Merge k Sorted Lists

本文介绍了一种使用堆来解决K路归并链表问题的方法。通过将多个已排序的链表合并成一个单一的排序链表,该算法有效地处理了复杂度,并提供了清晰的实现步骤。

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

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list.

Analyze and describe its complexity.

Example

Given lists:

[
  2->4->null,
  null,
  -1->null
],

return -1->2->4->null.

K路归并算法,使用heap的方式处理
/**
 * Definition for ListNode.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int val) {
 *         this.val = val;
 *         this.next = null;
 *     }
 * }
 */ 
public class Solution {
    /**
     * @param lists: a list of ListNode
     * @return: The head of one sorted list.
     */
    public ListNode mergeKLists(List<ListNode> lists) {  
        // write your code here
        if (lists == null || lists.size() == 0) {
            return null;
        }
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        ListNode head = dummy;
        Comparator<ListNode> cmp = new Comparator<ListNode>() {
            public int compare(ListNode a, ListNode b) {
                return a.val - b.val;
            }  
        };
        PriorityQueue<ListNode> heap = new PriorityQueue<>(10, cmp);
        for (int i = 0; i < lists.size(); i++) {
            ListNode node =  lists.get(i);
            while (node != null) {
                heap.offer(node);
                node = node.next;
            }
        }
        while (!heap.isEmpty()) {
            head.next = heap.poll();
            head = head.next;
        }
        return dummy.next;
    }
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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