import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;
/*
class ListNode
{
ListNode next;
int val;
ListNode(int x)
{
val = x;
}
}
*/
//k路归并问题
public class MergKSortedLists { //二路归并,这个算法时间复杂度o(2n)
public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode dumy = new ListNode(0);
ListNode head = dumy;
while (l1 != null && l2 != null) {
if (l1.val < l2.val) {
dumy.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
dumy.next = l2;
l2 = l2.next;
}
dumy = dumy.next;
}
if (l1 == null) {
dumy.next = l2;
}
if (l2 == null) {
dumy.next = l1;
}
return head.next;
}
//利用二路归并进行k路归并,时间复杂度o(2kn),leetcode显示time limits exceeds
public ListNode mergeKLists1(ListNode[] lists)
{
if(lists.length == 0)
{
return null;
}
ListNode head = lists[0];
for(int i = 1; i < lists.length; i ++)
{
head = mergeTwoLists(head, lists[i]);
}
return head;
} //网上看到的很有意思的想法。就把ListNode当做一个整数,这道题,正好看做数组的二路归并排序,不过数组里面的元素是节点
//这种方法显然也是超时的,这种思想,看似是二路归并,其实并不是,粒度不一样。这个算法的时间复杂度也并不是O(nlgn)
public ListNode mergerKlists2(ListNode[] lists)
{
//自顶向下的二路归并,递归
if(lists.length == 0)
{
return null;
}
List<ListNode> a = Arrays.asList(lists);
return helper(a);
}
public ListNode helper(List<ListNode> lists)
{
if(lists.size() == 1)
{
return lists.get(0);
}
int len = lists.size();
int mid = len/2;
ListNode l1 = helper(lists.subList(0, mid));
ListNode l2 = helper(lists.subList(mid, len));
return mergeTwoLists(l1, l2);
} //利用PriorityQueue的特性,也很巧妙,并且AC
//算法思想是:比较所有k个数组的头一个元素,找到最小的那一个,然后取出来。
//我们在该最小元素所在的数组取下一个元素,然后重复前面的过程去找最小的那个。这样依次循环直到找到所有的元素。
public ListNode mergeKLists3(ListNode[] lists)
{
if(lists.length == 0)
return null;
//由于ListNode并没有实现comparable接口,我们必须自定义排序规则,可实现comparator接口,comparator是函数式接口
//comparable接口是在方法内的,而comparator接口是在方法外的注意区别两者
PriorityQueue<ListNode> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2)->
{
ListNode l1 = (ListNode)o1;
ListNode l2 = (ListNode)o2;
return l1.val > l2.val ? 1 : l1.val < l2.val ? -1 : 0;
});
ListNode head = new ListNode(0);
ListNode p = head;
for (ListNode list : lists) {
queue.offer(list);
}
while(!queue.isEmpty())
{
ListNode n = queue.poll();
p.next = n;
p = p.next;
if(n.next!=null)
{
queue.offer(n.next);
}
}
return head.next;
}
}
堆排序算法后续补充。。。。