Sort a linked list in O ( n log n ) time using constant space complexity.
Example 1:
Input: 4->2->1->3
Output: 1->2->3->4
Example 2:
Input: -1->5->3->4->0
Output: -1->0->3->4->5
常见排序方法有很多，插入排序，选择排序，堆排序，快速排序，冒泡排序，归并排序，桶排序等等。。它们的时间复杂度不尽相同，而这里题目限定了时间必须为O(nlgn)，符合要求只有快速排序，归并排序，堆排序，而根据单链表的特点，最适于用归并排序。为啥呢？这是由于链表自身的特点决定的，由于不能通过坐标来直接访问元素，所以快排什么的可能不太容易实现（但是被评论区的大神们打脸，还是可以实现的），堆排序的话，如果让新建结点的话，还是可以考虑的，若只能交换结点，最好还是不要用。而归并排序（又称混合排序）因其可以利用递归来交换数字，天然适合链表这种结构。归并排序的核心是一个 merge() 函数，其主要是合并两个有序链表，这个在 LeetCode 中也有单独的题目 Merge Two Sorted Lists。由于两个链表是要有序的才能比较容易 merge，那么对于一个无序的链表，如何才能拆分成有序的两个链表呢？我们从简单来想，什么时候两个链表一定都是有序的？就是当两个链表各只有一个结点的时候，一定是有序的。而归并排序的核心其实是分治法 Divide and Conquer，就是将链表从中间断开，分成两部分，左右两边再分别调用排序的递归函数 sortList()，得到各自有序的链表后，再进行 merge()，这样整体就是有序的了。因为子链表的递归函数中还是会再次拆成两半，当拆到链表只有一个结点时，无法继续拆分了，而这正好满足了前面所说的“一个结点的时候一定是有序的”，这样就可以进行 merge 了。然后再回溯回去，每次得到的都是有序的链表，然后进行 merge，直到还原整个长度。这里将链表从中间断开的方法，采用的就是快慢指针，大家可能对快慢指针找链表中的环比较熟悉，其实找链表中的中点同样好使，因为快指针每次走两步，慢指针每次走一步，当快指针到达链表末尾时，慢指针正好走到中间位置，参见代码如下：
C++ 解法一：
class Solution {
public:
ListNode* sortList(ListNode* head) {
if (!head || !head->next) return head;
ListNode *slow = head, *fast = head, *pre = head;
while (fast && fast->next) {
pre = slow;
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
}
pre->next = NULL;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
ListNode* merge(ListNode* l1, ListNode* l2) {
ListNode *dummy = new ListNode(-1);
ListNode *cur = dummy;
while (l1 && l2) {
if (l1->val < l2->val) {
cur->next = l1;
l1 = l1->next;
} else {
cur->next = l2;
l2 = l2->next;
}
cur = cur->next;
}
if (l1) cur->next = l1;
if (l2) cur->next = l2;
return dummy->next;
}
};
Java 解法一：
public class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) return head;
ListNode slow = head, fast = head, pre = head;
while (fast != null && fast.next != null) {
pre = slow;
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
pre.next = null;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode dummy = new ListNode(-1);
ListNode cur = dummy;
while (l1 != null && l2 != null) {
if (l1.val < l2.val) {
cur.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
cur.next = l2;
l2 = l2.next;
}
cur = cur.next;
}
if (l1 != null) cur.next = l1;
if (l2 != null) cur.next = l2;
return dummy.next;
}
}
下面这种方法也是归并排序，而且在merge函数中也使用了递归，这样使代码更加简洁啦～
C++ 解法二：
class Solution {
public:
ListNode* sortList(ListNode* head) {
if (!head || !head->next) return head;
ListNode *slow = head, *fast = head, *pre = head;
while (fast && fast->next) {
pre = slow;
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
}
pre->next = NULL;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
ListNode* merge(ListNode* l1, ListNode* l2) {
if (!l1) return l2;
if (!l2) return l1;
if (l1->val < l2->val) {
l1->next = merge(l1->next, l2);
return l1;
} else {
l2->next = merge(l1, l2->next);
return l2;
}
}
};
Java 解法二：
public class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) return head;
ListNode slow = head, fast = head, pre = head;
while (fast != null && fast.next != null) {
pre = slow;
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
pre.next = null;
return merge(sortList(head), sortList(slow));
}
public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {
if (l1 == null) return l2;
if (l2 == null) return l1;
if (l1.val < l2.val) {
l1.next = merge(l1.next, l2);
return l1;
} else {
l2.next = merge(l1, l2.next);
return l2;
}
}
}
Github 同步地址：
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/148
类似题目：
参考资料：
https://leetcode.com/problems/sort-list/description/
https://leetcode.com/problems/sort-list/discuss/46857/clean-and-short-merge-sort-solution-in-c
LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中…)
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