LeetCode 之 JavaScript 解答第23题 —— 合并K个有序链表(Merge K Sorted Lists)
Time:2019/4/10
Title: Merge K Sorted Lists
Difficulty: Difficulty
Author: 小鹿
题目:Merge K Sorted Lists
Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity.
合并 k 个排序链表,返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。
Example:
Input:
[1->4->5,1->3->4,2->6
]
Output: 1->1->2->3->4->4->5->6
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Solve:
▉ 算法思路
如果我们完成了简单的基于两个单链表的合并之后,对于这个题来说,考察点是分治算法,我认为还有一个考察点就是递归调用,分治的同时经常用递归来解决。
1、本道题可以借助归并排序的思想,稍加改造就可以解决。
2、将数组中的链表分治,就是不断的将数组中的链表中间划分,分别合并,然后整体合并成一个大链表。
▉ 代码实现
/*** @param {number[]} nums* @return {number[]}* 功能:合并 k 个链表* 边界条件:* 1)判断数组是否为空* 2)判断数组长度为 1 时* 3)判断数组长度为 2 时* 4)判断数组长度大于 2 时*/
var mergeKLists = function(lists) {// 当 lists 中有一个链表时if(lists.length == 0){return null;}else if(lists.length == 1){// 判断数组长度为 1 时return lists[0];}else if(lists.length == 2){// 判断数组长度为 2 时return mergeTwoLists(lists[0],lists[1]);}else{// 判断数组长度大于 2 时// 取数组的中部坐标let middle = Math.floor(lists.length/2);// 取左右两边数组let leftList = lists.slice(0,middle);let rightList = lists.slice(middle);// 递归、分割、合并return mergeTwoLists(mergeKLists(leftList),mergeKLists(rightList));}
};
//两个链表合并
var mergeTwoLists = function(l1, l2) {let result = null;//终止条件if(l1 == null) return l2;if(l2 == null) return l1;//判断数值大小递归if(l1.val < l2.val){result = l1;result.next = mergeTwoLists(l1.next,l2);}else{result = l2;result.next = mergeTwoLists(l2.next,l1);}//返回结果return result;
};
复制代码
▉ 扩展:分治算法
分治算法经常和递归一块使用,所谓分治算法,顾名思义,分而治之,最基本的分之算法在归并排序、快速排序都有用到。也就是将原问题划分成 n 个规模较小,并且结构与原问题相似的子问题,递归地解决这些子问题,然后再合并其结果,就得到原问题的解。
1、分治算法递归每层操作
- 分解:将原问题分解成一系列的子问题。
- 解决:递归地求解各个子问题,若子问题足够小,则直接求解;
- 合并:将子问题的结果合并成原问题。
2、分治算法满足的条件
- 可分解:原问题与分解成的小问题具有相同的模式;
- 无关联:原问题分解成的子问题可以独立求解,子问题之间没有相关性,这一点是分治算法跟动态规划的明显区别。
- 终止条件:具有分解终止条件;
- 合并不能太复杂:可以将子问题合并成原问题,而这个合并操作的复杂度不能太高,否则就起不到减小算法总体复杂度的效果了。
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