[LeetCode]Sort List 链表排序 + Merge Two Sorted List 合并两个有序链表

Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.

看到了O(n log n)的复杂度，应该首先想到的就是归并排序Merge Sort， 这是面试中经常考察到的一个排序算法。

很多时候是以排序数组的形式给出的，但如果让你排序链表呢？其实原理是一样的，就是变通一下。那些对于数组适用的算法对于链表也是适用的。

不过链表相对于数组方便于增减移动，但是Merge Sort找链表中点就稍微费点事。熟悉链表的你一定会不假思索的想到解决办法，那就是一个快指针一个慢指针。既然找到了中点，那么我们把它分割成左半部分，右半部分。对于每个部分，递归进行分割。那么base case肯定是只有一个元素的时候(head.next==null) 我们让其返回自己，终结了这个递归的继续调用。最后，把分割成的小块全部Merge起来，就得到了结果。代码如下：

笔记：

1. 在写merge函数的时候，忘了让temp的一起跟着走了，导致找了10几分钟bug。一定要注意细节。

2. 对于快指针和慢指针，在while语句条件上又绕了好久（智商捉急）我觉得就是

while(fast!=null && fast.next!=null) 和 while(fast.next!=null && fast.next.next!=null) 都可以用来判断，但是给你的中点位置不一样。

例如 1->2->3->4

前者慢指针会在偶数长度的时候走到中点的后面,也就是(3), 后者则会走到 (2),其实这两个可以当做中点

但我们需要将这个链表断成2半,1->2 和 3->4。 因为单链表不能往前面走，所以这个情况下我们使用后者去作为判断条件。

public ListNode sortList(ListNode head) {        if(head==null || head.next==null){            return head;        }         ListNode mid=findMiddle(head);        ListNode left= sortList(head);        ListNode right=sortList(mid);                ListNode res=mergeSortedList(left, right);        return res;    }    public ListNode findMiddle(ListNode head){        ListNode fast=head,slow=head;        while(fast.next!=null && fast.next.next!=null){            fast=fast.next.next;            slow=slow.next;        }        ListNode temp=slow.next;        slow.next=null;        return temp;    }        public ListNode mergeSortedList(ListNode l1,ListNode l2){        ListNode dummy=new ListNode(0);        dummy.next=l1;        ListNode temp=dummy;        while(l1!=null && l2!=null){            if(l1.val<l2.val){                temp.next=l1;                l1=l1.next;            }  else {                temp.next=l2;                l2=l2.next;            }            temp=temp.next;        }        while(l1!=null){             temp.next=l1;                l1=l1.next;                temp=temp.next;        }        while(l2!=null){            temp.next=l2;            l2=l2.next;            temp=temp.next;        }        return dummy.next;            }