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📜  使用最小堆合并 K 个已排序链表的 C++ 程序 – 第 2 组

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:57:43.294000             🧑  作者: Mango

使用最小堆合并 K 个已排序链表的 C++ 程序 – 第 2 组

给定k个大小为n的链表,每个链表按非降序排序,将它们合并为一个排序(非降序)链表,并将排序后的链表打印为输出。
例子:

Input: k = 3, n =  4
list1 = 1->3->5->7->NULL
list2 = 2->4->6->8->NULL
list3 = 0->9->10->11->NULL

Output: 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9->10->11
Merged lists in a sorted order 
where every element is greater 
than the previous element.

Input: k = 3, n =  3
list1 = 1->3->7->NULL
list2 = 2->4->8->NULL
list3 = 9->10->11->NULL

Output: 1->2->3->4->7->8->9->10->11
Merged lists in a sorted order 
where every element is greater 
than the previous element.

资料来源:合并 K 排序的链表 |方法二

这篇文章的方法 3中讨论了该问题的有效解决方案。

方法:此解决方案基于用于解决此处讨论的“合并 k 个排序数组”问题的MIN HEAP方法。 MinHeap: Min-Heap 是一棵完全二叉树,其中每个内部节点中的值小于或等于该节点子节点中的值。将堆的元素映射到数组中很简单:如果一个节点存储在索引 k 处,那么它的左子节点存储在索引 2k + 1 处,其右子节点存储在索引 2k + 2 处。

  1. 创建一个最小堆并插入所有“k”链表的第一个元素。
  2. 只要 min-heap 不为空,请执行以下步骤:
    1. 删除最小堆的顶部元素(这是最小堆中所有元素中的当前最小值)并将其添加到结果列表中。
    2. 如果在上一步弹出的元素旁边存在一个元素(在同一个链表中),则将其插入最小堆。
  3. 返回合并列表的头节点地址。

下面是上述方法的实现:

C++
// C++ implementation to merge k
// sorted linked lists
// | Using MIN HEAP method
#include 
using namespace std;
  
struct Node {
    int data;
    struct Node* next;
};
  
// Utility function to create a new node
struct Node* newNode(int data)
{
    // allocate node
    struct Node* new_node = new Node();
  
    // put in the data
    new_node->data = data;
    new_node->next = NULL;
  
    return new_node;
}
  
// 'compare' function used to build up the
// priority queue
struct compare {
    bool operator()(
        struct Node* a, struct Node* b)
    {
        return a->data > b->data;
    }
};
  
// function to merge k sorted linked lists
struct Node* mergeKSortedLists(
    struct Node* arr[], int k)
{
    // priority_queue 'pq' implemented
    // as min heap with the
    // help of 'compare' function
    priority_queue, compare> pq;
  
    // push the head nodes of all
    // the k lists in 'pq'
    for (int i = 0; i < k; i++)
        if (arr[i] != NULL)
            pq.push(arr[i]);
      
      // Handles the case when k = 0 
      // or lists have no elements in them    
      if (pq.empty())
        return NULL;
    
      struct Node *dummy = newNode(0);
      struct Node *last = dummy;
    
    // loop till 'pq' is not empty
    while (!pq.empty()) {
  
        // get the top element of 'pq'
        struct Node* curr = pq.top();
        pq.pop();
  
          // add the top element of 'pq'
          // to the resultant merged list
        last->next = curr;
          last = last->next;  
        
          // check if there is a node
        // next to the 'top' node
        // in the list of which 'top'
        // node is a member
        if (curr->next != NULL)
            // push the next node of top node in 'pq'
            pq.push(curr->next);
    }
  
    // address of head node of the required merged list
    return dummy->next;
}
  
// function to print the singly linked list
void printList(struct Node* head)
{
    while (head != NULL) {
        cout << head->data << " ";
        head = head->next;
    }
}
  
// Driver program to test above
int main()
{
    int k = 3; // Number of linked lists
    int n = 4; // Number of elements in each list
  
    // an array of pointers storing the head nodes
    // of the linked lists
    Node* arr[k];
  
    // creating k = 3 sorted lists
    arr[0] = newNode(1);
    arr[0]->next = newNode(3);
    arr[0]->next->next = newNode(5);
    arr[0]->next->next->next = newNode(7);
  
    arr[1] = newNode(2);
    arr[1]->next = newNode(4);
    arr[1]->next->next = newNode(6);
    arr[1]->next->next->next = newNode(8);
  
    arr[2] = newNode(0);
    arr[2]->next = newNode(9);
    arr[2]->next->next = newNode(10);
    arr[2]->next->next->next = newNode(11);
  
    // merge the k sorted lists
    struct Node* head = mergeKSortedLists(arr, k);
  
    // print the merged list
    printList(head);
  
    return 0;
}


输出
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

复杂性分析:

  • 时间复杂度: O(N * log k) or O(n * k * log k),其中,'N'是所有链表中元素的总数,'k'是链表的总数,' n' 是每个链表的大小。
    所有N个节点的插入和删除操作都会在min-heap中进行。
    最小堆中的插入和删除需要 log k 时间。
  • 辅助空间: O(k)。
    优先级队列在任何时间点最多有“k”个元素,因此我们的算法所需的额外空间是 O(k)。

请参阅有关合并 k 排序链表的完整文章 |设置 2(使用最小堆)了解更多详情!