算法详解——链表的归并排序非递归解法

算法详解——链表的归并排序非递归解法

本文使用倍增法加上归并排序操作实现了对链表的快速排序,比起一般的递归式归并排序要节省空间并且实现要简单的多,比起一般的迭代式归并排序实现也要简单。

1. 题目假设

给定链表的头结点 head ,请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表

要实现对该链表的快速排序(时间复杂度达到O(nlogn)),比较合适的选择是归并排序(当然快速排序也不是不行)。

image-20241107000431106 ## 2. 回顾一般的解法

一般的解法主要有两种形式,即自顶向下法自底向上法,前者使用递归实现,后者使用迭代实现。

自定向下——递归法

算法思想如下:

  1. 如果当前链表为空或者只有一个结点,直接返回该链表
  2. 找到该链表的中间结点(可以使用快慢指针)
  3. 对左右两条子链执行递归,得到两条排好序的子链
  4. 对两条子链进行归并排序,得到一个有序链表,返回其头指针

自底向上——迭代法

算法思想如下:

  1. 设置步长step为1
  2. 以step个结点为一条子链,从头节点开始遍历,每凑够两条子链,就执行归并操作。如果结点总数小于等于step,直接返回。
  3. 倍增step

但两种方法对于数组来说是比较合适的,因为数组可以随机访问,这样可以很方便的找到中点或者找到下一个长度为step的数组。但是对于链表来说实现起来就比较复杂。

3. 倍增法归并排序

倍增法归并排序的思想是这样的,想象一个64位的整数,那么整数中的第i位能够代表2的i次方的值。

当执行加1操作时,将会从第0位开始如果是0就变为1并返回,如果是1就变为0并继续向后操作。

受此启发,我们可以建立一个64位大小的链表数组,然后遍历待排序链表的每个结点,将其“加入”链表数组。

加入的方法为:从数组的左边开始遍历,如果该位为空就直接加入并返回,如果不为空就执行归并操作并将该位置为空,然后继续向后操作。
在这里插入图片描述

详细操作步骤请看代码和注释。代码如下:

/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {*     int val;*     ListNode *next;*     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}*     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}*     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}* };*/
class Solution {
public:ListNode* sortList(ListNode* head) {// 创建大小为64的链表指针数组ListNode *A[64] = {0};// 遍历待排序链表的每个结点并将其加入指针数组auto it = head;while (it != nullptr){// 取下当前头节点,并赋值给curauto cur = it;it = it->next;cur->next = nullptr;// 遍历指针数组for (int i = 0; i < 64; ++i){// 如果当前数组元素为空(对应整数加法中当前位为0),则将其置为当前链表curif (A[i] == nullptr){A[i] = cur;break;}else	// 否则将cur与当前数组元素所指链表执行归并操作,并将得到的新链表赋给cur,然后将数组元素置空(想想对应加法操作中的什么){cur = merge(cur, A[i]);A[i] = nullptr;}}}// 最后将指针数组中的所有链表都从左到右进行归并操作,得到一个完整的排好序的链表ListNode *res = nullptr;for (int i = 0; i < 64; ++i){if (A[i] != nullptr){res = merge(res, A[i]);}}return res;}// 对left和right两条链表进行归并排序ListNode *merge(ListNode *left, ListNode *right){ListNode dummy_node;	// 伪头结点ListNode *tar = &dummy_node;while (left != nullptr & right != nullptr){if (left->val < right->val){tar->next = left;left = left->next;}else{tar->next = right;right = right->next;}tar = tar->next;}if (left) tar->next = left;if (right) tar->next = right;return dummy_node.next;}
};

4. 复杂度分析

空间复杂度

首先分析空间复杂度,可以看到全程只是建立了一个大小为64的指针数组以及归并排序过程中创建了一个伪头节点,因此空间复杂度为O(1)

时间复杂度

时间复杂度的分析就稍有些复杂,不妨从指针数组中每层发生的归并的次数来看:

在这里插入图片描述

在数组第0位上,需要进行n/2次归并得到n/2条的结点数为2的有序链表;在数组第1位上,需要进行n/4次归并,得到n/4条结点数位4的有序链表,依次类推。

在每层的归并操作中,执行比较总次数都是O(n),而总层数可以用O(logn)表示,因此总的时间复杂度就是O(nlogn)。

学习参考

学习更多相关知识请参考零声 github。

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