Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.

Example 1:

Input: 4->2->1->3
Output: 1->2->3->4

Example 2:

Input: -1->5->3->4->0
Output: -1->0->3->4->5

常见排序方法有很多,插入排序,选择排序,堆排序,快速排序,冒泡排序,归并排序,桶排序等等。。它们的时间复杂度不尽相同,而这里题目限定了时间必须为O(nlgn),符合要求只有快速排序,归并排序,堆排序,而根据单链表的特点,最适于用归并排序。为啥呢?这是由于链表自身的特点决定的,由于不能通过坐标来直接访问元素,所以快排什么的可能不太容易实现(但是被评论区的大神们打脸,还是可以实现的),堆排序的话,如果让新建结点的话,还是可以考虑的,若只能交换结点,最好还是不要用。而归并排序(又称混合排序)因其可以利用递归来交换数字,天然适合链表这种结构。归并排序的核心是一个 merge() 函数,其主要是合并两个有序链表,这个在 LeetCode 中也有单独的题目 Merge Two Sorted Lists。由于两个链表是要有序的才能比较容易 merge,那么对于一个无序的链表,如何才能拆分成有序的两个链表呢?我们从简单来想,什么时候两个链表一定都是有序的?就是当两个链表各只有一个结点的时候,一定是有序的。而归并排序的核心其实是分治法 Divide and Conquer,就是将链表从中间断开,分成两部分,左右两边再分别调用排序的递归函数 sortList(),得到各自有序的链表后,再进行 merge(),这样整体就是有序的了。因为子链表的递归函数中还是会再次拆成两半,当拆到链表只有一个结点时,无法继续拆分了,而这正好满足了前面所说的“一个结点的时候一定是有序的”,这样就可以进行 merge 了。然后再回溯回去,每次得到的都是有序的链表,然后进行 merge,直到还原整个长度。这里将链表从中间断开的方法,采用的就是快慢指针,大家可能对快慢指针找链表中的环比较熟悉,其实找链表中的中点同样好使,因为快指针每次走两步,慢指针每次走一步,当快指针到达链表末尾时,慢指针正好走到中间位置,参见代码如下:

C++ 解法一:

class Solution {
public:
ListNode* sortList(ListNode* head) {
if (!head || !head->next) return head;
ListNode *slow = head, *fast = head, *pre = head;
while (fast && fast->next) {
pre = slow;
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
}
pre->next = NULL;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
ListNode* merge(ListNode* l1, ListNode* l2) {
ListNode *dummy = new ListNode(-);
ListNode *cur = dummy;
while (l1 && l2) {
if (l1->val < l2->val) {
cur->next = l1;
l1 = l1->next;
} else {
cur->next = l2;
l2 = l2->next;
}
cur = cur->next;
}
if (l1) cur->next = l1;
if (l2) cur->next = l2;
return dummy->next;
}
};

Java 解法一:

public class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) return head;
ListNode slow = head, fast = head, pre = head;
while (fast != null && fast.next != null) {
pre = slow;
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
pre.next = null;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode dummy = new ListNode(-);
ListNode cur = dummy;
while (l1 != null && l2 != null) {
if (l1.val < l2.val) {
cur.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
cur.next = l2;
l2 = l2.next;
}
cur = cur.next;
}
if (l1 != null) cur.next = l1;
if (l2 != null) cur.next = l2;
return dummy.next;
}
}

下面这种方法也是归并排序,而且在merge函数中也使用了递归,这样使代码更加简洁啦~

C++ 解法二:

class Solution {
public:
ListNode* sortList(ListNode* head) {
if (!head || !head->next) return head;
ListNode *slow = head, *fast = head, *pre = head;
while (fast && fast->next) {
pre = slow;
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
}
pre->next = NULL;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
ListNode* merge(ListNode* l1, ListNode* l2) {
if (!l1) return l2;
if (!l2) return l1;
if (l1->val < l2->val) {
l1->next = merge(l1->next, l2);
return l1;
} else {
l2->next = merge(l1, l2->next);
return l2;
}
}
};

Java 解法二:

public class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) return head;
ListNode slow = head, fast = head, pre = head;
while (fast != null && fast.next != null) {
pre = slow;
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
pre.next = null;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {
if (l1 == null) return l2;
if (l2 == null) return l1;
if (l1.val < l2.val) {
l1.next = merge(l1.next, l2);
return l1;
} else {
l2.next = merge(l1, l2.next);
return l2;
}
}
}

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/148

类似题目:

