每日一题---21. 合并两个有序链表[力扣][Go]

简介: 每日一题---21. 合并两个有序链表[力扣][Go]

题目描述

将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

解题代码

// 递归
func mergeTwoLists(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
  if l1 == nil {
    return l2
  }
  if l2 == nil {
    return l1
  }
  if l1.Val < l2.Val {
    l1.Next = mergeTwoLists(l1.Next,l2)
    return l1
  } else {
    l2.Next = mergeTwoLists(l1,l2.Next)
    return l2
  }
}

提交结果


相关文章
【力扣】-- 移除链表元素
【力扣】-- 移除链表元素
148 1
Leetcode第21题(合并两个有序链表)
这篇文章介绍了如何使用非递归和递归方法解决LeetCode第21题,即合并两个有序链表的问题。
174 0
Leetcode第21题(合并两个有序链表)
|
6月前
|
Go 开发者 索引
【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣33 / 81/ 153/154)(Go语言版)
本文深入探讨了LeetCode中四道关于「搜索旋转排序数组」的经典题目,涵盖了无重复和有重复元素的情况。通过二分查找的变形应用,文章详细解析了每道题的解题思路和Go语言实现代码。关键点包括判断有序区间、处理重复元素以及如何缩小搜索范围。文章还总结了各题的异同,并推荐了类似题目,帮助读者全面掌握二分查找在旋转数组中的应用。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中获得实用的解题技巧和代码实现方法。
282 14
|
5月前
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
171 1
|
5月前
|
分布式计算 算法 Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本文讲解了两道经典的图论问题:**岛屿数量(LeetCode 200)** 和 **腐烂的橘子(LeetCode 994)**,分别通过 DFS/BFS 实现。在“岛屿数量”中,利用深度或广度优先搜索遍历二维网格,标记连通陆地并计数;“腐烂的橘子”则采用多源 BFS,模拟腐烂传播过程,计算最短时间。两者均需掌握访问标记技巧,是学习网格搜索算法的绝佳实践。
181 1
|
5月前
|
Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本篇博客详细解析了三道经典的动态规划问题:198. 打家劫舍(线性状态转移)、279. 完全平方数与322. 零钱兑换(完全背包问题)。通过 Go 语言实现,帮助读者掌握动态规划的核心思想及其实战技巧。从状态定义到转移方程,逐步剖析每道题的解法,并总结其异同点,助力解决更复杂的 DP 问题。适合初学者深入理解动态规划的应用场景和优化方法。
124 0
|
5月前
|
算法 Go 索引
【LeetCode 热题100】回溯:括号生成 & 组合总和(力扣22 / 39 )(Go语言版)
本文深入解析了LeetCode上的两道经典回溯算法题:**22. 括号生成**与**39. 组合总和**。括号生成通过维护左右括号数量,确保路径合法并构造有效组合;组合总和则允许元素重复选择,利用剪枝优化搜索空间以找到所有满足目标和的组合。两者均需明确路径、选择列表及结束条件,同时合理运用剪枝策略提升效率。文章附有Go语言实现代码,助你掌握回溯算法的核心思想。
162 0
|
7月前
|
算法 Go
【LeetCode 热题100】深入理解二叉树结构变化与路径特性(力扣104 / 226 / 114 / 543)(Go语言版)
本博客深入探讨二叉树的深度计算、结构变换与路径分析,涵盖四道经典题目:104(最大深度)、226(翻转二叉树)、114(展开为链表)和543(二叉树直径)。通过递归与遍历策略(前序、后序等),解析每题的核心思路与实现方法。结合代码示例(Go语言),帮助读者掌握二叉树相关算法的精髓。下一讲将聚焦二叉树构造问题,欢迎持续关注!
169 10
|
7月前
|
Go
【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣437 / 236 )(Go语言版)
本文深入探讨二叉树中路径与祖先问题,涵盖两道经典题目:LeetCode 437(路径总和 III)和236(最近公共祖先)。对于路径总和 III,文章分析了双递归暴力解法与前缀和优化方法,后者通过哈希表记录路径和,将时间复杂度从O(n²)降至O(n)。在最近公共祖先问题中,采用后序遍历递归查找,利用“自底向上”的思路确定最近公共祖先节点。文中详细解析代码实现与核心要点,帮助读者掌握深度追踪技巧,理解树结构中路径与节点关系的本质。这类问题在面试中高频出现,掌握其解法意义重大。
142 4
|
7月前
|
算法 Go
【LeetCode 热题100】23:合并 K 个升序链表(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了 LeetCode 热题 23——合并 K 个升序链表的两种解法:优先队列(最小堆)和分治合并。题目要求将多个已排序链表合并为一个升序链表。最小堆方法通过维护节点优先级快速选择最小值,;分治合并则采用归并思想两两合并链表。文章提供了 Go 语言实现代码,并对比分析两种方法的适用场景,帮助读者深入理解链表操作与算法设计。
221 10

热门文章

最新文章