LeetCode Merge Two Sorted Lists

问题网址：https://leetcode.com/problems/merge-two-sorted-lists/description/

问题描述：
合并两个已排序的链接列表并将其作为新列表返回。 新列表应通过将前两个列表的节点拼接在一起来完成。

问题样例：

Input: 1->2->4, 1->3->4Output: 1->1->2->3->4->4

递归方法

我们可以递归地在两个列表上定义合并操作的结果，如下所示（避免围绕空列表的转角情况逻辑）：

\ left {\ begin {array} {ll} list1 [0] + merge（list1 [1：]，list2）＆list1 [0]

class Solution {    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {        if (l1 == null) {            return l2;        }        else if (l2 == null) {            return l1;        }        else if (l1.val < l2.val) {            l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);            return l1;        }        else {            l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);            return l2;        }    }}

复杂性分析
时间复杂度：O（n + m）
由于每次递归调用都会将指针递增为l1或l2（在每个列表末尾接近悬空的null），每个列表中每个元素只会有一次调用mergeTwoLists。 因此，列表的组合大小的时间复杂度是线性的。

空间复杂度：O（n + m）
第一次调用mergeTwoLists不会返回，直到l1和l2都结束，所以n + mn + m栈帧消耗O（n + m）空间。

迭代方法[接受]

通过假设l1完全小于l2并逐个处理元素，在l1中的必要位置插入l2的元素，我们可以通过迭代实现相同的想法。

首先，我们设置了一个虚假的“prehead”节点，以便我们稍后可以轻松地返回合并列表的头部。我们还维护一个prev指针，它指向我们正在考虑调整其下一个指针的当前节点。然后，我们做以下事情，直到l1和l2中的至少一个指向空：如果l1处的值小于或等于l2处的值，则将l1连接到前一个节点并且递增l1。否则，我们也是这样做，但对于l2。然后，无论我们连接了哪个列表，我们都会增加prev，使其跟我们的列表头之一保持一步。

循环结束后，l1和l2中至多有一个非空。因此（因为输入列表是按排序顺序排列的），如果任何一个列表都是非空的，它只包含大于所有先前合并的元素的元素。这意味着我们可以简单地将非空列表连接到合并列表并返回它。

class Solution {    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {        // maintain an unchanging reference to node ahead of the return node.        ListNode prehead = new ListNode(-1);        ListNode prev = prehead;        while (l1 != null && l2 != null) {            if (l1.val <= l2.val) {                prev.next = l1;                l1 = l1.next;            } else {                prev.next = l2;                l2 = l2.next;            }            prev = prev.next;        }        // exactly one of l1 and l2 can be non-null at this point, so connect        // the non-null list to the end of the merged list.        prev.next = l1 == null ? l2 : l1;        return prehead.next;    }}

复杂性分析
时间复杂度：O（n + m）

因为在每个循环迭代中，l1和l2中的一个是递增的，所以while循环运行迭代次数等于两个列表的长度之和。 所有其他的工作是不变的，所以整体的复杂性是线性的。

空间复杂度：O（1）
迭代方法只分配几个指针，所以它的内存占用总是不变的。