题目描述:

方法一:分治 O(kn*logk) O(logk)

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None class Solution:
def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) -> ListNode:
if not lists:return
return self.merge(lists,0,len(lists)-1)
def merge2lists(self,l1,l2):
if not l1:return l2
if not l2:return l1
if l1.val<l2.val:
l1.next = self.merge2lists(l1.next,l2)
return l1
else:
l2.next = self.merge2lists(l1,l2.next)
return l2
def merge(self,lists,left,right):
if left==right:
return lists[left]
mid = (right-left)//2 + left
l1 = self.merge(lists,left,mid)
l2 = self.merge(lists,mid+1,right)
return self.merge2lists(l1,l2)

方法二:优先级队列O(kn*logk) O(k)

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None class Solution:
def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) -> ListNode:
import heapq
dummy = ListNode(0)
p = dummy
head = []
for i in range(len(lists)):
if lists[i] :
heapq.heappush(head, (lists[i].val, i))
lists[i] = lists[i].next
while head:
val, idx = heapq.heappop(head)
p.next = ListNode(val)
p = p.next
if lists[idx]:
heapq.heappush(head, (lists[idx].val, idx))
lists[idx] = lists[idx].next
return dummy.next

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