LeetCode::Sort List 具体分析

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

这道题目非常简短的一句话。给链表排序，看到nlogn。我们能够来简单复习一下排序。

首先说一下这个nlogn的时间复杂度（依据决策树我们能够得出这个界限）。是基于比較排序的最小上限，也就是说。对于没有一定范围情况的数据来说。最快的排序思路就是归并和高速排序了（当然详细的參数系数还是由更详细的设置决定的）。对于数组的话，假设使用归并排序，不是in place的，由于我们须要额外申请一个（N）空间用于merge的时候使用，所以导致了数据的复制和传递，因此不适合作为主存排序。（内存的数据变化量但是惊人的呀）。

但是，对于链表的归并排序，就能够做到in place，原因在于。链表本来就是一个动态的数据结构，我们在merge的时候改变一下指针的指向就OK了。之前，我在帮公司写一个项目的时候，support组提供的数据结构接口不是非常惬意，我就自己封装了一个利用归并来排序的链表，感觉用起来还行（强迫症？）。顺便提一下，最主要的排序。插入排序。n^2的时间复杂度；以及历史上第一次突破平方界限的排序。希尔排序，事实上就是插入排序的改良版。时间复杂度取决于因子的选取（详细我忘记了），废话太多了>.< orz。

以下是代码，当中一些个人认为重要的地方也做了凝视。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:

    ListNode *findMedian(ListNode *head){
            ListNode *slow = head;
            ListNode *fast = head;
            while(fast->next != NULL && fast->next->next != NULL){   //这里注意先后顺序，必须先保证slow->next = NULL
                slow = slow->next;
                fast = fast->next->next;
            }
            return slow;
    }
    
    ListNode *merge(ListNode *a, ListNode *b){
        ListNode *dummyNode = new ListNode(0);         //在头节点不确定或者须要删除时。引入哑节点是非常好的选择
        ListNode *pos = dummyNode;
        while(a != NULL && b != NULL){
            if (a->val <= b->val){
                pos->next = a;
                a = a->next;
            }
            else{
                pos->next = b;
                b = b->next;
            }
            pos = pos->next;
        }
        pos->next = a != NULL ? a : b;     //这里用问号表达式能够降低代码量
        return dummyNode->next;
    }
    
    ListNode *sortList(ListNode *head) {
        if (head == NULL || head->next == NULL)
            return head;
        ListNode *mid = findMedian(head);
        ListNode *next = mid->next;
        mid->next = NULL;    //这里须要注意，一定要断开链表，所以又一次申请了节点指针next而不是直接将mid = mid->next
        return merge(sortList(head), sortList(next));
        
    }
};