Leecode23 合併k個排序鍊錶

題目：

合併k個排序鍊錶，返回合併後的排序鍊錶，請分析和描述演算法的複雜度。

示例：

輸入:

[  1->4->5,
1->3->4,
2->6
]輸出: 1->1->2->3->4->4->5->6

1、首先建立乙個空列表temp，將用於合併的k個鍊錶全部存放到其中；

2、建立乙個空節點head，然後將列表中的元素排序後放入乙個接乙個放入鍊錶中；

3、最後返回head節點的next

複雜度分析

時間複雜度：o(nlog⁡n)) ，其中 n 是節點的總數目。

# definition for singly_linked list:

# class listnode:
#		def __init__(self, x):
#			self.val = x
#   		self.next = none
class solution:
def mergeklists(self, lists):
temp = 
head = point = listnode(0)
for i in lists:
while i:
i = i.next
for i in sorted(temp):
point.next = listnode(i)
point = point.next
return head.next

執行用時 :132 ms, 在所有 python3 提交中擊敗了57.50% 的使用者

記憶體消耗 :18 mb, 在所有 python3 提交中擊敗了9.09%的使用者

解法二：(使用優先佇列)

1、比較k個節點（每個鍊錶的首節點），獲得最小值的節點；

2、將選中的節點接在最終有序鍊錶的後面。

時間複雜度分析：

時間複雜度： o(nlog⁡k)) ，其中 k 是鍊錶的數目。

**

# definition for singly_linked list

# class listnode:
#		def __init__(self, x):
#			self.val = x
# 			self.next = none
import heapq
class solution(object):
def mergeklists(self, lists):
dummy = p = listnode(0)
head = 
for i in range(len(lists)):
if lists[i]:
while head:
p.next = listnode(val)
p = p.next
lists[idx] = lists[idx].next
if lists[idx]:
return dummy.next

runtime: 112 ms, faster than 79.81% of python3 online submissions for merge k sorted lists.

memory usage: 17.2 mb, less than 29.96% of python3 online submissions for merge k sorted lists.

23 合併K個排序鍊錶

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