Merge Two Sorted Lists

Sort Colors

Insertion Sort List

参考资料:

https://leetcode.com/problems/sort-list/description/

https://leetcode.com/problems/sort-list/discuss/46857/clean-and-short-merge-sort-solution-in-c

https://leetcode.com/problems/sort-list/discuss/46937/56ms-c-solutions-using-quicksort-with-explanations

https://leetcode.com/problems/sort-list/discuss/46772/i-have-a-pretty-good-mergesort-method-can-anyone-speed-up-the-run-time-or-reduce-the-memory-usage

LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)

[LeetCode] Sort List 链表排序的更多相关文章

  1. LeetCode Sort List 链表排序(规定 O(nlogn) )

    Status: AcceptedRuntime: 66 ms 题意:根据给出的单链表,用O(nlogn)的时间复杂度来排序.由时间复杂度想到快排.归并这两种排序.本次用的是归并排序.递归将链表的规模不 ...

  2. [LeetCode] 148. Sort List 链表排序

    Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. Example 1: Input: 4->2-> ...

  3. [LeetCode]147. Insertion Sort List链表排序

    插入排序的基本思想 把排好的放在一个新的变量中,每次拿出新的,排进去 这个新的变量要有超前节点,因为第一个节点可能会有变动 public ListNode insertionSortList(List ...

  4. [LeetCode] Sort Colors 颜色排序

    Given an array with n objects colored red, white or blue, sort them so that objects of the same colo ...

  5. [LintCode] Sort List 链表排序

    Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. Have you met this question in ...

  6. sort 树 hash 排序

    STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. ST ...

  7. LeetCode 147. Insertion Sort List 链表插入排序 C++/Java

    Sort a linked list using insertion sort. A graphical example of insertion sort. The partial sorted l ...

  8. Leetcode:148_Sort List | O(nlogn)链表排序 | Medium

    题目:Sort List Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity 看题目有两个要求:1)时间复杂度为 ...

  9. 148. Sort List (java 给单链表排序)

    题目:Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 分析:给单链表排序,要求时间复杂度是O(nlogn) ...

随机推荐

  1. jQuery-1.9.1源码分析系列(三) Sizzle选择器引擎——编译原理

    这一节要分析的东东比较复杂,篇幅会比较大,也不知道我描述后能不能让人看明白.这部分的源码我第一次看的时候也比较吃力,现在重头看一遍,再分析一遍,看能否查缺补漏. 看这一部分的源码需要有一个完整的概念后 ...

  2. C#测试题

    阅读下面的程序,程序运行后hovertree值为( ) int x = 3, y = 4, z = 5;String s = "xyz";string hovertree = s ...

  3. Struts+Spring+Hibernate项目的启动线程

    在Java Web项目中,经常要在项目开始运行时启动一个线程,每隔一定的时间就运行一定的代码,比如扫描数据库的变化等等.要实现这个功能,可以现在web.xml文件中定义一个Listener,然后在这个 ...

  4. Struts2框架简介和示例

    struts2框架 Struts2是java web的框架,在Java Web开发中,表示层框架,其核心是通过扩展Servlet来帮助处理http请求. Struct2的基本流程 Struct2的框架 ...

  5. centos6.5下使用yum完美搭建LNMP环境(php5.6) 无脑安装

    准备工作 配置防火墙,开启80端口.3306端口删除原有的 iptables , 添加合适的配置 rm -rf /etc/sysconfig/iptables vi /etc/sysconfig/ip ...

  6. O365(世纪互联)SharePoint 之使用列表库发布新闻

    前言 上一篇文章,我们简单介绍了如何个性化O365的SharePoint站点,本文我们演示一下如何使用SharePoint自带的列表应用程序,定制一个公司新闻的栏目. 其间,用到的主要工具是Share ...

  7. 使用IdleTest进行TDD单元测试驱动开发演练(3) 之 ASP.NET MVC

    一.[前言] (1)本文将用到IOC框架Unity,可参照<Unity V3 初步使用 —— 为我的.NET项目从简单三层架构转到IOC做准备>(2)本文的解决方案是基于前述<使用I ...

  8. WCF+Restfull服务 提交或获取数据时数据大小限制问题解决方案

    近日在使用wcf的restfull架构服务时遭遇到了提交大数据的问题. 大数据包含两种情形: 1)单条数据量过大. 2)提交或获取的数据条数过多. 在测试时发现,默认设置下当单条JSON数据大于30K ...

  9. scrollToItemAtIndexPath: atScrollPosition: animated:

    oh my god 今天死在scrollToItemAtIndexPath: atScrollPosition: animated:方法上面,scrollPosition这个参数控制cell具体停留在 ...

  10. 取代SharedPreferences的多进程解决方案

    Android的SharedPreferences用来存储一些键值对, 但是却不支持跨进程使用. 跨进程来用的话, 当然是放在数据库更可靠啦, 本文主要是给作者的新库PreferencesProvid ...