[LeetCode] Merge K Sorted Lists

本文介绍了如何将K个已排序的链表合并为一个排序链表的方法,并提供了三种实现思路:优先队列、分治法及两两合并。文章详细展示了使用优先队列进行合并的具体实现过程。

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity.

时间复杂度 O(nlogk)

思路:

这道题其实有三种做法,第一种是priorityQueue,第二种是Divided & Conquer, 第三种是两两并归。每一种都很重要,需要多多联系。

第一种, priorityQueue

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
        if (lists == null || lists.length == 0) 
            return null;
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        ListNode head = dummy;
        PriorityQueue<ListNode> q = new PriorityQueue<>(lists.length,
        new Comparator<ListNode>(){
            public int compare(ListNode l1, ListNode l2) {
                return l1.val - l2.val;
            }
        });
        
        for (ListNode list : lists) {
            if (list != null) {
                q.offer(list);
            }    
        }
        
        while (!q.isEmpty()) {
            ListNode tmp = q.poll();
            head.next = tmp;
            if (tmp.next != null) {
                q.offer(tmp.next);
            }
            head = head.next;
        }
        return dummy.next;
    }
}

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/codingEskimo/p/8655441.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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