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【LeetCode】Merge k Sorted Lists 解题报告
【题目】
Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity.
合并几个有序链表为一个,分析算法复杂度。
【分治】
直观的想法是两两合并,有两种方法:1)list1和list2合并为newlist2,newlist2再和list3合并为newlist3,newlist3再和list4合并为newlist4……依次类推;2)list1和list2合并为list12,list3和list4合并为list34……然后list12再和list34合并……直到合并为一个list。
那么这两种方法有什么区别?
参考博客 http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3673188.html 得知,这两种方法时间复杂度并不一样,关键在于链表是有长度的。
方法1:1、2合并,遍历2n个节点;12结果和3合并,遍历3n个节点;123结果和4合并,遍历4n个节点;…… 123..k-1结果和k合并,遍历kn个节点;总共遍历的节点数目为n(2+3+…+k) = n*(k^2+k-2)/2, 因此时间复杂度是O(n*(k^2+k-2)/2) = O(nk^2)。
方法2:就是分治,算法复杂度为T(k) = 2T(k/2) + O(nk),很简单可以推导得到算法复杂度为O(nklogk)。
其实个人觉得,两种方法的区别就在于方法2每次合并的两个链表长度都比较接近,不管原始链表长度是否比较均等,最起码比方法1每次合并的两个链表长度之差小。
/** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { * val = x; * next = null; * } * } */ public class Solution { public ListNode mergeKLists(List<ListNode> lists) { if (lists == null || lists.size() < 1) return null; return mergeLists(lists, 0, lists.size() - 1); } public ListNode mergeLists(List<ListNode> lists, int from, int to) { if (from < to) { int mid = (from + to) / 2; return merge2Lists(mergeLists(lists, from, mid), mergeLists(lists, mid + 1, to)); } return lists.get(from); } public ListNode merge2Lists(ListNode head1, ListNode head2) { if (head1 == null) return head2; if (head2 == null) return head1; ListNode newHead = head1; ListNode node1 = head1, node2 = head2; if (head1.val > head2.val) { node1 = head2; node2 = head1; newHead = head2; } while (node1.next != null && node2 != null) { if (node2.val < node1.next.val) { ListNode tmp = node2.next; node2.next = node1.next; node1.next = node2; node1 = node1.next; node2 = tmp; } else { node1 = node1.next; } } if (node2 != null) { node1.next = node2; } return newHead; } }
【优先队列】
维护一个优先级队列,把所有链表的头结点也就是最小的结点放入队列中,每次从队列中取出最小的元素,然后再把原链表中该元素后面的结点加入优先队列,直到队列为空。
把结点加入优先队列的时间复杂度为O(lgk),总共kn个结点,所以总的时间复杂度为O(knlgk),与分治一样。
public class Solution { public ListNode mergeKLists(List<ListNode> lists) { if (lists == null || lists.size() < 1) return null; Comparator<ListNode> cmp = new Comparator<ListNode>() { public int compare(ListNode node1, ListNode node2) { return node1.val - node2.val; } }; PriorityQueue<ListNode> queue = new PriorityQueue<ListNode>(lists.size(), cmp); for (int i = 0; i < lists.size(); i++) { if (lists.get(i) != null) { queue.offer(lists.get(i)); } } ListNode newHead = new ListNode(0); ListNode pre = newHead; while (!queue.isEmpty()) { ListNode cur = queue.poll(); if (cur.next != null) { queue.offer(cur.next); } pre.next = cur; pre = pre.next; } return newHead.next; } }
参考来源:http://blog.csdn.net/linhuanmars/article/details/19899259
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