一、 题目描述
给定一个无序单链表,实现单链表的排序(按升序排序)。
示例1
输入:[1,3,2,4,5]
返回值:{1,2,3,4,5}
二、 解题思路
(一) 辅助数组
主要通过辅助数组实现链表的排序
1、遍历链表并将链表结点存储到数组 tmp 中
2、通过对 tmp 进行排序,实现链表结点的排序
3、构建新链表结点 result,遍历数组 tmp ,拼接新的返回链表
图解:
class Solution:
def sortInList(self , head ):
# write code here
if head == None or head.next == None:
return head
tmp = []
tmp.append(head.val)
# 遍历链表存储到数组中
while head.next:
head = head.next
tmp.append(head.val)
# 数组排序
tmp.sort()
# 重新构造新链表结点
result = ListNode(-1)
temp = result
# 遍历数组,将数组中元素添加到新的链表中
for i in tmp:
tt = ListNode(i)
temp.next = tt
temp = temp.next
return result.next
复杂度分析
时间复杂度O(NlogN):N表示链表结点数量,遍历链表O(N),数组排序(NlogN),遍历数组O(N)
空间复杂度O(N):使用额外数组占用空间O(N)
(二) 归并排序(递归)
首先使用快慢指针,把链表切割成两部分
然后在递归调用将单链表切分成单个单个的结点
最后好戏上场,逐个的去拼接left 和 right 递归回来的 链表,按照从小到大 从左到右的 顺序把 链表 拼接上去
主要通过递归实现链表归并排序,有以下两个环节:
1、分割 cut 环节: 找到当前链表中点,并从中点将链表断开(以便在下次递归 cut时,链表片段拥有正确边界);
1)使用 fast,slow 快慢双指针法,奇数个节点找到中点,偶数个节点找到中心左边的节点。
2)找到中点 slow 后,执行 slow.next = None 将链表切断。
3) 递归分割时,输入当前链表左端点 head 和中心节点 slow 的下一个节点 tmp(因为链表是从 slow 切断的)。
cut 递归终止条件: 当head.next == None时,说明只有一个节点了,直接返回此节点
2、合并 merge 环节: 将两个排序链表合并,转化为一个排序链表。
1)双指针法合并,建立辅助ListNode h 作为头部。
2)设置两指针 left, right 分别指向两链表头部,比较两指针处节点值大小,由小到大加入合并链表头部,指针交替前进,直至添加完两个链表。
3)返回辅助ListNode h 作为头部的下个节点 h.next。
时间复杂度 O(l + r),l, r 分别代表两个链表长度。
3、特殊情况,当题目输入的 head == None 时,直接返回None。
图解:
class Solution:
def sortInList(self , head ):
# write code here
if head == None or head.next == None:
return head
# cut is used to cut down list
cut = head
# use
slow = head
fast = head
# find mid node
while fast and fast.next:
cut = slow
slow = slow.next
fast = fast.next.next
left = head
right = cut.next
cut.next = None
left = self.sortInList(left)
right = self.sortInList(right)
return self.merge(left, right)
def merge(self, left, right):
guard = ListNode(0)
p = guard
while left and right:
if left.val < right.val:
guard.next = left
left = left.next
else:
guard.next = right
right = right.next
# whatever append from left&nbs***bsp;right list must move guard point
guard = guard.next
# append remain list
if left:
guard.next = left
if right:
guard.next = right
return p.next
复杂度分析
时间复杂度O(NlogN):N表示链表结点数量,二分归并算法O(NlogN)
空间复杂度O(1):仅使用常数级变量空间
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