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[Problem]
Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity.
[Analysis]
这题一上来，就会想到之前做过的Merge Two Sorted Lists。但是如果单纯地不断将新的list merge进结果，复杂度是非常高的，因为仔细想想就会发现在这个过程中结果里已经merge过的元素需要被重新排序，而这一部分无用功是可以通过使用合理的技巧优化的。这里需要用到的是heap数据结构。想到heap之后的步骤就比较简单了，只需要将所有list head放进heap，每次取出顶部的一个链接到结果里，并将它的next放进heap（假如存在），直至heap为空也就是所有元素都访问过一遍。其中存取元素以及链接的复杂度都是O(1)，而heap存入新元素的复杂度是O(log(k))，于是整个算法的复杂度就是O(log(k) * n)，n为所有list里元素的个数之和。
*注意有很多null case需要判断。
*在Java里面heap的implementation是PriorityQueue。
[Solution]
import java.util.Comparator; import java.util.PriorityQueue; public class Solution { public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) { int size = lists.length; if (size == 0) { return null; } if (size == 1) { return lists[0]; } PriorityQueue<ListNode> heap = new PriorityQueue<ListNode>( 2, new Comparator<ListNode>() { @Override public int compare(ListNode node1, ListNode node2) { return node1.val - node2.val; } } ); for (ListNode node : lists) { if (node != null) { heap.add(node); } } ListNode head = null; ListNode cur = null; while (!heap.isEmpty()) { ListNode node = heap.poll(); if (node.next != null) { heap.add(node.next); } if (head == null) { head = node; cur = node; } else { cur.next = node; cur = cur.next; } } return head; } }
LeetCode #23 Merge k Sorted Lists (H)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhangqieyi/p/4903318.html
