Leetcode:Merge k Sorted Lists

Posted 2020-09-23

题目大意是传入一个链表数组lists，每个链表都由若干个链接的链表结点组成，并且每个链表结点记录一个整数。题目保证传入的链表中的整数按从小到大进行排序。

题目要求我们输出一个新的链表，这个链表中应该包含所有在lists中出现的整数，并且按从小到大排序。

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我的思路：

这个问题解法应该很多。我采用的解法是分治算法，灵感来自于归并排序，因为归并排序的递归完成后也会涉及到将两个有序数组重组合并。

首先说明如何重组两个链表为一个有序链表，其思路源自于我们在玩扑克牌时对两堆有序扑克牌进行排序的手法：

1.我们从两叠有序扑克牌（正面向上）中，选取最小的牌面（即两叠扑克牌盖在最上面的两张牌中较小的牌），并加入到手牌中。

2.循环上一步直到有一叠牌被完全取走。

3.将剩下的一叠牌全部按序加入到手牌中。

由于始终选取较小的牌，以及两叠牌的从小到大排序的性质，能保证剩余的牌总是会不小于被选走的手牌。假设两叠牌共n张，由于这个过程中每次都会使得桌上的牌减少1，而减少到0时就会必定结束，因此上面的步骤最多只会执行n次，这n次中每一次都涉及一次比较和取牌（在计算机中是常量时间），因此我们可以认为要合并两个有序牌堆的时间复杂度为O(n)。

combine(A, B):

　　ai = 0, bi = 0

　　al = A.length, bl = B.length

　　result = empty-list

　　while(ai < al && bi <  bl)

　　　　if(A[ai] <= B[bi])

　　　　　　insert A[ai] into result

　　　　　　ai = ai + 1

　　　　else

　　　　　　insert B[bi] into result

　　　　　　bi = bi + 1

　　while(ai < al)

　　　　insert A[ai] into result

　　　　ai = ai + 1

　　while(bi < bl)

　　　　insert B[bi] into result

　　　　bi = bi + 1

　　return result

但是题目已经指出了，k:=lists.length不一定为2。因此我们要通过分治算法将需要合并的链表数减少为2。其思路是先合并下标为0~k/2的链表，在合并k/2~k的链表。最后利用我们上面所说的洗牌算法将两个链表合并。

rec(lists, from, to) //合并lists[from], ... lists[to -  1]为一个链表，并返回合并的链表

　　if(from + 1 == to)

　　　　return lists[i]

　　half = (from + to) / 2

　　part1 = rec(lists, from, half)

　　part2 = rec(lists, half, to)

　　return combine(part1, part2)

上面就是我们归并算法的完整实现。先说明它能返回正确的结果。当to - from == 1时，此时需要排序的链表只有一个，只要直接返回这个链表就可以了。因此当to - from == 1时这个算法是正确的。假设当to-from<p时(p >1)，这个算法能返回正确的结果。那么当to-from=p时，函数将排序lists中from~half段和half~to段的链表委托给递归函数。由于from < half < to，因此half-from<to-from=p，to-half<to-from=p，因此递归函数对于部分的排序返回了正确的结果，分别记为part1，part2，part1中保存了from~half段的合并结果，而part2中保存了half~to段的合并结果。最终利用我们已经说明过的洗牌合并法对合并part1和part2，因此最终得到的结果则是lists[from], ... lists[to -  1]的有序合并结果。这里用了一个关键的想法，即合并顺序不会改变最终结果。利用数学归纳法我们可以得出对于任意to-from>=1，rec函数都能返回正确的结果。

接下来说明这个算法的复杂度。

首先空间复杂度应该是O(n)，因为函数递归发生在空间分配之前，因此当函数从下级递归中跳出时，最多持有与lists中保存的整数的拷贝（保存在part1和part2中），在combine函数中又会分配一次空间，但也最多只是part1和part2的长度的加总，因此，rec函数同时占据的空间量不会超过2n=O(n)。再提一下，这里由于没有要求我们不能使用传入的链表，因此假如我们直接通过操作链表进行排序而不分配额外的空间，那么空间复杂度就可以被优化到O(1)。

时间复杂度我们必须展开来看。一种简明的方式是将不同的递归深度区分开来 ，在同一递归深度中的时间复杂度为O(n)。比方说在第一级递归，我们对长度为k的lists进行合并，但是实际上发生在这一递归深度的只有调用combine的合并操作，其时间复杂度为O(n)。同样在第二级递归，我们分别对0~k/2和k/2~k进行排序，而发生在这一递归深度的实际的操作只有combine操作，两个combine操作正好涉及了lists[0~k]中所有的元素，因此时间复杂度也是O(n)。考虑到递归深度最大为log2(k)，因此总的时间复杂度为O(n)*log2(k)=O(nlog2(k))。

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最后提供一下java代码，13ms AC：

 1 /**
 2  * Definition for singly-linked list.
 3  * public class ListNode {
 4  *     int val;
 5  *     ListNode next;
 6  *     ListNode(int x) { val = x; }
 7  * }
 8  */
 9 public class Solution {
10    
11     public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
12         if (lists.length <= 1) {
13             return lists.length == 0 ? null : lists[0];
14         }
15         return mergeKLists(lists, 0, lists.length);
16     }
17 
18     public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists, int from, int to) {
19         if (to == from + 1) {
20             return lists[from];
21         }
22         int half = (from + to) / 2;
23         ListNode part1 = mergeKLists(lists, from, half);
24         ListNode part2 = mergeKLists(lists, half, to);
25         if (part1 == null || part2 == null) {
26             return part1 == null ? part2 : part1;
27         }
28         if (part1.val > part2.val) {
29             ListNode tmp = part1;
30             part1 = part2;
31             part2 = tmp;
32         }
33         ListNode traceNode1 = part1;
34         ListNode traceNode2 = part2;
35         ListNode formerNode1 = null;
36         ListNode formerNode2 = null;
37         while (traceNode1 != null && traceNode2 != null) {
38 
39             while (traceNode1 != null && traceNode2 != null && traceNode1.val <= traceNode2.val) {
40                 formerNode1 = traceNode1;
41                 traceNode1 = traceNode1.next;
42             }
43             ListNode start = traceNode2;
44             while (traceNode1 != null && traceNode2 != null && traceNode2.val <= traceNode1.val) {
45                 formerNode2 = traceNode2;
46                 traceNode2 = traceNode2.next;
47             }
48             if (formerNode1 != null) {
49                 formerNode1.next = start;
50                 formerNode1 = formerNode2;
51             }
52             if (formerNode2 != null) {
53                 formerNode2.next = traceNode1;
54                 formerNode2 = null;
55             }
56         }
57         return part1;
58     }
59 }

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