LeetCode 之 JavaScript 解答第21题 —— 兼并两个有序链表（Merge Two Sorted Lists）

2024年5月1日 226次阅读 来源: 小鹿

Time：2019/4/9
Title: Merge Two Sorted Lists
Difficulty: Easy
Author: 小鹿

题目：Merge Two Sorted Lists

Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists.

Example:

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

Solve:

▉ 算法思绪

1、一般思绪，轮回遍历迭代比较大小，每掏出一个数据，将小数据加入到分外的数组中去，直到比较终了，将个中一个盈余的数组追加到分外的数组尾部。

2、递归思绪，满足递归的三个前提：

  • 将题目能不能化为子题目去处理？
  • 子题目的处理体式格局是不是和总题目类似？
  • 是不是有停止前提？
▉ 递归完成
var mergeTwoLists = function(l1, l2) {
    let result = null;
    //停止前提
    if(l1 == null) return l2;
    if(l2 == null) return l1;

    //推断数值大小递归
    if(l1.val < l2.val){
        result = l1;
        result.next = mergeTwoLists(l1.next,l2);
    }else{
        result = l2;
        result.next = mergeTwoLists(l2.next,l1);
    }

    //返回效果
    return result;
};
▉ 怎样明白递归？

实在递归最难的就是我们应当怎样去明白它，当我们完整明白了递归以后，就会发明递归异常轻易，代码简约。

我们常常明白递归会堕入到递归的细节上去，每每只递，归的时刻就完整隐约了，我也试着找了网上的关于递归诠释的，这么说吧，关于递归明白和运用，只要总结出本身的一套明白要领，才真正的控制递归，下面总结一下我本身明白的递归。

1、明白递归能够处理什么题目，也就是上边所讲到的处理的题目应当满足递归的三个前提。细致离开解说：

  • 将题目划分为子题目：假如我们推断该题目能够用递归处理了，比方兼并两个链表中比较结点大小，然后加入到新链表，然后在比较下一个结点大小，这个历程就是一个将题目化为子题目的历程，比较当前结点大小先要比较后一个节点与当前结点的大小，能够明白成“递”的历程。（就比如一扇扇包括关联的大门，问一共有几所大门，你拿着如果去翻开，发明里边另有一扇，然后再翻开，发明另有一扇，直到末了一扇。一般我们运用迭代轮回来处理这个题目，就比如翻开一扇大门就 加一；而递归要做的就是当大门悉数翻开的时刻，从里往外走封闭大门的时刻统计大门的数目）
  • 寻觅停止前提：递归必须有个停止前提，也就是子题目的处理方案，假如没有停止前提，题目就不会获得解答。如上方兼并链表的时刻，经由递归不停的比较下一结点，晓得个中一个链表比较终了为空了，效果返回第二个链表，也就是达到了停止的前提，最先“归”的历程。
  • 递推公式：你会问了，怎样写出递推公式呢？既然停止前提有了，那我们最先找出递归公式，下面是我本身总结出来的履历。

    ① 一看参数和 return。什么意思呢？比方上方兼并链表的代码，离别明白函数的参数和返回值是什么？参数是两个兼并的链表结颔首结点。返回值是兼并后的链表。

    ② 二凑参数和return。就是说我们要去根据参数和返回值去用递归捏造它，比较完成第一个结点，固然传入第二个节点，返回第一个结点到新链表尾部，那末递归就会返回新链表的下一结点。要屏蔽掉递归的细节，只看参数和返回值。

▉ 递归瑕玷

有时刻题目能够运用递归，然则因为递归的瑕玷会摒弃运用。

1、递归小心客栈溢出。

2、小心递归反复元素盘算。

3、递归的高空间复杂度。

▉ 怎样准确写出递归代码？

1、将题目化为子题目。

2、处理子题目。

3、寻觅停止前提。

4、写出递归公式。

5、将递推公式转化为代码。

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    原文作者：小鹿
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000018825498
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