Fusionner deux listes triées
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Fusionner deux listes triées ».
1. Apprendre
Le problème « Fusionner deux listes triées » est un défi clé dans la section Liste chaînée.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour fusionner deux listes triées.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la fusion de deux listes triées.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous recevez les têtes de deux listes chaînées triées list1 et list2. Fusionnez les deux listes en une seule liste triée. La liste doit être établie en réunissant les nœuds des deux premières listes. Renvoie la tête de la liste chaînée fusionnée.
Les listes chaînées sont représentées sous forme de listes Python. Implémentez une fonction mergeTwoLists(list1: list, list2: list) -> list qui renvoie la liste triée fusionnée.
- •The number of nodes in both lists is in the range [0, 50]
- •-100 <= Node.val <= 100
- •Both list1 and list2 are sorted in non-decreasing order
Exemples
[1,2,4], [1,3,4]
[1,1,2,3,4,4]
Merging 1->2->4 and 1->3->4 gives 1->1->2->3->4->4.
[], []
[]
Both lists are empty, so the merged list is also empty.
[], [0]
[0]
Merging an empty list with [0] gives [0].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def merge_two_lists_opt(list1, list2):
if isinstance(list1, list):
l1 = build_linked_list(list1)
l2 = build_linked_list(list2)
res = merge_two_lists_opt_helper(l1, l2)
return linked_list_to_list(res)
return merge_two_lists_opt_helper(list1, list2)
def merge_two_lists_opt_helper(list1: ListNode, list2: ListNode) -> ListNode:
dummy = ListNode(0)
tail = dummy
while list1 and list2:
if list1.val < list2.val:
tail.next = list1
list1 = list1.next
else:
tail.next = list2
list2 = list2.next
tail = tail.next
tail.next = list1 or list2
return dummy.nextCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def merge_two_lists_brute(list1, list2):
if isinstance(list1, list):
l1 = build_linked_list(list1)
l2 = build_linked_list(list2)
res = merge_two_lists_brute_helper(l1, l2)
return linked_list_to_list(res)
return merge_two_lists_brute_helper(list1, list2)
def merge_two_lists_brute_helper(list1: ListNode, list2: ListNode) -> ListNode:
vals = []
curr = list1
while curr:
vals.append(curr.val)
curr = curr.next
curr = list2
while curr:
vals.append(curr.val)
curr = curr.next
vals.sort()
dummy = ListNode(0)
curr = dummy
for v in vals:
curr.next = ListNode(v)
curr = curr.next
return dummy.nextAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked List data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de liste chaînée s’appliquent.
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