Leetcode 23.Merge Two Sorted Lists Merge K Sorted Lists

Merge Two Sorted Lists

依次拼接

复杂度

时间 O(N) 空间 O(1)

思路

该题就是简单的把两个链表的节点拼接起来，我们可以用一个Dummy头，将比较过后的节点接在这个Dummy头之后。最后如果有没比较完的，说明另一个list的值全比这个list剩下的小，而且拼完了，所以可以把剩下的直接全部接上去。

代码

1 public class Solution {
2     public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
3         // 创建一个dummy头，从后面开始接
4         ListNode dummy = new ListNode(0);
5         ListNode curr = dummy;
6         // 依次比较拼接
7         while(l1 != null && l2 != null){
8             if(l1.val <= l2.val){
9                 curr.next = l1;
10                 l1 = l1.next;
11             } else {
12                 curr.next = l2;
13                 l2 = l2.next;
14             }
15             curr = curr.next;
16         }
17         // 把剩余的全拼上去
18         if(l1 == null){
19             curr.next = l2;
20         } else if (l2 == null){
21             curr.next = l1;
22         }
23         return dummy.next;
24     }
25 }

Merge k Sorted Lists

优先队列

复杂度

时间 O(NlogK) 空间 O(K)

思路

当我们归并k个列表时，最简单的方法就是，对于每次插入，我们遍历这K个列表的最前面的元素，找出K个中最小的再加入到结果中。不过如果我们用一个优先队列（堆），将这K个元素加入再找堆顶元素，每次插入只要logK的复杂度。当拿出堆顶元素后，我们再将它所在链表的下一个元素拿出来，放到堆中。这样直到所有链表都被拿完，归并也就完成了。

注意

因为堆中是链表节点，我们在初始化堆时还要新建一个Comparator的类。

代码

1 public class Solution {
2     public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
3         if(lists.length == 0) return null;
4         ListNode dummy = new ListNode(0);
5         PriorityQueue<ListNode> q = new PriorityQueue<ListNode>(11, new Comparator<ListNode>(){
6             public int compare(ListNode n1, ListNode n2){
7                 return n1.val - n2.val;
8             }
9         });
10         // 初始化大小为k的堆
11         for(int i = 0; i < lists.length; i++){
12             if(lists[i] != null) q.offer(lists[i]);
13         }
14         ListNode curr = dummy;
15         while(!q.isEmpty()){
16             // 拿出堆顶元素
17             curr.next = q.poll();
18             curr = curr.next;
19             // 将堆顶元素的下一个加入堆中
20             if(curr.next != null){
21                 q.offer(curr.next);
22             }
23         }
24         return dummy.next;
25     }
26 }