LeetCode第[21][23]题(Java)：Merge Sorted Lists

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题目：合并两个已排序链表

难度：Easy

题目内容：

Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists.

翻译：

合并两个已排序的链表，并将其作为一个新链表返回。新的链表应该通过将前两个列表的节点拼接在一起。

Example:

Input: 1->2->4, 1->3->4
Output: 1->1->2->3->4->4

我的思路：数据结构——已经指定链表，且不需要特殊操作，就用链表；

算法——对一个链表进行遍历，如果链表2节点的值小于当前节点，就插入到它前面。

因为是单链表，所以需要前驱指针一起移动才能进行操作，并且还需要一个头节点作为返回用。

我的代码：

public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
if (l1 == null || l2 == null) {
return l1 == null ? l2 : l1;
} ListNode head = new ListNode(0);
ListNode pre = head;
head.next = l1; while (l1 != null && l2 != null) {
if (l2.val < l1.val) {
pre.next = l2;
l2 = l2.next;
pre.next.next = l1; pre = pre.next; // pre归位
continue; // 插入结束，l1不需要移动
}
pre = l1;
l1 = l1.next;
}
if (l2 != null) {
pre.next = l2; // l2 还有剩的话说明l1已经为null，直接接在pre后面即可
}
return head.next;
}

我的复杂度：时间： O（M + N）空间： O（1）

编码过程出现问题：

1、在插入l2之后此时l1 是不需要移动的——>continue 出错用例：[5]、[1,2,4]

2、插入后，continue之前，还得把pre往前移动出错用例：[5]、[1,2,4]

参考答案代码：

public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2){
if(l1 == null) return l2;
if(l2 == null) return l1;
if(l1.val < l2.val){
l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);
return l1;
} else{
l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);
return l2;
}
}

答案复杂度：时间：O（N+M）空间：O（N+M）

答案思路：

利用递归的思想，每次比较之后，将小的那个节点的后继改为下一次递归返回的节点，然后返回自己。所以最后会返回l1与l2中小的那一个节点，而它的后继是一条完整的由小到大的节点。

比较：我的那个方法空间复杂度比较好，而且由于没有使用递归运行相对较快。而答案方法则简洁明了。

补充：

23题：Merge k Sorted Lists

题目：就是21题的两个链表改成了k个

难度：Hard

我的思路：选取节点的思路肯定还是一样，选取k个链表表头中最小的那一个作为下一个节点，但是由于是k个所以在最内层也就是lists[]某一个或某几个为null的时候，就不能像两个链表一样直接返回另外一个那么简单了，就需要把原来lists中的null都给删除，但是由于是数组，所以操作起来比较麻烦得借用list。

这种类似于多排序数组归并，其实最佳选择是堆排序，不过我嫌麻烦就直接顺序搜索最小值了。

我的代码：

class Solution {
public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
if (lists.length == 0) {
return null;
} //*** 去除null节点 **//
List<ListNode> l = new ArrayList<ListNode>(Arrays.asList(lists));
boolean hasNull = l.remove(null);
lists = l.toArray(new ListNode[l.size()]);
// end // if (hasNull) {
return mergeKLists(lists);
} ListNode min = getMinNode(lists);
min.next = mergeKLists(lists); return min;
} public static ListNode getMinNode(ListNode[] lists) {
int minIndex = 0;
for (int i = 1; i < lists.length; i++) {
if (lists[i].val < lists[minIndex].val) {
minIndex = i;
}
} ListNode minNode = lists[minIndex];
lists[minIndex] = lists[minIndex].next; // min取出后，lists要更新 return minNode;
}
}

结果：最后一两个用例栈溢出

我的复杂度：时间：O （N*M） N是lists的长度，M是lists中最长的那一个

空间：超级大。。。（因为每一次的去除null，都会新建一个lists的对应的ArrayList，并且toArray又新建了一个对应的Array），所以栈溢出了

优化：

那就用简单粗暴的方法去除null：

// 替换去除null //
for (int i = 0; i < lists.length; i++) {
if (lists[i] == null) {
ListNode[] temp = new ListNode[lists.length-1];
for (int j = 0; j < temp.length; j++) {
if (j < i) {
temp[j] = lists[j];
} else {
temp[j] = lists[j+1];
}
}
hasNull = true;
lists = temp;
i--;
}
}
// end//

这样一来就只多建了一个temp的Array。

【注意】：最后在数组删除元素之后不要忘了 i -- ，因为当前的i已经被删除了，最新的lists第i个已经是以前的第i+1个，如果继续循环那么将直接 i ++ 就会跳过之前的那个 i + 1。

优化后结果：不溢出了。。。但是运行超时了。

好吧看来还是得用堆排序——优先队列。

答案代码：

class Solution {
public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
ListNode res=null; System.out.println("lists.length "+ lists.length);
if(lists == null || lists.length== 0)
return res; PriorityQueue pq = new PriorityQueue();
for(int i=0; i<lists.length; i++){
if(lists[i]!=null){
pq.offer(new PQNode(lists[i].val, 0, i));
lists[i] = lists[i].next;
}
} for(int i=0; !pq.isEmpty(); i++){
PQNode n = (PQNode)pq.poll();
int value = n.value;
int index = n.index;
int listNumber = n.listNumber;
if(res==null){
res = new ListNode(value);
}
else{
ListNode temp = res;
while(temp.next!=null){
temp=temp.next;
}
temp.next = new ListNode(value);
}
if(lists[listNumber]!=null){
pq.offer(new PQNode(lists[listNumber].val, 0, listNumber));
lists[listNumber] = lists[listNumber].next; }
}
return res;
}
} class PQNode implements Comparable<PQNode>{
int value;
int index;
int listNumber; public PQNode(int value, int index, int listNumber){
this.value = value;
this.index = index;
this.listNumber = listNumber;
} public int compareTo(PQNode obj){
if(this.value < obj.value) return -1;
if(this.value > obj.value) return 1;
return 0;
}
}