.next俩链表的合并后的头结点
如果pHead1 节点值比小pHead2,下一个节点应该是 pHead1,应该return pHead1,在return之前,指定pHead1的下一个节点应该是pHead1.next和pHead2俩链表的合并后的头结点
如果pHead1 节点值比pHead2大,下一个节点应该是pHead2,应该return pHead2,在return之前,指定pHead2的下一个节点应该是pHead1和pHead2.next俩链表的合并后的头结点
代码展示:
public class Solution { public ListNode Merge(ListNode list1,ListNode list2) { // list1 list2为空的情况 if(list1 == null || list2 == null){ return list1 != null ? list1 : list2; } // 两个链表元素依次对比 if(list1.val <= list2.val){ // 递归计算 list1.next, list2 list1.next = Merge(list1.next, list2); return list1; }else{ // 递归计算 list1, list2.next list2.next = Merge(list1, list2.next); return list2; } } }
复杂度分析:
时间复杂度O(N+M):M N分别表示pHead1, pHead2的长度
空间复杂度O(N+M):迭代次数占用空间
算法思路三:借助额外数组
解题思路:
(1) 创建额外存储数组 nums
(2) 依次循环遍历 pHead1, pHead2,将链表中的元素存储到 nums中,再对nums进行排序
(3) 依次对排序后的数组 nums取数并构建合并后的链表
图解:
代码展示:
public class Solution { public ListNode Merge(ListNode list1,ListNode list2) { // list1 list2为空的情况 if(list1==null) return list2; if(list2==null) return list1; if(list1 == null && list2 == null){ return null; } //将两个两个链表存放在list中 ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(); // 遍历存储list1 while(list1!=null){ list.add(list1.val); list1 = list1.next; } // 遍历存储list2 while(list2!=null){ list.add(list2.val); list2 = list2.next; } // 对 list 排序 Collections.sort(list); // 将list转换为 链表 ListNode newHead = new ListNode(list.get(0)); ListNode cur = newHead; for(int i=1;i<list.size();i++){ cur.next = new ListNode(list.get(i)); cur = cur.next; } // 输出合并链表 return newHead; } }
复杂度分析:
时间复杂度O(N+M):M N分别表示pHead1, pHead2的长度,依次遍历链表
空间复杂度O(N+M):额外存储数组占用空间