LeetCode题解:合并两个有序链表

题目描述

将两个升序链表合并为一个升序链表并返回。新链表是通过给定的两个链表的所有结点组成的。

示例

输入:l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]
输出:[1,1,2,3,4,4]

解题方法

方法一:递归

我们可以如下递归定义两个链表里的merge操作(忽略边界情况,比如空链表等):

image.png

也就是说,两个链表头部值较小的一个节点与剩下元素的merge操作结果合并。
算法实现
我们直接将以上递归过程建模,同时需要考虑边界情况。
如果l1或者l2一开始就是空链表,那么没有任何操作需要合并,所以我们只需要返回非空链表。否则,我们要判断l1和l2哪一个链表的头节点的值更小,然后递归地决定下一个添加到结果里的节点。如果两个链表有一个为空,递归结束。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode() {}
 *     ListNode(int val) { this.val = val; }
 *     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {
        if(list1==null){
            return list2;
        }else if(list2==null){
            return list1;
        }else if(list1.val < list2.val){
            list1.next = mergeTwoLists(list1.next,list2);
            return list1;
        }else{
            list2.next = mergeTwoLists(list1,list2.next);
            return list2;
        }
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n+m),其中n和m分别为两个链表的长度。因为每次调用递归都会去掉l1或者l2的头节点(直到至少有一个链表为空),函数mergeTwoList之多只会递归调用每个节点一次。因此,时间复杂度取决于合并后的链表长度,即O(n+m)。
  • 空间复杂度:O(n+m),其中n和m分别为两个链表的长度。递归调用mergeTwoLists函数时需要消耗栈空间,栈空间的大小取决于递归调用的深度。结束递归调用时mergeTwoLists函数最多调用n+m次,因此空间复杂度为O(n+m)。

方法二:迭代(暴力破解)

我们可以用迭代的方法来实现上述算法。当 l1 和 l2 都不是空链表时,判断 l1 和 l2 哪一个链表的头节点的值更小,将较小值的节点添加到结果里,当一个节点被添加到结果里之后,将对应链表中的节点向后移一位。
算法实现
首先,我们设定一个哨兵节点 prehead ,这可以在最后让我们比较容易地返回合并后的链表。我们维护一个 prev 指针,我们需要做的是调整它的 next 指针。然后,我们重复以下过程,直到 l1 或者 l2 指向了 null :如果 l1 当前节点的值小于等于 l2 ,我们就把 l1 当前的节点接在 prev 节点的后面同时将 l1 指针往后移一位。否则,我们对 l2 做同样的操作。不管我们将哪一个元素接在了后面,我们都需要把 prev 向后移一位。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode() {}
 *     ListNode(int val) { this.val = val; }
 *     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {
        ListNode prehead = new ListNode(-1);
        ListNode pre = prehead;
        while(list1!=null&&list2!=null){
            if(list1.val <= list2.val){
                pre.next = list1;
                list1 = list1.next;
            }else{
                pre.next = list2;
                list2=list2.next;
            }
            pre = pre.next;
        }
        pre.next = list1==null?list2:list1;
        return prehead.next;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n+m),其中n和m分别为两个链表的长度。因为每次循环迭代中,l1和l2只有一个元素会被放进合并链表中,因此while循环的次数不会超过两个链表的长度和。所有其他操作的时间复杂度都是常数级别的,因此总的时间复杂度为O(n+m)。
  • 空间复杂度:O(1)。我们只需要常数的空间存放若干变量。
©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 159,835评论 4 364
  • 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 67,598评论 1 295
  • 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 109,569评论 0 244
  • 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 44,159评论 0 213
  • 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 52,533评论 3 287
  • 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 40,710评论 1 222
  • 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 31,923评论 2 313
  • 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 30,674评论 0 203
  • 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 34,421评论 1 246
  • 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 30,622评论 2 245
  • 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 32,115评论 1 260
  • 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 28,428评论 2 254
  • 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 33,114评论 3 238
  • 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 26,097评论 0 8
  • 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 26,875评论 0 197
  • 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 35,753评论 2 276
  • 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 35,649评论 2 271

推荐阅读更多精彩内容