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C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(23.合并k個(gè)有序鏈表)

 更新時(shí)間：2021年07月13日 15:44:08   作者：Grandyang  
這篇文章主要介紹了C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(23.合并k個(gè)有序鏈表),本篇文章通過簡(jiǎn)要的案例,講解了該項(xiàng)技術(shù)的了解與使用,以下就是詳細(xì)內(nèi)容,需要的朋友可以參考下

[LeetCode] 23. Merge k Sorted Lists 合并k個(gè)有序鏈表

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity.

Example:

Input:
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
Output: 1->1->2->3->4->4->5->6

這道題讓我們合并k個(gè)有序鏈表，最終合并出來的結(jié)果也必須是有序的，之前做過一道 Merge Two Sorted Lists，是混合插入兩個(gè)有序鏈表。這道題增加了難度，變成合并k個(gè)有序鏈表了，但是不管合并幾個(gè)，基本還是要兩兩合并。那么首先考慮的方法是能不能利用之前那道題的解法來解答此題。答案是肯定的，但是需要修改，怎么修改呢，最先想到的就是兩兩合并，就是前兩個(gè)先合并，合并好了再跟第三個(gè)，然后第四個(gè)直到第k個(gè)。這樣的思路是對(duì)的，但是效率不高，沒法通過 OJ，所以只能換一種思路，這里就需要用到分治法 Divide and Conquer Approach。簡(jiǎn)單來說就是不停的對(duì)半劃分，比如k個(gè)鏈表先劃分為合并兩個(gè) k/2 個(gè)鏈表的任務(wù)，再不停的往下劃分，直到劃分成只有一個(gè)或兩個(gè)鏈表的任務(wù)，開始合并。舉個(gè)例子來說比如合并6個(gè)鏈表，那么按照分治法，首先分別合并0和3，1和4，2和5。這樣下一次只需合并3個(gè)鏈表，再合并1和3，最后和2合并就可以了。代碼中的k是通過 (n+1)/2 計(jì)算的，這里為啥要加1呢，這是為了當(dāng)n為奇數(shù)的時(shí)候，k能始終從后半段開始，比如當(dāng) n=5 時(shí)，那么此時(shí) k=3，則0和3合并，1和4合并，最中間的2空出來。當(dāng)n是偶數(shù)的時(shí)候，加1也不會(huì)有影響，比如當(dāng) n=4 時(shí)，此時(shí) k=2，那么0和2合并，1和3合并，完美解決問題，參見代碼如下：

解法一：

class Solution {
public:
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        if (lists.empty()) return NULL;
        int n = lists.size();
        while (n > 1) {
            int k = (n + 1) / 2;
            for (int i = 0; i < n / 2; ++i) {
                lists[i] = mergeTwoLists(lists[i], lists[i + k]);
            }
            n = k;
        }
        return lists[0];
    }
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        ListNode *dummy = new ListNode(-1), *cur = dummy;
        while (l1 && l2) {
            if (l1->val < l2->val) {
                cur->next = l1;
                l1 = l1->next;
            } else {
                cur->next = l2;
                l2 = l2->next;
            }
            cur = cur->next;
        }
        if (l1) cur->next = l1;
        if (l2) cur->next = l2;
        return dummy->next;
    }
};

我們?cè)賮砜戳硪环N解法，這種解法利用了最小堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，首先把k個(gè)鏈表的首元素都加入最小堆中，它們會(huì)自動(dòng)排好序。然后每次取出最小的那個(gè)元素加入最終結(jié)果的鏈表中，然后把取出元素的下一個(gè)元素再加入堆中，下次仍從堆中取出最小的元素做相同的操作，以此類推，直到堆中沒有元素了，此時(shí)k個(gè)鏈表也合并為了一個(gè)鏈表，返回首節(jié)點(diǎn)即可，參見代碼如下：

解法二：

class Solution {
public:
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        auto cmp = [](ListNode*& a, ListNode*& b) {
            return a->val > b->val;
        };
        priority_queue<ListNode*, vector<ListNode*>, decltype(cmp) > q(cmp);
        for (auto node : lists) {
            if (node) q.push(node);
        }
        ListNode *dummy = new ListNode(-1), *cur = dummy;
        while (!q.empty()) {
            auto t = q.top(); q.pop();
            cur->next = t;
            cur = cur->next;
            if (cur->next) q.push(cur->next);
        }
        return dummy->next;
    }
};

下面這種解法利用到了混合排序的思想，也屬于分治法的一種，做法是將原鏈表分成兩段，然后對(duì)每段調(diào)用遞歸函數(shù)，suppose 返回的 left 和 right 已經(jīng)合并好了，然后再對(duì) left 和 right 進(jìn)行合并，合并的方法就使用之前那道 Merge Two Sorted Lists 中的任意一個(gè)解法即可，這里使用了遞歸的寫法，而本題解法一中用的是迭代的寫法，參見代碼如下：

解法三：

class Solution {
public:
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        return helper(lists, 0, (int)lists.size() - 1);
    }
    ListNode* helper(vector<ListNode*>& lists, int start, int end) {
        if (start > end) return NULL;
        if (start == end) return lists[start];
        int mid = start + (end - start) / 2;
        ListNode *left = helper(lists, start, mid);
        ListNode *right = helper(lists, mid + 1, end);
        return mergeTwoLists(left, right);
    }
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        if (!l1) return l2;
        if (!l2) return l1;
        if (l1->val < l2->val) {
            l1->next = mergeTwoLists(l1->next, l2);
            return l1;
        } else {
            l2->next = mergeTwoLists(l1, l2->next);
            return l2;
        }
    }
};

下面這種解法利用到了計(jì)數(shù)排序的思想，思路是將所有的結(jié)點(diǎn)值出現(xiàn)的最大值和最小值都記錄下來，然后記錄每個(gè)結(jié)點(diǎn)值出現(xiàn)的次數(shù)，這樣從最小值遍歷到最大值的時(shí)候，就會(huì)按順序經(jīng)過所有的結(jié)點(diǎn)值，根據(jù)其出現(xiàn)的次數(shù)，建立相對(duì)應(yīng)個(gè)數(shù)的結(jié)點(diǎn)。但是這種解法有個(gè)特別需要注意的地方，那就是合并后的鏈表結(jié)點(diǎn)都是重新建立的，若在某些情況下，不能新建結(jié)點(diǎn)，而只能交換或者重新鏈接結(jié)點(diǎn)的話，那么此解法就不能使用，但好在本題并沒有這種限制，可以完美過 OJ，參見代碼如下：

解法四：

class Solution {
public:
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        ListNode *dummy = new ListNode(-1), *cur = dummy;
        unordered_map<int, int> m;
        int mx = INT_MIN, mn = INT_MAX;
        for (auto node : lists) {
            ListNode *t = node;
            while (t) {
                mx = max(mx, t->val);
                mn = min(mn, t->val);
                ++m[t->val];
                t = t->next;
            }
        }
        for (int i = mn; i <= mx; ++i) {
            if (!m.count(i)) continue;
            for (int j = 0; j < m[i]; ++j) {
                cur->next = new ListNode(i);
                cur = cur->next;
            }
        }
        return dummy->next;
    }
};

到此這篇關(guān)于C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(23.合并k個(gè)有序鏈表)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++實(shí)現(xiàn)合并k個(gè)有序鏈表內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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