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力扣23.合并K个升序链表

article 2025/1/7 18:13:59

文章目录

一、前言
二、最小堆解法
三、分治解法

一、前言

23. 合并 K 个升序链表

本题的要求是把K个链表进行合并，合并后的链表必须是从小到大的。

并且这K个链表也是从小到大的升序链表。

二、最小堆解法

既然每个链表都是升序的，也就是从小到大的。

那么最后合并出来的链表的第一个节点，也肯定是K个链表的某个链表（记做first链表）第一个节点的其中一个。

合并之后的第二个节点，可以是其余链表的第一个节点或是first链表的第二个节点。

抓住这个规律，我们只需要每次收集每个链表的第一个节点，然后进行排序，取最小那个节点进行合并即可。

如果某个链表的第一个节点已经合并了，那么取第二个。如果第二个也合并了，那么取第三个。以此类推！

这里的话就可以考虑使用最小堆来完成这个排序工作，只需要把节点入堆，然后弹出堆中的最小堆即可。

思路如下：

初始化堆，将K个链表的第一个节点入堆
不断弹出最小堆，直到堆为空为止
- 对弹出的节点进行合并，如果弹出节点的next不为空，继续将节点的next入堆

public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
    PriorityQueue<ListNode> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.val - o2.val);
    for (ListNode head : lists) {
        if (head != null){
            queue.add(head);
        }
    }

    ListNode head = new ListNode();
    ListNode p0 = head;
    while (!queue.isEmpty()){
        ListNode node = queue.poll();
        p0.next = node;
        p0 = p0.next;
        if (node.next != null){
            queue.add(node.next);
        }
    }
    return head.next;
}

时间复杂度： O(nlog⁡k)，其中n为链表总数，k为链表的数量。前面初始化堆的时间复杂度为O(k)，合并链表的时候，从堆中取出最小堆的时间复杂度O(logk)，链表总数为n，链表的所有节点都会放进堆中，因此从堆中取最小堆这个操作需要执行n次，因此时间复杂度为O(nlog⁡k)
空间复杂度：O(k)，堆中最多存放k个元素。

三、分治解法

分治的思路就是将一个问题拆分成多个子问题，最后将所有子问题进行合并，从而解决问题。

于是我们可以将k个链表分成两个部分，分别为前半部分链表和后半部分链表，先分别对前半部分链表和后半部分链表进行合并成两个升序的链表，然后对升序的两个链表进行合并。

要对前半部分链表和后半部分链表分别合并成两个升序链表，可以继续对这两部分链表进行拆分，一分为二，直到只有一个链表，那就不需要合并了。

因此需要用递归了解决问题

public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
    return mergeKLists(lists, 0, lists.length);
}

private ListNode mergeKLists(ListNode[] lists, int i, int j) {
    int m = j - i;
    if (m == 0) {
        return null;
    }
    if (m == 1) {
        return lists[i];
    }
    ListNode left = mergeKLists(lists, i, i + m / 2);
    ListNode right = mergeKLists(lists, i + m / 2, j);
    return mergeKTwoLists(left, right);
}

private ListNode mergeKTwoLists(ListNode left, ListNode right) {
    ListNode head = new ListNode(-1, null);
    ListNode p0 = head;
    while (left != null && right != null) {
        if (left.val > right.val) {
            p0.next = right;
            right = right.next;
        } else {
            p0.next = left;
            left = left.next;
        }
        p0 = p0.next;
    }
    if (left != null){
        p0.next = left;
    }
    if (right != null){
        p0.next = right;
    }
    return head.next;
}