148. Sort List

本文介绍了一种在O(nlogn)时间内对链表进行排序的方法,使用常数空间复杂度,通过模仿归并排序的思想,将链表分为两部分,递归地排序每一部分,然后合并两个有序链表。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.

Example 1:

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

Input: -1->5->3->4->0
Output: -1->0->3->4->5
Problem URL


Solution

给一个链表,要求在O(nlogn)时间内排序,并使用常数空间,相当于in-place。

We use the thought of merge sort to solve this problem

First, split the list into left and right two parts. Using slow, fast and prev pointers to realize it. prev = null set the list into two part.

Second, recursively call sortList() to left and right parts. So the list would be split to nodes.

Third, use mergeList() to merge the two list together.

In mergetList, we create a dummy head as the head of the new list. After that is the process of merget two sorted list. Use a cur pointer to add l1 or l2 nodes one by one. Then add rest nodes of l1 or l2.

Code
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode sortList(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null){
            return head;
        }
        //1.split the list into two parts
        ListNode fast = head, slow = head, prev = null;
        while (fast != null && fast.next != null){
            prev = slow;
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        prev.next = null;
        //2.sort left and right recursively
        ListNode l1 = sortList(head);
        ListNode l2 = sortList(slow);
        //3.merget the two list together
        return mergeList(l1, l2);
        
    }
    
    public ListNode mergeList(ListNode l1, ListNode l2){
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        ListNode cur = dummy;
        while (l1 != null && l2 != null){
            if (l1.val < l2.val){
                cur.next = l1;
                l1 = l1.next;
            }
            else{
                cur.next = l2;
                l2 = l2.next;
            }
            cur = cur.next;
        }
        if (l1 == null){
            cur.next = l2;
        }
        if (l2 == null){
            cur.next = l1;
        }
        return dummy.next;
    }
}

Time Complexity: O(nlogn)
Space Complexity: O(1)


Review

Recursively version of mergeList

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode sortList(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null){
            return head;
        }
        //1.split the list into two parts
        ListNode fast = head, slow = head, prev = null;
        while (fast != null && fast.next != null){
            prev = slow;
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        prev.next = null;
        //2.sort left and right recursively
        ListNode l1 = sortList(head);
        ListNode l2 = sortList(slow);
        //3.merget the two list together
        return mergeList(l1, l2);
        
    }
    
    public ListNode mergeList(ListNode l1, ListNode l2){
        if (l1 == null){
            return l2;
        }
        if (l2 == null){
            return l1;
        }
        if (l1.val < l2.val){
            l1.next = mergeList(l1.next, l2);
            return l1;
        }
        else{
            l2.next = mergeList(l1, l2.next);
            return l2;
        }
    }
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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