【LeetCode-面试算法经典-Java实现】【023-Merge k Sorted Lists（合并k个排好的的单链表）】

【023-Merge k Sorted Lists（合并k个排好的的单链表）】

---

【LeetCode-面试算法经典-Java实现】【所有题目目录索引】

原题

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

题目大意

　　合并k个排好的的单链表。分析和描述它的复杂性。

解题思路

　　使用小顶堆来实现，先将K个链表的头结点入堆，取堆顶元素，这个结点就是最小的，接着让取出的这个结点的下一个结点入堆，再取堆顶元素，其为第二小的结点，一直这样子操作，直到所有的结点都处理完，这样就完成了链表的合并，更多细节请见代码和注释。假设K个链表一共有N个结点，时间复杂度是O(N*log(K))，空间复杂度是O(K)。

代码实现

结点类

public class ListNode {
    int val;
    ListNode next;

    ListNode(int x) {
        val = x;
    }
}

算法实现类

public class Solution {
   public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {

        // 为空或者没有元素
        if (lists == null || lists.length < 1) {
            return null;
        }

        // 只有一个元素
        if (lists.length == 1) {
            return lists[0];
        }

        // 创建一个小顶堆，并且使用一个匿名内部类作为比较器
        MinHeap minHeap = new MinHeap(new Comparator() {
            @Override
            public int compare(ListNode o1, ListNode o2) {
                if (o1 == null) {
                    return -1;
                }

                if (o2 == null) {
                    return 1;
                }

                return o1.val - o2.val;
            }
        });


        // 将数组中链表的第一个结点入堆
        for (ListNode node : lists) {
            if (node != null) {
                minHeap.add(node);
            }
        }

        // 头结点，作辅助使用
        ListNode head = new ListNode(0);
        // 当前处理的结点
        ListNode curr = head;

        while (!minHeap.isEmpty()) {
            ListNode node = minHeap.deleteTop();

            // 结点的下一个结点不为空就将下一个结点入堆
            if (node.next != null) {
                minHeap.add(node.next);
            }

            curr.next = node;
            curr = node;
        }

        return head.next;
    }

    /**
     * 小顶堆
     *
     * @param 
     */
    private static class MinHeap<T> {
        // 堆中元素存放的集合
        private List items;

        private Comparator comp;

        /**
         * 构造一个椎，始大小是32
         */
        public MinHeap(Comparator comp) {
            this(32, comp);
        }

        /**
         * 造诣一个指定初始大小的堆
         *
         * @param size 初始大小
         */
        public MinHeap(int size, Comparator comp) {
            items = new ArrayList<>(size);
            this.comp = comp;
        }

        /**
         * 向上调整堆
         *
         * @param index 被上移元素的起始位置
         */
        public void siftUp(int index) {
            T intent = items.get(index); // 获取开始调整的元素对象

            while (index > 0) { // 如果不是根元素
                int parentIndex = (index - 1) / 2; // 找父元素对象的位置
                T parent = items.get(parentIndex);  // 获取父元素对象
                if (comp.compare(intent, parent) < 0) { //上移的条件，子节点比父节点小
                    items.set(index, parent); // 将父节点向下放
                    index = parentIndex; // 记录父节点下放的位置
                } else { // 子节点不比父节点小，说明父子路径已经按从小到大排好顺序了，不需要调整了
                    break;
                }
            }

            // index此时记录是的最后一个被下放的父节点的位置（也可能是自身），
            // 所以将最开始的调整的元素值放入index位置即可
            items.set(index, intent);
        }

        /**
         * 向下调整堆
         *
         * @param index 被下移的元素的起始位置
         */
        public void siftDown(int index) {
            T intent = items.get(index);  // 获取开始调整的元素对象
            int leftIndex = 2 * index + 1; // // 获取开始调整的元素对象的左子结点的元素位置

            while (leftIndex < items.size()) { // 如果有左子结点
                T minChild = items.get(leftIndex); // 取左子结点的元素对象，并且假定其为两个子结点中最小的
                int minIndex = leftIndex; // 两个子节点中最小节点元素的位置，假定开始时为左子结点的位置

                int rightIndex = leftIndex + 1;  // 获取右子结点的位置
                if (rightIndex < items.size()) {  // 如果有右子结点
                    T rightChild = items.get(rightIndex);  // 获取右子结点的元素对象
                    if (comp.compare(rightChild, minChild) < 0) {  // 找出两个子节点中的最小子结点
                        minChild = rightChild;
                        minIndex = rightIndex;
                    }
                }

                // 如果最小子节点比父节点小，则需要向下调整
                if (comp.compare(minChild, intent) < 0) {
                    items.set(index, minChild); // 将子节点向上移
                    index = minIndex; // 记录上移节点的位置
                    leftIndex = index * 2 + 1; // 找到上移节点的左子节点的位置
                } else { // 最小子节点不比父节点小，说明父子路径已经按从小到大排好顺序了，不需要调整了
                    break;
                }
            }

            // index此时记录是的最后一个被上移的子节点的位置（也可能是自身），
            // 所以将最开始的调整的元素值放入index位置即可
            items.set(index, intent);
        }

        /**
         * 向堆中添加一个元素
         *
         * @param item 等待添加的元素
         */
        public void add(T item) {
            items.add(item); // 将元素添加到最后
            siftUp(items.size() - 1); // 循环上移，以完成重构
        }

        /**
         * 删除堆顶元素
         *
         * @return 堆顶部的元素
         */
        public T deleteTop() {
            if (items.isEmpty()) { // 如果堆已经为空，就报出异常
                throw new RuntimeException("The heap is empty.");
            }

            T maxItem = items.get(0); // 获取堆顶元素
            T lastItem = items.remove(items.size() - 1); // 删除最后一个元素
            if (items.isEmpty()) { // 删除元素后，如果堆为空的情况，说明删除的元素也是堆顶元素
                return lastItem;
            }

            items.set(0, lastItem); // 将删除的元素放入堆顶
            siftDown(0); // 自上向下调整堆
            return maxItem; // 返回堆顶元素
        }

        /**
         * 判断堆是否为空
         *
         * @return true是空，false否
         */
        public boolean isEmpty() {
            return items.isEmpty();
        }
    }

}

评测结果

　　点击图片，鼠标不释放，拖动一段位置，释放后在新的窗口中查看完整图片。

特别说明

欢迎转载，转载请注明出处【http://blog.csdn.net/derrantcm/article/details/47016131】