[数据结构与算法]java - 23. 合并K个升序链表 - 优先级队列PriorityQueue

一 思路

1 和合并2个升序链表类似，先对比链表头的k个数，这里用优先级队列(二叉树堆)来保存。
2 每次拿出二叉树堆中的最小值(即k个数中的最小值)，然后把当前链表的下一个节点入堆，始终保证是k个链表头，依次取最小值，直到排序完成

二 代码

class Solution {
    // 第一种写法：lambda表达式
    public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
        if (lists.length == 0) return null;
        PriorityQueue<ListNode> tempQueue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.val - o2.val);  //用于存放k个待排序的链表头
        ListNode dummy = new ListNode(-1);  // 虚拟头节点
        ListNode p = dummy;
        for (ListNode head : lists){
            if (head != null){
                tempQueue.add(head); // 拿到k个链表头
            }
        }

        while (!tempQueue.isEmpty()){
            p.next = tempQueue.poll();
            if (p.next.next != null){
                tempQueue.add(p.next.next);
            }
            p = p.next;
        }
        return dummy.next;
    }


-----------------------------------------------------------------------------------------
   
    // 第二种写法： 匿名类
    public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
        if (lists.length == 0) return null;
        //用于存放k个待排序的链表头
        PriorityQueue<ListNode> tempQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<ListNode>() {
            @Override
            public int compare(ListNode o1, ListNode o2) {
                return o1.val - o2.val;
            }
        });
        ListNode dummy = new ListNode(-1);  // 虚拟头节点
        ListNode p = dummy;
        for (ListNode head : lists){
            if (head != null){
                tempQueue.add(head); // 拿到k个链表头
            }
        }

        while (!tempQueue.isEmpty()){
            ListNode node = tempQueue.poll();
            p.next = node;
            if (p.next.next != null){
                tempQueue.add(p.next.next);
            }
            p = p.next;
        }
        return dummy.next;
    }
}

三 说明

????????1 通过看源码可以发现，优先级队列类一共提供了多种构造器，无参构造是默认队列长度为全局常量DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，值为11。

????????比较器默认为null。其他有参构造器均可用户指定，形参为优先级队列initialCapacity和比较器comparator。

    public PriorityQueue() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
    }

    public PriorityQueue(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, null);
    }

    public PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator) {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, comparator);
    }
    
    public PriorityQueue(int initialCapacity,
                         Comparator<? super E> comparator) {
        // Note: This restriction of at least one is not actually needed,
        // but continues for 1.5 compatibility
        if (initialCapacity < 1)
            throw new IllegalArgumentException();
        this.queue = new Object[initialCapacity];
        this.comparator = comparator;
    }

????????2 因此本题在初始化优先级队列的时候可以指定容量，也可以自动扩容。

????????但是比较器默认是按照自然顺序natural ordering 来排序，这肯定不是这道题的需求，这道题需要按照链表节点的值的大小来排序，这时候需要我们自定义比较器Comparator。

????????Comparator是一个接口，其中定义了抽象的compare方法。本题通过重写该方法达到比较链表节点值的目的，因此便有了解法二的定义匿名类重写compare方法的写法：

PriorityQueue<ListNode> tempQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<ListNode>() {
            @Override
            public int compare(ListNode o1, ListNode o2) {
                return o1.val - o2.val;
            }
        });

还有解法一lambda表达式的写法，两者的效果都一样。

PriorityQueue<ListNode> tempQueue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.val - o2.val);

根据比较器的规则，优先级队列将变为小顶堆或者大顶堆。

小顶堆，形参(o1, o2)??return?前减后(o1-o2)；
大顶堆，?形参(o1, o2)?return?后减前(o2-o1)；

????????

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