23 Merge k Sorted Lists

最新推荐文章于 2025-08-08 00:00:33 发布

cxhttt

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文章标签： leetcode

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cxhttt/article/details/88862987

本文探讨了多种链表合并方法，包括连续两两合并、分治法及基于堆排序的k路合并算法。通过对比不同方法的执行效率，指出堆排序算法在解决多个有序链表合并问题上的优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

将k个列表排序汇合

输入：链表节点指针的向量

输出：链表节点的指针

思路：

假设有k个链表，每个链表的平均长度为l

1.连续merge2

2l+3l+4l+…+kl = k*k*l/2

2.直接mergek

K*K*l

好像也差不多。

那就写个2merge试试吧

ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        ListNode*total = NULL;
        for(ListNode* node : lists){
            total = mergeTwoLists(node,total);
        }
        return total;
    }

居然还没超时，还可以

执行用时 : 292 ms, 在Merge k Sorted Lists的C++提交中击败了16.59% 的用户

内存消耗 : 11.7 MB, 在Merge k Sorted Lists的C++提交中击败了0.81% 的用户

顺便一提，使用分治的时间复杂度和一个一个2merge的时间复杂度相同，起不到什么好作用。

那么该看正确的解法了：

基于堆排序的k路合并算法：

class Solution {
public:
    class priority{
        public:
        bool operator () (ListNode* a, ListNode* b){
            if(a == NULL)
                return false;
            else if(b == NULL)
                return true;
            else
                return a->val>b->val;
	   }
    };
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        if(lists.empty())
            return NULL;
        priority_queue<ListNode*, vector<ListNode*>, priority> help;
        ListNode* ret_val = new ListNode(0);
        auto temp_node = ret_val;
        for(auto i:lists)
            help.push(i);
        while(!help.empty()){
            auto temp = help.top();
            help.pop();
            if(temp != NULL){
                temp_node->next = temp;
                temp_node = temp_node->next;
                help.push(temp->next);
            }   
        }
        return ret_val->next;
    }
};

执行用时 : 84 ms, 在Merge k Sorted Lists的C++提交中击败了35.76% 的用户

内存消耗 : 11.9 MB, 在Merge k Sorted Lists的C++提交中击败了0.81% 的用户

利用ret_val当哨兵节点，然后利用队列，每次取出队列最前面的那一个的当前值，然后存入，然后队列进行重新排序，直到将k个链表都归并完成。这个方法的重点是要写一个完善的比较函数，然后将每个链表的表头指针存入优先级队列，然后根据优先级队列的性质获取当前k路里面的最小值。

需要注意的就是优先级队列的声明和使用

看到了一个暴力解法很有意思：就是将所有的链表直接合并，然后进行链表排序。。。时间复杂度就是排序的时间复杂度，K*L*K*L 应该是最高的时间复杂度了。