牛客题解 | 合并两个排序的链表

题目

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#描述
这是一篇针对初学者的题解,共用2种方法解决。
知识点:单链表,递归
难度:一星

#题解:
题目要求:给两个非递减单链表l1, l2,合并为一个非递减的单链表。

##方法一:迭代版本求解
初始化:定义cur指向新链表的头结点
操作:

  1. 如果l1指向的结点值小于等于l2指向的结点值,则将l1指向的结点值链接到cur的next指针,然后l1指向下一个结点值
  2. 否则,让l2指向下一个结点值
  3. 循环步骤1,2,直到l1或者l2为nullptr
    4.将l1或者l2剩下的部分链接到cur的后面

###技巧
一般创建单链表,都会设一个虚拟头结点,也叫哨兵,因为这样每一个结点都有一个前驱结点。

###代码

class Solution {
public:
    ListNode* Merge(ListNode* pHead1, ListNode* pHead2)
    {
        ListNode *vhead = new ListNode(-1);
        ListNode *cur = vhead;
        while (pHead1 && pHead2) {
            if (pHead1->val <= pHead2->val) {
                cur->next = pHead1;
                pHead1 = pHead1->next;
            }
            else {
                cur->next = pHead2;
                pHead2 = pHead2->next;
            }
            cur = cur->next;
        }
        cur->next = pHead1 ? pHead1 : pHead2;
        return vhead->next;
    }
};

时间复杂度:O(m+n),m,n分别为两个单链表的长度
空间复杂度:O(1)

##方法二:递归版本

方法一的迭代版本,很好理解,代码也好写。但是有必要介绍一下递归版本,可以练习递归代码。
写递归代码,最重要的要明白递归函数的功能。可以不必关心递归函数的具体实现。
比如这个 ListNode* Merge(ListNode* pHead1, ListNode* pHead2)
函数功能:合并两个单链表,返回两个单链表头结点值小的那个节点。

如果知道了这个函数功能,那么接下来需要考虑2个问题:

  1. 递归函数结束的条件是什么?
  2. 递归函数一定是缩小递归区间的,那么下一步的递归区间是什么?
    对于问题1.对于链表就是,如果为,返回什么
    对于问题2,跟迭代方法中的一样,如果PHead1的所指节点值小于等于pHead2所指的结点值,那么phead1后续节点和pHead节点继续递归
    ###代码
class Solution {
public:
    ListNode* Merge(ListNode* pHead1, ListNode* pHead2)
    {
        if (!pHead1) return pHead2;
        if (!pHead2) return pHead1;
        if (pHead1->val <= pHead2->val) {
            pHead1->next = Merge(pHead1->next, pHead2);
            return pHead1;
        }
        else {
            pHead2->next = Merge(pHead1, pHead2->next);
            return pHead2;
        }
    }
};

时间复杂度:O(m+n)
空间复杂度:O(m+n),每一次递归,递归栈都会保存一个变量,最差情况会保存(m+n)个变量

练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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