LeetCode 分类刷题：1669. 合并两个链表

题目

给你两个链表 list1 和 list2 ，它们包含的元素分别为 n 个和 m 个。

请你将 list1 中下标从 a 到 b 的全部节点都删除，并将list2 接在被删除节点的位置。

下图中蓝色边和节点展示了操作后的结果：

请你返回结果链表的头指针。

提示：

3 <= list1.length <=
1 <= a <= b < list1.length - 1
1 <= list2.length <=

解析

我的思路：

// 第一次快指针从头走(b-a+2)步

// 第二次快指针继续走a-1步，慢指针从头走a-1步

// 修改快慢指针分别指向链表2的尾和头

官方题解思路：

// 第一次慢指针从头走a-1步

// 让快指针指向慢指针的位置，再走(b-a+2)步

// 慢指针的next指向list2（头节点）

// list2移动到链表2的尾节点

// 快指针的next指向list2（尾节点）

对比可以发现官方题解有几处巧思，比如：直接让快指针指向慢指针再走(b-a+2)步；确定快慢指针的位置后，先让慢指针的下个节点链接上链表2，再将链表2的头指针用于移动，寻找尾节点，避免了创建新的指针变量。

答案

我的答案：

javascript 复制代码

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * function ListNode(val, next) {
 *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
 *     this.next = (next===undefined ? null : next)
 * }
 */
/**
 * @param {ListNode} list1
 * @param {number} a
 * @param {number} b
 * @param {ListNode} list2
 * @return {ListNode}
 */
var mergeInBetween = function(list1, a, b, list2) {
    // 第一次快指针走(b-a+2)步
    // 第二次快指针走a-1步，慢指针走a-1步
    // 修改快慢指针分别指向链表2的尾和头
    let slow = list1;
    let fast = list1;
    for(let i = 0; i < b - a + 2; i++) {
        fast = fast.next;
    }
    for(let i = 0; i < a - 1; i++) {
        fast = fast.next;
        slow = slow.next;
    }
    let tail2 = list2;
    while(tail2.next) {
        tail2 = tail2.next;
    }
    slow.next = list2;
    tail2.next = fast;
    return list1;
};

官方题解：

javascript 复制代码

var mergeInBetween = function(list1, a, b, list2) {
    let preA = list1;
    for (let i = 0; i < a - 1; i++) {
        preA = preA.next;
    }
    let preB = preA;
    for (let i = 0; i < b - a + 2; i++) {
        preB = preB.next;
    }
    preA.next = list2;
    while (list2.next) {
        list2 = list2.next;
    }
    list2.next = preB;
    return list1;
};

// 作者：力扣官方题解
// 链接：https://leetcode.cn/problems/merge-in-between-linked-lists/solutions/2079499/he-bing-liang-ge-lian-biao-by-leetcode-s-alt8/
// 来源：力扣（LeetCode）
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复杂度分析

时间复杂度：O(n+m)，其中 n 是 list1 的长度，m 是 list2 的长度。

空间复杂度：O(1)

我觉得时间复杂度是O(b + m)，但是官方题解给的是O(n+m)？

O(b + m)：强调操作与b的直接关系。

O(n + m)：强调最坏情况下与链表1长度的关系。

更规范的表述是O(n + m)，因为算法分析通常以输入规模的完整上限为准。