🚀 LeetCode 热题 23:合并 K 个升序链表(详细解析)
📌 题目描述
LeetCode 23. Merge k Sorted Lists
给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。
请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。
🎯 示例 1:
输入:lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
输出:[1,1,2,3,4,4,5,6]
🎯 示例 2:
输入:lists = []
输出:[]
🎯 示例 3:
输入:lists = [[]]
输出:[]
💡 解题思路一:优先队列(最小堆)
使用最小堆(Priority Queue)维护 k 个链表的头节点,每次取堆顶最小值节点,接入结果链表。
✅ 步骤解析
- 初始化最小堆,将每个非空链表的头节点入堆。
- 不断从堆中弹出最小值节点,将其加入结果链表。
- 如果弹出的节点有 next 节点,则将 next 节点入堆。
- 最后返回结果链表头部。
💻 Go 实现(使用 heap 接口)
type ListNode struct {Val intNext *ListNode
}type NodeHeap []*ListNodefunc (h NodeHeap) Len() int { return len(h) }
func (h NodeHeap) Less(i, j int) bool { return h[i].Val < h[j].Val }
func (h NodeHeap) Swap(i, j int) { h[i], h[j] = h[j], h[i] }func (h *NodeHeap) Push(x interface{}) {*h = append(*h, x.(*ListNode))
}func (h *NodeHeap) Pop() interface{} {old := *hn := len(old)x := old[n-1]*h = old[0 : n-1]return x
}func mergeKLists(lists []*ListNode) *ListNode {h := &NodeHeap{}heap.Init(h)for _, node := range lists {if node != nil {heap.Push(h, node)}}dummy := &ListNode{}curr := dummyfor h.Len() > 0 {node := heap.Pop(h).(*ListNode)curr.Next = nodecurr = curr.Nextif node.Next != nil {heap.Push(h, node.Next)}}return dummy.Next
}
💡 解题思路二:分治合并(归并)
- 将 k 个链表两两合并,逐步缩小范围。
- 类似归并排序的思想。
✅ 步骤解析
- 每次将链表对半拆分,递归合并每一对链表。
- 使用合并两个有序链表的经典方法。
💻 Go 实现
func mergeKLists(lists []*ListNode) *ListNode {if len(lists) == 0 {return nil}return mergeRange(lists, 0, len(lists)-1)
}func mergeRange(lists []*ListNode, l, r int) *ListNode {if l == r {return lists[l]}mid := (l + r) / 2left := mergeRange(lists, l, mid)right := mergeRange(lists, mid+1, r)return mergeTwoLists(left, right)
}func mergeTwoLists(l1, l2 *ListNode) *ListNode {dummy := &ListNode{}curr := dummyfor l1 != nil && l2 != nil {if l1.Val < l2.Val {curr.Next = l1l1 = l1.Next} else {curr.Next = l2l2 = l2.Next}curr = curr.Next}if l1 != nil {curr.Next = l1} else {curr.Next = l2}return dummy.Next
}
📊 解法对比 & 复杂度分析
解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 特点说明 |
---|---|---|---|
✅ 最小堆 | O ( n log k ) O(n \log k) O(nlogk) | O ( k ) O(k) O(k) | 快速选择当前最小节点 |
✅ 分治合并 | O ( n log k ) O(n \log k) O(nlogk) | O ( log k ) O(\log k) O(logk) | 简洁高效,适合面试常考套路 |
- 其中, n n n 是所有链表节点总数, k k k 是链表数量。
🧠 总结
- 🔧 如果要求效率,最小堆优先,适合在线合并场景。
- 📚 如果偏向代码整洁,可选择分治合并,便于拓展与理解。
- 💡 重点掌握:链表合并逻辑 + 堆操作 + 分治模板。
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