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题目
将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
示例 1:
输入:l1 = [1,2,4], l2 = [1,3,4]
输出:[1,1,2,3,4,4]
示例 2:
输入:l1 = [], l2 = []
输出:[]
示例 3:
输入:l1 = [], l2 = [0]
输出:[0] 提示:
- 两个链表的节点数目范围是 [0, 50]
- -100 <= Node.val <= 100
- l1 和 l2 均按 非递减顺序 排列
解题思路
一开始没仔细看题目,直接看了示例发现是两个数组。想着这不是很简单嘛,直接用数组的方法,concat一下在sort排序,这不是分分钟解决。
然后本人带着蜜汁自信😼的点下了提交按钮。然后分分钟打脸了哈哈哈哈。
仔细一看题目,原来说的是链表。那必然是需要用到链表的两个属性。
- val 取值
- next 下一个元素
接下来就是见证奇迹的时刻了
【递归法】
下面列举递归三个要素👇:
- 终止条件:两条链表分别名为 l1 和 l2,当 l1 为空 或者 l2 为空时结束。
- 返回值:每一层调用都返回排序好的链表头。
- 本级递归内容:如果 l1 的 val 值更小,则将 l1.next 与排序好的链表头相接;l2 同理。
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val, next) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.next = (next===undefined ? null : next)
* }
*/
/**
* @param {ListNode} l1
* @param {ListNode} l2
* @return {ListNode}
*/
var mergeTwoLists = function(l1, 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;
}
};
复杂度分析:
-
时间复杂度:
O(n + m)O(n+m)其中 nn 和 mm 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 至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)O(n+m)。
-
空间复杂度:
O(n + m)O(n+m)其中 nn 和 mm 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+mn+m 次,因此空间复杂度为 O(n+m)O(n+m)。
【迭代法】
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。
/**
* Definition for singly-linked list.
* function ListNode(val, next) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.next = (next===undefined ? null : next)
* }
*/
/**
* @param {ListNode} l1
* @param {ListNode} l2
* @return {ListNode}
*/
var mergeTwoLists = function(l1, l2) {
const prehead = new ListNode(-1);
let prev = prehead;
while (l1 != null && l2 != null) {
if (l1.val <= l2.val) {
prev.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
prev.next = l2;
l2 = l2.next;
}
prev = prev.next;
}
// 合并后 l1 和 l2 最多只有一个还未被合并完,我们直接将链表末尾指向未合并完的链表即可
prev.next = l1 === null ? l2 : l1;
return prehead.next;
};
复杂度分析:
-
时间复杂度:
O(n + m)O(n+m)其中 nn 和 mm 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之和。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)O(n+m)。
-
空间复杂度:
O(1)O(1)我们只需要常数的空间存放若干变量。
这里是小葵🌻,每天都要向阳而开哦~
让我们一起来攻克算法难关吧!!