题解 1:
python
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution(object):
def addTwoNumbers(self, l1, l2):
"""
:type l1: ListNode
:type l2: ListNode
:rtype: ListNode
"""
carry = 0 # 初始化进位为0
dummy_head = ListNode(0) # 创建一个虚拟头结点
current = dummy_head # 初始化当前节点指向虚拟头结点
while l1 or l2:
x = l1.val if l1 else 0 # 获取l1当前节点的值,如果l1已经遍历完,则为0
y = l2.val if l2 else 0 # 获取l2当前节点的值,如果l2已经遍历完,则为0
# 计算当前位的和,加上进位
_sum = x + y + carry
carry = _sum // 10 # 更新进位
current.next = ListNode(_sum % 10) # 创建新节点,存储当前位的和
current = current.next # 移动current指针
if l1:
l1 = l1.next
if l2:
l2 = l2.next
# 处理最高位可能的进位
if carry > 0:
current.next = ListNode(carry)
return dummy_head.next # 返回结果链表的头节点
思路 2 :
假设代码的目标是两个逆序链表
l1
和l2
表示的非负整数相加,并返回结果的链表。它使用一个虚拟头结点dummy_head
来简化链表操作,同时使用carry
变量来跟踪进位。在循环中,它同时处理l1
和l2
上的每个节点,将它们的值相加,加上进位,计算新的进位并创建结果链表。最后,返回结果链表的头节点。
python
class Solution(object):
def addTwoNumbers(self, l1, l2):
carry = 0 # 初始化进位为0
dummy_head = ListNode() # 创建一个虚拟头结点,无需默认值
current = dummy_head # 初始化当前节点指向虚拟头结点
while l1 or l2 or carry:
# 获取l1和l2当前节点的值,如果l1或l2已经遍历完,则为0
x = l1.val if l1 else 0
y = l2.val if l2 else 0
# 计算当前位的和,加上进位
_sum = x + y + carry
# 计算新的进位值和当前位的结果
carry, result = divmod(_sum, 10)
# 创建新节点,存储当前位的结果
current.next = ListNode(result)
# 移动current指针到新的节点
current = current.next
# 移动到下一个节点,如果l1或l2不为空的话
if l1:
l1 = l1.next
if l2:
l2 = l2.next
return dummy_head.next # 返回结果链表的头节点
这些是代码的一些改进:
- 消耗为
ListNode
的构造函数提供了默认值,因为默认为None
。- 使用
divmod
函数同时计算商和余数,使代码更简洁。- 专业了循环条件,只要
l1
或l2
还有值,或者还有进位需要处理,就继续循环。
**多线程任务处理:**如果你有一个非常大的链表,你可以将链表分割成多个部分,然后使用多线程任务处理这些部分。这样可以加快计算速度,但需要小心处理线程同步问题。
**使用NumPy数据库:**如果链表非常大,并且需要进行大量的数学攻击,可以考虑将链表转换为NumPy数据库,然后使用NumPy提供的矢量化操作执行加法和进位处理。这将显着提高计算速度,但会占用更多内存。