python-leetcode面试题解之第23题合并k个升序链表-python题解.zip资源-CSDN文库

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在本压缩包中，我们关注的是一个Python编程相关的面试题，源自著名的LeetCode平台，题号为第23题——合并k个升序链表。这道题目是数据结构与算法领域的一个经典问题，主要涉及链表操作和排序。下面我们将深入探讨这个题目及其解决方案。我们要明白链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。在本题中，我们面临的问题是合并k个已经按升序排列的链表，目标是创建一个新的升序链表。这个问题的关键在于有效地遍历和合并这些链表，同时保持排序。一种常见的解决方法是使用优先队列（通常用堆实现）。创建一个最小堆，将所有链表的头节点放入堆中。堆顶元素总是当前所有链表中最小的元素，因此我们可以取出堆顶元素作为新链表的节点，然后将该节点的下一个节点重新插入堆中。这样，我们不断地重复这个过程，直到堆为空，即所有链表都被遍历完。具体步骤如下： 1. 初始化一个最小堆，将k个链表的头节点加入堆中，比较依据为链表节点的值。 2. 当堆非空时，执行以下操作： - 弹出堆顶元素，即当前最小的节点，将其添加到结果链表中。 - 如果弹出的节点有下一个节点，将其下一个节点插入堆中。 3. 返回结果链表。 Python中可以使用`heapq`库来实现最小堆。在实际编写代码时，需要注意处理链表为空的情况，以及正确地维护堆的性质。以下是一个可能的Python代码实现： ```python import heapq class ListNode: def __init__(self, x): self.val = x self.next = None def mergeKLists(lists): heap = [] dummy = ListNode(0) # 创建虚拟头节点 current = dummy for head in lists: if head: heapq.heappush(heap, (head.val, head)) while heap: val, node = heapq.heappop(heap) current.next = node current = current.next if node.next: heapq.heappush(heap, (node.next.val, node.next)) return dummy.next ``` 在这个解决方案中，`mergeKLists`函数接受一个链表头节点列表`lists`作为参数，返回合并后的链表头节点。`ListNode`类用于表示链表节点。通过使用`heapq.heappush`和`heapq.heappop`，我们能够以O(log k)的时间复杂度进行每次调整，而遍历所有节点的时间复杂度为O(n)，其中n是所有链表中节点总数。因此，总时间复杂度为O(n + k log k)，空间复杂度为O(k)。在求职面试中，解决此类问题不仅展示了对链表、堆以及算法的理解，还体现了问题解决和代码优化的能力。通过深入理解和实践这类题目，可以提高在面试中的竞争力，并有助于解决实际工作中遇到的数据处理挑战。

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python_leetcode面试题解之第23题合并k个升序链表_python题解

023_Merge_k_Sorted_Lists.py 2KB

# Definition for singly-linked list. # class ListNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution(object): # def mergeKLists(self, lists): # # Priority queue # from Queue import PriorityQueue # queue = PriorityQueue() # for l in lists: # while l is not None: # queue.put((l.val, l)) # l = l.next # p = dummyHead = ListNode(-1) # while queue.qsize() > 0: # p.next = queue.get()[1] # p = p.next # p.next = None # return dummyHead.next # def mergeKLists(self, lists): # """ # :type lists: List[ListNode] # :rtype: ListNode # """ # # sort # v_map = {} # # hash # for l in lists: # while l is not None: # try: # v_map[l.val].append(l) # except KeyError: # v_map[l.val] = [l] # l = l.next # head = last = ListNode(-1) # # sort and connect # for k in sorted(v_map.keys()): # for t in v_map[k]: # last.next = t # last = t # last.next = None # return head.next def mergeKLists(self, lists): # recursive if lists is None: return None elif len(lists) == 0: return None return self.mergeK(lists, 0, len(lists) - 1) def mergeK(self, lists, low, high): if low == high: return lists[low] elif low + 1 == high: return self.mergeTwolists(lists[low], lists[high]) mid = (low + high) / 2 return self.mergeTwolists(self.mergeK(lists, low, mid), self.mergeK(lists, mid + 1, high)) def mergeTwolists(self, l1, l2): if l1 is None: return l2 if l2 is None: return l1 head = curr = ListNode(-1) while l1 is not None and l2 is not None: if l1.val <= l2.val: curr.next = l1 l1 = l1.next else: curr.next = l2 l2 = l2.next curr = curr.next if l1 is not None: curr.next = l1 if l2 is not None: curr.next = l2 return head.next

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