博客
关于我
两个递增有序链表合并成递减排序
阅读量:317 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1718 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

链表归并排序实现

链表归并排序是一种高效的排序算法,尤其适用于处理大量数据时。其核心思想是将数据分成两半,分别排序后再合并。以下是实现细节及代码解析。

数据结构设计

  • 节点定义LNode 结构体包含数据字段和指向下一个节点的指针。
  • 链表创建函数CreateList 函数用于读取数据并构建链表。
  • 归并函数:通过交换指针pq,完成链表的合并。

算法思路

  • 链表初始化CreateList 函数创建链表节点并读取数据。
  • 归并过程:通过交换指针pq,将两个有序链表合并成一个新的链表。
  • 最终输出:将结果输出并验证排序正确性。
  • 代码解析

    #include 
    #include
    typedef struct LNode { int data; struct LNode* next;} LNode*, LinkList;LinkList CreateList() { LinkList L; L = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); L->next = NULL; LNode *q = L; LNode *p; int x; scanf("%d", &x); while (x != 999) { p = (struct LNode*)malloc(sizeof(LNode)); p->data = x; p->next = NULL; q->next = p; q = p; scanf("%d", &x); } return L;}void main() { LinkList a = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); LinkList b = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); a = CreateList(); b = CreateList(); LinkList c = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); c->next = NULL; LNode *p = a->next; LNode *q = b->next; LNode *y; while (p != NULL && q != NULL) { if (p->data <= q->data) { y = p->next; p->next = c->next; c->next = p; p = y; } else { y = q->next; q->next = c->next; c->next = q; q = y; } } if (q) { p = q; while (p != NULL) { y = p->next; p->next = c->next; c->next = p; p = y; } } y = c->next; while (y != NULL) { printf("%d ", y->data); y = y->next; }}

    实现特点

    • 时间复杂度:归并排序的时间复杂度为 O(n log n),在链表处理中表现优异。
    • 空间复杂度:额外空间主要用于存储归并后的链表,通常为 O(log n)。
    • 链表操作:通过交换指针实现高效的数据合并,避免了数组或堆栈的内存分配问题。

    该实现展示了链表归并排序的核心逻辑,适合处理大数据量的排序场景。

    转载地址:http://wxiq.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>