Merge K Sorted Lists
Detailed guide and Python implementation for the 'Merge K Sorted Lists' problem.
1. 学ぶ
The 'Merge K Sorted Lists' problem is a key challenge in the Linked List section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Merge K Sorted Lists.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Merge K Sorted Lists carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- リンク リスト アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準のリンク リストの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのリンク リスト固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- K グループ内のノードを反転する ---パイセップ--- 「K グループ内のノードを反転する」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- リンクされたリストの先頭を指定すると、リストのノードを一度に k 個ずつ反転し、変更されたリストを返します。 k は正の整数であり、リンクされたリストの長さ以下です。ノードの数が k の倍数でない場合、取り残されたノードは最終的にそのまま残されるはずです。 リストのノードの値は変更できません。変更できるのはノード自体のみです。 リンクされたリストは __PYTERM_1__ リストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- リンクされたリスト ---パイセップ--- 「K グループ内のノードを逆にする」問題は、リンク リスト セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- K グループのリバース ノードのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- K グループのリバース ノードの問題ステートメントを注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- リンク リスト アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準のリンク リストの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどのリンク リスト固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 二分木を反転 ---パイセップ--- 「Invert Binary Tree」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- バイナリ ツリーのルートを指定すると、ツリーを反転し、そのルートを返します。 バイナリ ツリーを反転するとは、ツリー内のすべてのノードの左右の子を交換することを意味します。 ツリーはレベル順のリストとして表され、None は欠落しているノードを表します。レベル順に反転ツリーを返す関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「反転二分木」問題は、ツリーセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
You are given an array of k linked-lists lists, each linked-list is sorted in ascending order.
Merge all the linked-lists into one sorted linked-list and return it.
The linked lists are represented as a list of Python lists. Implement a function mergeKLists(lists: list) -> list that returns the merged sorted list.
- •k == lists.length
- •0 <= k <= 10000
- •0 <= lists[i].length <= 500
- •-10000 <= lists[i][j] <= 10000
- •lists[i] is sorted in ascending order
- •The sum of lists[i].length will not exceed 10000
例
[[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
[1,1,2,3,4,4,5,6]
Merging [1,4,5], [1,3,4], and [2,6] gives [1,1,2,3,4,4,5,6].
[]
[]
No lists to merge, so the result is empty.
[[]]
[]
One empty list results in an empty merged list.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def merge_k_lists_opt(lists):
if not lists: return []
if isinstance(lists[0], list):
nodes_list = [build_linked_list(l) for l in lists if l]
res = merge_k_lists_opt_helper(nodes_list)
return linked_list_to_list(res)
return merge_k_lists_opt_helper(lists)
def merge_k_lists_opt_helper(lists) -> ListNode:
import heapq
heap = []
for i, head in enumerate(lists):
if head:
heapq.heappush(heap, (head.val, i, head))
dummy = ListNode(0)
curr = dummy
while heap:
val, i, node = heapq.heappop(heap)
curr.next = node
curr = curr.next
if node.next:
heapq.heappush(heap, (node.next.val, i, node.next))
return dummy.nextブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def merge_k_lists_brute(lists):
if not lists: return []
if isinstance(lists[0], list):
nodes_list = [build_linked_list(l) for l in lists if l]
res = merge_k_lists_brute_helper(nodes_list)
return linked_list_to_list(res)
return merge_k_lists_brute_helper(lists)
def merge_k_lists_brute_helper(lists) -> ListNode:
vals = []
for l in lists:
curr = l
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
Standard Linked List problem properties apply.
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