Merge k Sorted Lists

本文介绍了一种在链表中实现归并排序的方法。通过递归地将链表分为更小的部分,然后将这些部分合并成有序链表来完成排序过程。文章提供了完整的代码示例,包括合并两个有序链表的函数和合并多个链表的函数。

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归并排序在链表中的应用

Code:

//Runtime: 66 ms
ListNode *mergeTwoLists(ListNode *l1, ListNode *l2){
		if (l1 == NULL)	return l2;
		if (l2 == NULL)	return l1;
		ListNode *p = l1->val > l2->val ? l2 : l1;
		ListNode *prev = NULL;
		while (l1 != NULL && l2 != NULL){
			if (l1->val <= l2->val){
				if (prev != NULL){ prev->next = l1; }
				prev = l1;
				l1 = l1->next;
			}
			else{
				if (prev != NULL){ prev->next = l2; }
				prev = l2;
				l2 = l2->next;
			}
		}
		if (l2 == NULL){ prev->next = l1; }
		else if (l1 == NULL){ prev->next = l2; }
		return p;
	}
	ListNode *mergeKLists(vector<ListNode *> &lists) {
		if (lists.size() == 0)	return NULL;
		if (lists.size() == 1)	return lists[0];
		else{
			vector<ListNode*> left, right;
			int mid = lists.size() >> 1;
			for (int i = 0; i < mid; ++i)	left.push_back(lists[i]);
			for (int i = mid; i < lists.size(); ++i)	right.push_back(lists[i]);
			ListNode *l1 = mergeKLists(left);
			ListNode *l2 = mergeKLists(right);
			return mergeTwoLists(l1, l2);
		}
	}



内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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