leetcode hot100 23. 合并 K 个升序链表 hard 分治迭代

这道题是"合并两个有序链表"的终极加强版。

迭代
直接自底向上合并链表：

两两合并 ：把 lists[0] 和 lists[1] 合并，合并后的链表保存在 lists[0] 中；把 lists[2] 和

lists[3] 合并，合并后的链表保存在 lists[2] 中；依此类推。
四四合并：把 lists[0] 和 lists[2] 合并（相当于合并前四条链表），合并后的链表保存在 lists[0] 中；把 lists[4] 和 lists[6] 合并，合并后的链表保存在 lists[4] 中；依此类推。
八八合并：把 lists[0] 和 lists[4] 合并（相当于合并前八条链表），合并后的链表保存在 lists[0] 中；把 lists[8] 和 lists[12] 合并，合并后的链表保存在 lists[8] 中；依此类推。

依此类推，直到所有链表都合并到 lists[0] 中。最后返回 lists[0]。

不需要创建新的数组，直接在原有的 lists 数组上进行原地合并。

第一轮 (step=1)：下标 0 和 1 合，2 和 3 合... 结果存回 0, 2, 4...
第二轮 (step=2)：下标 0 和 2 合，4 和 6 合... 结果存回 0, 4, 8...
第三轮 (step=4)：下标 0 和 4 合，8 和 12 合... 结果存回 0, 8...

举一个有 5 条链表的例子（ n = 5 n=5 n=5）。初始状态：lists = [L0, L1, L2, L3, L4]

第一轮 step = 1 ：step * 2 = 2（每隔 2 个下标处理一对）。range(0, 5 - 1, 2) → \rightarrow → i 的取值只有 0 和 2。
当 i = 0 时：合并 lists[0] 和 lists[0 + 1]。操作：lists[0] = merge(L0, L1)，step *= 2 =
当 i = 2 时：合并 lists[2] 和 lists[2 + 1]。操作：lists[2] = merge(L2, L3)
结束循环， step =step ×2= 2
lists 状态： [(L0+L1), L1, (L2+L3), L3, L4] （注意：L1 和 L3 虽然还在，但我们再也不会去读它们了）
第二轮 step = 2 ： step * 2 = 4（每隔 4 个下标处理一对）。range(0, 5 - 2, 4) → \rightarrow → i 的取值只有 0。
当 i = 0 时：合并 lists[0] 和 lists[0 + 2]。操作：lists[0] = merge((L0+L1), (L2+L3))
结束循环， step =step ×2= 4
lists 状态： [(L0+L1+L2+L3), L1, (L2+L3), L3, L4]
第三轮 step = 4 ：step * 2 = 8。range(0, 5 - 4, 8) → \rightarrow → i 的取值依然只有 0。
当 i = 0 时：合并 lists[0] 和 lists[0 + 4]。操作：lists[0] = merge((L0+L1+L2+L3), L4)
终于，落单的 L4 被合并进来了。
结束循环，lists 状态： [(L0+L1+L2+L3+L4), ...]

python 复制代码

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:

    def mergeTwoLists(self, l1, l2):

        # 21. 合并两个有序链表
        # 创建一个哑节点，作为新链表的起点
        prehead = ListNode(-1)
        dummy =  prehead

        while l1 and l2:
            if l1.val <= l2.val:
                dummy.next = l1
                l1 = l1.next
            else:
                dummy.next = l2
                l2 = l2.next
            dummy = dummy.next
        
        # 有一个链表已经用完
        if l1:
            dummy.next = l1
        else:
            dummy.next = l2 
        # 两个都空不用挂

        return prehead.next


    def mergeKLists(self, lists: List[Optional[ListNode]]) -> Optional[ListNode]:
        
        if not lists:
            return None

        n = len(lists)
        step = 1
        
        # 当步长小于链表总数时，继续合并
        while step < n:
            # 将 lists[i + step] 合并到 lists[i] 中
            for i in range(0, n - step, step * 2):
                lists[i] = self.mergeTwoLists(lists[i], lists[i + step])     

            # 步长翻倍：1 -> 2 -> 4 -> 8
            step *= 2   

        return lists[0]

如果剩下的链表不足一对（落单了），它会自动保留到下一轮，直到遇到可以合并的对象。

时间复杂度 ： O ( N log ⁡ K ) O(N \log K) O(NlogK)

外层 while 循环跑了 log ⁡ K \log K logK 次（步长不断翻倍）。由于步长翻倍（或规模减半），总共有 log ⁡ K \log K logK 层。

在每一层合并中，无论我们是怎么分组的（是 L 0 + L 1 L_0+L_1 L0+L1 还是 L 01 + L 23 L_{01}+L_{23} L01+L23），所有的 N N N 个节点都要通过 mergeTwoLists 重新排队。每一层都要处理 N N N 个节点。

总时间： N × log ⁡ K N \times \log K N×logK。

空间复杂度： O ( 1 ) O(1) O(1)

在原数组 lists 上操作。这是此解法的核心优势。

什么步长翻倍对应的是 log ⁡ K \log K logK 次循环

假设链表的总数 K K K，

循环停止的条件是 s t e p ≥ K step \ge K step≥K，每次循环 step = step × 2，即第 m m m 次循环后： s t e p = 2 m step = 2^m step=2m
2 m ≥ K 2^m \ge K 2m≥K根据对数的定义，对等式两边取对数： m ≥ log ⁡ 2 K m \ge \log_2 K m≥log2K

翻倍、减半

二分查找：每次搜索区间减半 → O ( log ⁡ n ) \rightarrow O(\log n) →O(logn)。
分治合并：每次规模翻倍 → O ( log ⁡ n ) \rightarrow O(\log n) →O(logn)。
快速幂：指数每次减半 → O ( log ⁡ n ) \rightarrow O(\log n) →O(logn)。

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