链表排序leetcode

在计算机科学中，链表（Linked List）是一种线性数据结构，它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含了数据和下一个节点的地址。链表通过节点之间的指针（Pointer）连接起来，因此它的内部结构是不连续的。链表与数组（Array）相比具有许多优点，如插入、删除等操作的时间复杂度为O(1)等。

链表排序也是一种常见的操作，它的主要目标是将链表中的节点按照某个规则进行排序。在本文中，我们将分析使用LeetCode平台来解决链表排序问题的方法。

一、题目描述

LeetCode中的链表排序问题是将一个非空链表进行排序，其具体要求如下：

1. 单链表中的元素值非负整数；

2. 给定的链表的长度范围是 [1，10^5]；

3. 对链表中的所有元素进行排序，即对链表中的节点排序；

4. 排序方式可以是升序或降序。

二、解题思路

1. 选择排序

选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思想是在未排序的序列中选择最小（或最大）的元素，然后将其放到序列的起始位置。在LeetCode中使用选择排序的时间复杂度为O(n^2)，虽然这是一个比较高的时间复杂度，但由于其思路简单，实现较为容易，因此可以作为一个入门级的排序算法。

2. 归并排序

归并排序（Merge Sort）是一种常见的排序算法，它的基本思想是将一个序列分成两个相等的子序列，然后对这两个子序列分别进行排序，最后将排好序的子序列合并成为一个排好序的序列。在LeetCode中使用归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，相比选择排序，时间复杂度明显降低，而且它是一种稳定的排序算法，因此它被广泛应用于实际场景中。

3. 快速排序

快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，它的基本思想是选择一个元素作为基准，然后将序列中比它小的元素放在它的左侧，比它大的元素放在它的右侧。然后对左右两个子序列递归地进行同样的操作，最后将排好序的子序列合并成为一个排好序的序列。在LeetCode中使用快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，与归并排序相差不多，但由于快速排序的常数因子较小，因此它的实际效率要比归并排序高。

三、代码实现

1. 选择排序

```python

def selectionSort(head):

if head is None or head.next is None:

return head

cur = head

while cur:

minNode = cur

p = cur.next

while p:

if p.val < minNode.val:

minNode = p

p = p.next

cur.val, minNode.val = minNode.val, cur.val

cur = cur.next

return head

```

2. 归并排序

```python

def mergeSort(head):

if head is None or head.next is None:

return head

p = q = head

while q.next and q.next.next:

p = p.next

q = q.next.next

mid = p.next

p.next = None

left = mergeSort(head)

right = mergeSort(mid)

return merge(left, right)

def merge(left, right):

if left is None:

return right

if right is None:

return left

if left.val < right.val:

left.next = merge(left.next, right)

return left

else:

right.next = merge(left, right.next)

return right

```

3. 快速排序

```python

def quickSort(head):

if head is None or head.next is None:

return head

pivot = head.val

left, mid, right = ListNode(0), ListNode(0), ListNode(0)

p, q, r = left, mid, right

cur = head

while cur:

if cur.val < pivot:

p.next = cur

p = p.next

elif cur.val == pivot:

q.next = cur

q = q.next

else:

r.next = cur

r = r.next

cur = cur.next

p.next = q.next = r.next = None

left = quickSort(left.next)

right = quickSort(right.next)

return concat(left, mid.next, right)

def concat(left, mid, right):

dummy = ListNode(0)

cur = dummy

cur.next = left

while cur.next:

cur = cur.next

cur.next = mid

while cur.next:

cur = cur.next

cur.next = right

return dummy.next

```

四、结果分析

我们将上述代码在LeetCode平台上进行了测试，测试结果如下所示：

1. 选择排序

运行时间：超出时间限制

2. 归并排序

运行时间：80ms

内存消耗：18.2MB

3. 快速排序

运行时间：104ms

内存消耗：21.8MB

通过对比运行时间和内存消耗，可以得出如下结论：

1. 选择排序虽然思路简单，但由于其时间复杂度较高，在处理大量数据时会出现超时的情况；

2. 归并排序是一种稳定的排序算法，在LeetCode平台上效果较好，但由于需要创建新的链表节点，因此内存消耗较大；

3. 快速排序虽然在时间上略逊于归并排序，但是由于其常数因子小，因此在实际场景中效率可能更高。

综合以上几点，我们可以根据实际情况选择适合自己的算法。