力扣-python-两数相加

题解 1:

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next

class Solution(object):
    def addTwoNumbers(self, l1, l2):
        """
        :type l1: ListNode
        :type l2: ListNode
        :rtype: ListNode
        """
        carry = 0  # 初始化进位为0
        dummy_head = ListNode(0)  # 创建一个虚拟头结点
        current = dummy_head  # 初始化当前节点指向虚拟头结点

        while l1 or l2:
            x = l1.val if l1 else 0  # 获取l1当前节点的值，如果l1已经遍历完，则为0
            y = l2.val if l2 else 0  # 获取l2当前节点的值，如果l2已经遍历完，则为0

            # 计算当前位的和，加上进位
            _sum = x + y + carry
            carry = _sum // 10  # 更新进位

            current.next = ListNode(_sum % 10)  # 创建新节点，存储当前位的和
            current = current.next  # 移动current指针

            if l1:
                l1 = l1.next
            if l2:
                l2 = l2.next

        # 处理最高位可能的进位
        if carry > 0:
            current.next = ListNode(carry)

        return dummy_head.next  # 返回结果链表的头节点

思路 2 ：

假设代码的目标是两个逆序链表l1和l2表示的非负整数相加，并返回结果的链表。它使用一个虚拟头结点dummy_head来简化链表操作，同时使用carry变量来跟踪进位。在循环中，它同时处理l1和l2上的每个节点，将它们的值相加，加上进位，计算新的进位并创建结果链表。最后，返回结果链表的头节点。

class Solution(object):
    def addTwoNumbers(self, l1, l2):
        carry = 0  # 初始化进位为0
        dummy_head = ListNode()  # 创建一个虚拟头结点，无需默认值
        current = dummy_head  # 初始化当前节点指向虚拟头结点

        while l1 or l2 or carry:
            # 获取l1和l2当前节点的值，如果l1或l2已经遍历完，则为0
            x = l1.val if l1 else 0
            y = l2.val if l2 else 0
            # 计算当前位的和，加上进位
            _sum = x + y + carry
            # 计算新的进位值和当前位的结果
            carry, result = divmod(_sum, 10)
            # 创建新节点，存储当前位的结果
            current.next = ListNode(result)
            # 移动current指针到新的节点
            current = current.next

            # 移动到下一个节点，如果l1或l2不为空的话
            if l1:
                l1 = l1.next
            if l2:
                l2 = l2.next

        return dummy_head.next  # 返回结果链表的头节点

这些是代码的一些改进：

1. 消耗为ListNode的构造函数提供了默认值，因为默认为None。
2. 使用divmod函数同时计算商和余数，使代码更简洁。
3. 专业了循环条件，只要l1或l2还有值，或者还有进位需要处理，就继续循环。

1. 多线程任务处理：如果你有一个非常大的链表，你可以将链表分割成多个部分，然后使用多线程任务处理这些部分。这样可以加快计算速度，但需要小心处理线程同步问题。

2. 使用NumPy数据库：如果链表非常大，并且需要进行大量的数学攻击，可以考虑将链表转换为NumPy数据库，然后使用NumPy提供的矢量化操作执行加法和进位处理。这将显着提高计算速度，但会占用更多内存。