大家好，我是 V 哥。使用 Python 实现反转链表、合并链表在开发中比较常见，我们先来看看各自的应用场景。先赞再看后评论，腰缠万贯财进门。
- 反转链表
比如，在处理时间序列数据时，有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示，如果数据是以链表形式存储的，通过反转链表可以高效地实现这一需求。再比如，判断一个链表是否为回文链表（即链表正序和逆序遍历的值相同）时，可以先反转链表的后半部分，然后与前半部分进行比较。再比如，在图像处理中，有时需要对图像进行水平或垂直翻转。如果图像数据以链表形式存储（例如，链表中的每个节点代表图像的一个像素），反转链表可以实现图像的水平翻转。
- 合并链表
比如，在大规模数据排序中，当数据量太大无法一次性加载到内存中时，可以采用多路归并排序算法。该算法将数据分成多个小块，分别排序后得到多个有序链表，然后通过合并这些有序链表得到最终的有序结果。合并链表是多路归并排序的核心操作之一。在数据库中，当执行多个查询操作并得到多个有序结果集时，需要将这些结果集合并成一个有序的结果集。如果这些结果集以链表形式存储，合并链表可以高效地完成这个任务。在多媒体处理中，有时需要将多个音视频流合并成一个流。如果每个音视频流的数据以链表形式存储，合并链表可以实现音视频流的合并。
了解完反转链表和合并链表的应用场景，是不是跟 V 哥一样，这玩意儿还真挺有用的，那接下来，V 哥就详细介绍一个反转链表和合并链表。
反转链表
先看在 Python 中实现反转链表，我们可以使用迭代和递归两种方法。下面分别给出这两种方法的详细实现。
迭代方法
迭代方法的核心思想是遍历链表，在遍历过程中改变每个节点的指针方向，使其指向前一个节点。
# 定义链表节点类
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reverseList(head):
# 初始化前一个节点为 None
prev = None
# 当前节点指向头节点
curr = head
while curr:
# 保存当前节点的下一个节点
next_node = curr.next
# 将当前节点的指针指向前一个节点
curr.next = prev
# 前一个节点移动到当前节点
prev = curr
# 当前节点移动到下一个节点
curr = next_node
# 最终 prev 指向反转后的头节点
return prev
# 辅助函数：将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):
dummy = ListNode(0)
current = dummy
for val in lst:
current.next = ListNode(val)
current = current.next
return dummy.next
# 辅助函数：将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):
result = []
current = head
while current:
result.append(current.val)
current = current.next
return result
# 测试代码
input_list = [1, 2, 3, 4, 5]
head = list_to_linked_list(input_list)
reversed_head = reverseList(head)
output_list = linked_list_to_list(reversed_head)
print(output_list) # 输出: [5, 4, 3, 2, 1]
递归方法
递归方法的核心思想是先递归地反转当前节点之后的链表，然后将当前节点的指针指向前一个节点。
# 定义链表节点类
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reverseList(head):
# 如果链表为空或只有一个节点，直接返回头节点
if not head or not head.next:
return head
# 递归地反转当前节点之后的链表
new_head = reverseList(head.next)
# 将当前节点的下一个节点的指针指向当前节点
head.next.next = head
# 将当前节点的指针置为 None
head.next = None
return new_head
# 辅助函数：将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):
dummy = ListNode(0)
current = dummy
for val in lst:
current.next = ListNode(val)
current = current.next
return dummy.next
# 辅助函数：将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):
result = []
current = head
while current:
result.append(current.val)
current = current.next
return result
# 测试代码
input_list = [1, 2, 3, 4, 5]
head = list_to_linked_list(input_list)
reversed_head = reverseList(head)
output_list = linked_list_to_list(reversed_head)
print(output_list) # 输出: [5, 4, 3, 2, 1]
以上两种方法都可以实现链表的反转，迭代方法的时间复杂度是 $O(n)$，空间复杂度是 $O(1)$；递归方法的时间复杂度也是 $O(n)$，但空间复杂度是 $O(n)$，主要是递归调用栈的开销。
使用 Python 实现链表的合并
在 Python 中实现链表的合并，常见的情况有合并两个有序链表和合并多个有序链表，下面分别介绍这两种情况的实现方法。
合并两个有序链表
合并两个有序链表的思路是比较两个链表当前节点的值，将较小值的节点添加到结果链表中，然后移动相应链表的指针，直到其中一个链表遍历完，最后将另一个链表剩余的部分直接连接到结果链表的末尾。
# 定义链表节点类
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def mergeTwoLists(l1, l2):
# 创建一个虚拟头节点
dummy = ListNode(0)
# 当前节点指针，初始指向虚拟头节点
current = dummy
while l1 and l2:
if l1.val <= l2.val:
# 如果 l1 的值较小，将 l1 节点添加到结果链表
current.next = l1
l1 = l1.next
else:
# 如果 l2 的值较小，将 l2 节点添加到结果链表
current.next = l2
l2 = l2.next
# 移动当前节点指针
current = current.next
# 将剩余的链表连接到结果链表末尾
if l1:
current.next = l1
if l2:
current.next = l2
# 返回合并后链表的头节点（虚拟头节点的下一个节点）
return dummy.next
# 辅助函数：将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):
dummy = ListNode(0)
current = dummy
for val in lst:
current.next = ListNode(val)
current = current.next
return dummy.next
# 辅助函数：将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):
result = []
