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。
