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“兩數(shù)相加”,小學(xué)加法運(yùn)算而已,不用遞歸沒有靈魂!

開發(fā) 前端
一道小學(xué)加法題,竟然在LeetCode上被標(biāo)記為“中等”難度,有些人“流下了沒有技術(shù)的眼淚”,有些人“一頓操作猛如虎,一看擊敗百分五……”。今天我們來看看LeetCode的第二道題“兩數(shù)相加”。

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「程序新視界」,作者丑胖俠二師兄 。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系程序新視界眾號。  

 前言

一道小學(xué)加法題,竟然在LeetCode上被標(biāo)記為“中等”難度,有些人“流下了沒有技術(shù)的眼淚”,有些人“一頓操作猛如虎,一看擊敗百分五……”。今天我們來看看LeetCode的第二道題“兩數(shù)相加”。

“兩數(shù)相加”

先來看題目描述,對應(yīng)官方鏈接:https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers

給你兩個(gè)非空的鏈表,表示兩個(gè)非負(fù)的整數(shù)。它們每位數(shù)字都是按照逆序的方式存儲的,并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能存儲一位數(shù)字。請你將兩個(gè)數(shù)相加,并以相同形式返回一個(gè)表示和的鏈表。你可以假設(shè)除了數(shù)字0之外,這兩個(gè)數(shù)都不會(huì)以0開頭。

兩數(shù)相加

鏈表節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下:

  1. public class ListNode { 
  2.    int val; 
  3.    ListNode next
  4.    ListNode() {} 
  5.    ListNode(int val) { this.val = val; } 
  6.    ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; } 
  7.  } 

題目說明

題目描述相對來說比較繞,我們可以直接理解為兩個(gè)多位的整數(shù)相加,只不過整數(shù)的每一位都是通過鏈表進(jìn)行存儲。比如,整數(shù)342,通過鏈表存儲正常來說應(yīng)該是3->4->2,但是計(jì)算時(shí),往往需要從低位開始計(jì)算,逢十進(jìn)一,所以題目中直接將整數(shù)表示為2->4->3,這樣反而不用將鏈表順序進(jìn)行反轉(zhuǎn)了,直接相加就可以了。

兩數(shù)相加

需要注意的是如果兩個(gè)鏈表的長度不同,則可以認(rèn)為長度短的鏈表的后面有若干個(gè) 0 ,鏈表遍歷結(jié)束,則如果進(jìn)位值大于0,則還需要在結(jié)果鏈表中附加一個(gè)值為1的節(jié)點(diǎn)。

方法一:模擬

上面已經(jīng)提到,鏈表是逆序的,因此直接對應(yīng)數(shù)字相加即可。基本操作遍歷兩個(gè)列表,逐位計(jì)算它們的和,并與當(dāng)前位置的進(jìn)位值相加。

比如,兩個(gè)鏈表對應(yīng)位的數(shù)字分別為n1和n2,進(jìn)位為carry(通常為0和1),則它們的和為(n1 + n2 + carry),對應(yīng)位上數(shù)字變?yōu)?n1 + n2 + carry)%10,新的進(jìn)位為(n1 + n2 + carry)/10。

如果兩個(gè)鏈表長度不一樣,長度短的鏈表后續(xù)對應(yīng)位上值均為0即可。如果遍歷結(jié)束之后,carray大于0(也就是等于1),則在結(jié)構(gòu)鏈表后面新增一個(gè)節(jié)點(diǎn),

實(shí)現(xiàn)代碼如下:

  1. class Solution { 
  2.     public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { 
  3.         ListNode head = null, tail = null
  4.         int carry = 0; 
  5.         while (l1 != null || l2 != null) { 
  6.             int n1 = l1 != null ? l1.val : 0; 
  7.             int n2 = l2 != null ? l2.val : 0; 
  8.             int sum = n1 + n2 + carry; 
  9.             if (head == null) { 
  10.                 head = tail = new ListNode(sum % 10); 
  11.             } else { 
  12.                 tail.next = new ListNode(sum % 10); 
  13.                 tail = tail.next
  14.             } 
  15.             carry = sum / 10; 
  16.             if (l1 != null) { 
  17.                 l1 = l1.next
  18.             } 
  19.             if (l2 != null) { 
  20.                 l2 = l2.next
  21.             } 
  22.         } 
  23.         if (carry > 0) { 
  24.             tail.next = new ListNode(carry); 
  25.         } 
  26.         return head; 
  27.     } 

上述方法時(shí)間復(fù)雜度的計(jì)算與鏈表的長度有關(guān),比如兩個(gè)鏈表的長度分別為m和n,則遍歷的次數(shù)為max(m,n),也就m和n中取最大值,所以時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。

由于要對鏈表的每一位進(jìn)行計(jì)算存儲,并且最后如果有進(jìn)位,還要多加一位,因此最長鏈表為max(m,n)+1,所以空間復(fù)雜度為O(n);

通過思路分析,寫出上面的代碼還是比較容易的。但這個(gè)題目是否可以考慮用遞歸的形式來解決呢?我們來看看方法二。

方法二:遞歸

第一種方法很簡單,按照正常的思維邏輯來就可以了。但評論區(qū)有這樣一句話“不用遞歸沒有靈魂。盡管多數(shù)時(shí)候,遞歸不見得更有效率。”那么我們就來看看用遞歸的形式如何實(shí)現(xiàn)。

  1. class Solution { 
  2.     public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { 
  3.         return add(l1,l2,0); 
  4.     } 
  5.     public ListNode add(ListNode l1, ListNode l2, int carry){ 
  6.         if(l1 == null && l2 == null && carry == 0) return null
  7.         int x = l1==null ? 0 : l1.val; 
  8.         int y = l2==null ? 0 : l2.val; 
  9.         int sum = x + y + carry; 
  10.         ListNode n = new ListNode(sum % 10); 
  11.         n.next = add(l1==null ? null : l1.next
  12.                      l2==null ? null : l2.next
  13.                      sum/10); 
  14.         return n;  
  15.     } 

上述代碼的基本迭代邏輯循環(huán)如下:

兩數(shù)相加

通過上圖我們可以推演一下遞歸調(diào)用的時(shí)間復(fù)雜度。針對遞歸調(diào)用的時(shí)間復(fù)雜度計(jì)算,本質(zhì)上要看:遞歸的次數(shù)??每次遞歸中的操作次數(shù)。那么,上述方法遞歸了幾次呢?遞歸的次數(shù)也是與兩個(gè)鏈表最長的那個(gè)的長度有關(guān),最后可能會(huì)因?yàn)檫M(jìn)位多算一次,因此遞歸次數(shù)為n或n+1,而內(nèi)部計(jì)算并不隨n的變化而變化,執(zhí)行次數(shù)為常數(shù)。因此整體時(shí)間復(fù)雜度為n*1 = O(n)。

空間復(fù)雜度依舊與結(jié)果鏈表的長度有關(guān),因此依舊為O(n)。

小結(jié)

就算法本身而言是比較簡單的,理清思路,逐漸添加判斷即可獲得解法。重點(diǎn)在于大家是否能夠想到通過遞歸算法來進(jìn)行解答。本道題遞歸算法并沒有讓時(shí)間復(fù)雜度降低,而在某些情況下通過遞歸算法能將時(shí)間復(fù)雜度從O(n)降低到O(logn),這將是很大性能提升。比如,求x的n次方,大家可以嘗試一下。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 程序新視界
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