current = head
while current:
result.append(current.val)
current = current.next
return result
# 测试代码
list1 = [1, 2, 4]
list2 = [1, 3, 4]
l1 = list_to_linked_list(list1)
l2 = list_to_linked_list(list2)
merged_head = mergeTwoLists(l1, l2)
merged_list = linked_list_to_list(merged_head)
print(merged_list) # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 4]
合并多个有序链表
合并多个有序链表可以使用分治法，不断地将链表两两合并，直到最终合并成一个链表。
# 定义链表节点类
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def mergeTwoLists(l1, l2):
dummy = ListNode(0)
current = dummy
while l1 and l2:
if l1.val <= l2.val:
current.next = l1
l1 = l1.next
else:
current.next = l2
l2 = l2.next
current = current.next
if l1:
current.next = l1
if l2:
current.next = l2
return dummy.next
def mergeKLists(lists):
if not lists:
return None
while len(lists) > 1:
merged_lists = []
for i in range(0, len(lists), 2):
l1 = lists[i]
l2 = lists[i + 1] if i + 1 < len(lists) else None
merged = mergeTwoLists(l1, l2)
merged_lists.append(merged)
lists = merged_lists
return lists[0]
# 辅助函数：将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):
dummy = ListNode(0)
current = dummy
for val in lst:
current.next = ListNode(val)
current = current.next
return dummy.next
# 辅助函数：将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):
result = []
current = head
while current:
result.append(current.val)
current = current.next
return result
# 测试代码
lists = [[1, 4, 5], [1, 3, 4], [2, 6]]
linked_lists = [list_to_linked_list(lst) for lst in lists]
merged_head = mergeKLists(linked_lists)
merged_list = linked_list_to_list(merged_head)
print(merged_list) # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6]
以上代码分别实现了合并两个有序链表和合并多个有序链表的功能，通过辅助函数可以方便地进行链表和列表之间的转换，便于测试。
合并两个链表的过程中，是否需要考虑链表为空的情况？
在合并两个链表的过程中，需要考虑链表为空的情况，下面从必要性和不同实现情况来详细分析：
必要性
考虑链表为空的情况是非常必要的，原因如下：
- 避免程序出错：如果不处理链表为空的情况，在代码中直接访问空链表的节点属性（如
val或next），会引发AttributeError异常，导致程序崩溃。 - 保证逻辑完整性：在实际应用中，链表为空是一种合理的输入情况，处理这种边界情况可以让代码更加健壮，能够适应各种输入场景。
不同实现情况的处理
合并两个有序链表
下面是考虑链表为空情况的合并两个有序链表的代码：
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def mergeTwoLists(l1, l2):
# 创建虚拟头节点
dummy = ListNode(0)
current = dummy
# 处理链表为空的情况
if not l1:
return l2
if not l2:
return l1
while l1 and l2:
if l1.val <= l2.val:
current.next = l1
l1 = l1.next
else:
current.next = l2
l2 = l2.next
current = current.next
if l1:
current.next = l1
if l2:
current.next = l2
return dummy.next
# 辅助函数：将列表转换为链表
def list_to_linked_list(lst):
dummy = ListNode(0)
current = dummy
for val in lst:
current.next = ListNode(val)
current = current.next
return dummy.next
# 辅助函数：将链表转换为列表
def linked_list_to_list(head):
result = []
current = head
while current:
result.append(current.val)
current = current.next
return result
# 测试链表为空的情况
list1 = []
list2 = [1, 2, 3]
l1 = list_to_linked_list(list1)
l2 = list_to_linked_list(list2)
merged_head = mergeTwoLists(l1, l2)
merged_list = linked_list_to_list(merged_head)
print(merged_list) # 输出: [1, 2, 3]
在上述代码中，在函数开始处就对链表是否为空进行了判断，如果其中一个链表为空，直接返回另一个链表。这样可以避免后续代码在访问空链表节点时出现错误。
递归实现合并两个有序链表
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def mergeTwoLists(l1, l2):
# 处理链表为空的情况
if not l1:
return l2
if not l2:
return l1
if l1.val <= l2.val:
l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2)
return l1
else:
l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next)
return l2
# 辅助函数省略，同上面代码
在递归实现中，同样在函数开始就对链表为空的情况进行了处理，确保递归调用时不会出现访问空节点属性的错误。
所以，在合并两个链表时，考虑链表为空的情况是必不可少的，这样可以增强代码的健壮性和可靠性。
最后
反转链表和合并链表是链表操作中的基础且重要的算法，在很多实际应用场景中都有广泛的用途，就如 V 哥文章开头介绍的应用场景，如果不懂应用场景来学链表反转、合并，即使掌握了实现原理，也只是学会了招式，而不懂为什么学。关注威哥爱编程，全栈开发就你行。
