从合并链表聊递归

递归是工程师最常见的一种解决问题的方式,但是有时候不容易真正掌握。有人说是看起来很简单,自己写起来会费点劲。

最著名的例子就是斐波那契数列(Fibonacci sequence),通过寻找递推公式来计算出结果。

而最近刷到的一道合并链表的算法题,也可以使用递归来实现。下面看看题目描述吧:

将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

示例:

输入:1->2->4, 1->3->4
输出:1->1->2->3->4->4 来源:力扣(LeetCode)

先抛出本人观点,递归的关键是:找到边界条件递归公式

分析一下题目,可以发现用第一个链表l1的头部节点来去和l2的节点对比,如果大于l2的当前节点,那么偏移l1的next和l2继续对比大小。反之如果l1的头节点对比L2的当前节点更小,那么就需要对l2做类似处理。

这种不断对比和偏移的过程,可以总结出一种递归公式。

用伪代码写法就是:

if l1.val < l2.val:
l1.next = mergeTwoList(l1.next, l2) return l1
else:
l2.next = mergeTwoList(l1, l2.next)
return l2

而边界条件就是在不断偏移的时候,走到某个链表的最后一个节点为止,伪代码就是:

if l1 === null:
return l2 if l2 === null:
return l1

用golang来实现,代码也很清晰:

type ListNode struct {
Val int
Next *ListNode
} func mergeTwoLists(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
if l1 == nil {
return l2
} if l2 == nil {
return l1
} if l1.Val < l2.Val {
l1.Next = mergeTwoLists(l1.Next, l2)
return l1
} else {
l2.Next = mergeTwoLists(l1, l2.Next)
return l2
}
}

在LeetCode里面提交,运行反馈如下:

执行结果:
通过
显示详情
执行用时:
0 ms
, 在所有 Go 提交中击败了
100.00%
的用户
内存消耗:
2.6 MB
, 在所有 Go 提交中击败了
63.64%
的用户

可以看到递归是非常消耗内存的,它循环调用,犹如尔罗斯套娃,一层一层返回内层的调用结果。

如果要优化的话可以使用迭代方式来实现,代码需要做一些调整:

func mergeTwoLists(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
head := &ListNode{}
result := head
for l1 != nil && l2 != nil {
if l1.Val < l2.Val {
head.Next = l1
head = head.Next
l1 = l1.Next
} else {
head.Next = l2
head = head.Next
l2 = l2.Next
}
} if l1 == nil {
head.Next = l2
} if l2 == nil {
head.Next = l1
} return result.Next
}

可以看出需要创建一个头部指针来做偏移,而最终result作为一个合成结果链表来存储结果。

最后提交执行,发现结果数据稍微好看了一丢丢:

执行用时:
4 ms
, 在所有 Go 提交中击败了
62.28%
的用户
内存消耗:
2.5 MB
, 在所有 Go 提交中击败了
100.00%
的用户

由于在数据量不大的情况下,其实性能差距也不大,所以使用递归也是没有毛病的。

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