LeetCode - #23 合并 K 个升序链表（Top 100）

前言

本题为 LeetCode 前 100 高频题

我们社区陆续会将顾毅（Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

LeetCode 算法到目前我们已经更新了 22 期，我们会保持更新时间和进度（周一、周三、周五早上 9:00 发布），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。

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难度水平：困难

1. 描述

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。

2. 示例

示例 1

输入：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
输出：[1,1,2,3,4,4,5,6]
解释：链表数组如下：
[
  1->4->5,
  1->3->4,
  2->6
]
将它们合并到一个有序链表中得到。
1->1->2->3->4->4->5->6

示例 2

输入：lists = []
输出：[]

示例 3

输入：lists = [[]]
输出：[]

约束条件：

• k == lists.length
• 0 <= k <= 10^4
• 0 <= lists[i].length <= 500
• -10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
• lists[i] 按 升序 排列
• lists[i].length 的总和不超过 10^4

3. 答案

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
 * };
 */
class MergeKSortedLists {
   
    func mergeKLists(lists: [ListNode?]) -> ListNode? {
   
        guard lists.count > 0 else {
   
            return nil
        }

        var left = 0
        var right = lists.count - 1

        var lists = lists

        while right > 0 {
   
            left = 0
            while left < right {
   
                lists[left] = _mergeTwoLists(lists[left], lists[right])
                left += 1
                right -= 1
            }
        }

        return lists[0]
    }

    private func _mergeTwoLists(l1: ListNode?, _ l2: ListNode?) -> ListNode? {
   
        let dummy = ListNode(0)
        var node = dummy

        var l1 = l1
        var l2 = l2

        while l1 != nil && l2 != nil {
   
            if l1!.val < l2!.val {
   
                node.next = l1
                l1 = l1!.next
            } else {
   
                node.next = l2
                l2 = l2!.next
            }

            node = node.next!
        }

        node.next = l1 ?? l2

        return dummy.next
    }
}

• 主要思想：Dummy Node来遍历两个列表，比较两个节点并指向右边的一个。
• 时间复杂度： O(mlogn) m 表示一个列表的长度，n 表示列表的个数。
• 空间复杂度： O(1)

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