Merge k Sorted Lists

hard, linked list

Question

将k个有序链列合并为一个有序链列,注意分析算法复杂度

Solution

最直观最粗暴的方法是一个一个的比较,就可以使用Merge Two sorted list 合并有序数列来解决问题。假设每个链列有n个节点,第一次融合最糟糕需要比较2n次,第二次最糟糕需要2n+n次,。。。,总的需要2n+3n+...+kn=O(kn**2)

使用堆栈,将各个list的最小的数放入堆栈筛选,每个数的cost是log(k),一个nk个数,所以time complexity是nklog(k), 因为额外的堆栈,space complexity是O(k)

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution(object):
    def mergeKLists(self, lists):
        """
        :type lists: List[ListNode]
        :rtype: ListNode
        """
        from heapq import heappush, heappop, heapreplace, heapify
        dummy =  ListNode(0)
        node = dummy
        h = [(n.val, n) for n in lists if n]
        heapify(h)
        while h:
            v, n = h[0]
            if n.next is None:
                heappop(h) #only change heap size when necessary
            else:
                heapreplace(h, (n.next.val, n.next))
            node.next = n
            node = node.next
            
        return dummy.next

另外一个方法借助Queue() package

from Queue import PriorityQueue
class Solution(object):
    def mergeKLists(self, lists):
        dummy = ListNode(None)
        curr = dummy
        q = PriorityQueue()
        for node in lists:
            if node: q.put((node.val,node))
        while q.qsize()>0:
            curr.next = q.get()[1]
            curr=curr.next
            if curr.next: q.put((curr.next.val, curr.next))
        return dummy.next

也可以借助Merge Two sorted list 合并有序数列但是使用divide and conquer的办法

def mergeKLists(self, lists):
    if not lists:
        return None

    while len(lists) > 1:
        merged = []
        while len(lists) > 1:
            merged.append(self.merge(lists.pop(), lists.pop()))
        lists += merged
    return lists[0]
    
def merge(self, x, y, s):
    dummyHead = ListNode(0)
    p = dummyHead
    while x and y:
        if x.val < y.val:
            p.next = x
            x = x.next
        else:
            p.next = y
            y = y.next
        p = p.next
    p.next = x if x else y
    return dummyHead.next
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,905评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,140评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,791评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,483评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,476评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,516评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,905评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,560评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,778评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,557评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,635评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,338评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,925评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,898评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,142评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,818评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,347评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容