前言
一道小学加法题,竟然在LeetCode上被标记为“中等”难度,有些人“流下了没有技术的眼泪”,有些人“一顿操作猛如虎,一看击败百分五……”。今天我们来看看LeetCode的第二道题“两数相加”。
“两数相加”
先来看题目描述,对应官方链接:https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers
给你两个非空的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的,并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外,这两个数都不会以0开头。链表节点的数据结构如下:
public class ListNode { int val; ListNode next; ListNode() {} ListNode(int val) { this.val = val; } ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; } }题目说明
题目描述相对来说比较绕,我们可以直接理解为两个多位的整数相加,只不过整数的每一位都是通过链表进行存储。比如,整数342,通过链表存储正常来说应该是3->4->2,但是计算时,往往需要从低位开始计算,逢十进一,所以题目中直接将整数表示为2->4->3,这样反而不用将链表顺序进行反转了,直接相加就可以了。需要注意的是如果两个链表的长度不同,则可以认为长度短的链表的后面有若干个 0 ,链表遍历结束,则如果进位值大于0,则还需要在结果链表中附加一个值为1的节点。
方法一:模拟
上面已经提到,链表是逆序的,因此直接对应数字相加即可。基本操作遍历两个列表,逐位计算它们的和,并与当前位置的进位值相加。
比如,两个链表对应位的数字分别为n1和n2,进位为carry(通常为0和1),则它们的和为(n1 + n2 + carry),对应位上数字变为(n1 + n2 + carry)%10,新的进位为(n1 + n2 + carry)/10。
如果两个链表长度不一样,长度短的链表后续对应位上值均为0即可。如果遍历结束之后,carray大于0(也就是等于1),则在结构链表后面新增一个节点,
实现代码如下:
class Solution { public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { ListNode head = null, tail = null; int carry = 0; while (l1 != null || l2 != null) { int n1 = l1 != null ? l1.val : 0; int n2 = l2 != null ? l2.val : 0; int sum = n1 + n2 + carry; if (head == null) { head = tail = new ListNode(sum % 10); } else { tail.next = new ListNode(sum % 10); tail = tail.next; } carry = sum / 10; if (l1 != null) { l1 = l1.next; } if (l2 != null) { l2 = l2.next; } } if (carry > 0) { tail.next = new ListNode(carry); } return head; } }
上述方法时间复杂度的计算与链表的长度有关,比如两个链表的长度分别为m和n,则遍历的次数为max(m,n),也就m和n中取最大值,所以时间复杂度为O(n)。
由于要对链表的每一位进行计算存储,并且最后如果有进位,还要多加一位,因此最长链表为max(m,n)+1,所以空间复杂度为O(n);
通过思路分析,写出上面的代码还是比较容易的。但这个题目是否可以考虑用递归的形式来解决呢?我们来看看方法二。
方法二:递归
第一种方法很简单,按照正常的思维逻辑来就可以了。但评论区有这样一句话“不用递归没有灵魂。尽管多数时候,递归不见得更有效率。”那么我们就来看看用递归的形式如何实现。
class Solution { public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { return add(l1,l2,0); } public ListNode add(ListNode l1, ListNode l2, int carry){ if(l1 == null && l2 == null && carry == 0) return null; int x = l1==null ? 0 : l1.val; int y = l2==null ? 0 : l2.val; int sum = x + y + carry; ListNode n = new ListNode(sum % 10); n.next = add(l1==null ? null : l1.next, l2==null ? null : l2.next, sum/10); return n; } }
上述代码的基本迭代逻辑循环如下:通过上图我们可以推演一下递归调用的时间复杂度。针对递归调用的时间复杂度计算,本质上要看:递归的次数✖️每次递归中的操作次数。那么,上述方法递归了几次呢?递归的次数也是与两个链表最长的那个的长度有关,最后可能会因为进位多算一次,因此递归次数为n或n+1,而内部计算并不随n的变化而变化,执行次数为常数。因此整体时间复杂度为n*1 = O(n)。
空间复杂度依旧与结果链表的长度有关,因此依旧为O(n)。
小结
就算法本身而言是比较简单的,理清思路,逐渐添加判断即可获得解法。重点在于大家是否能够想到通过递归算法来进行解答。本道题递归算法并没有让时间复杂度降低,而在某些情况下通过递归算法能将时间复杂度从O(n)降低到O(logn),这将是很大性能提升。比如,求x的n次方,大家可以尝试一下。