Programa de Python para fusionar tipo de listas enlazadas

A menudo se prefiere la ordenación por combinación para ordenar una lista vinculada. El lento rendimiento de acceso aleatorio de una lista enlazada hace que algunos otros algoritmos (como la ordenación rápida) funcionen mal y otros (como la ordenación heap) sean completamente imposibles. 

Deje que head sea el primer Node de la lista enlazada que se ordenará y headRef sea el puntero a head. Tenga en cuenta que necesitamos una referencia al encabezado en MergeSort() ya que la implementación a continuación cambia los siguientes enlaces para ordenar las listas vinculadas (no los datos en los Nodes), por lo que el Node principal debe cambiarse si los datos en el encabezado original no son los valor más pequeño en la lista enlazada. 

MergeSort(headRef)
1) If the head is NULL or there is only one element in the Linked List 
    then return.
2) Else divide the linked list into two halves.  
      FrontBackSplit(head, &a, &b); /* a and b are two halves */
3) Sort the two halves a and b.
      MergeSort(a);
      MergeSort(b);
4) Merge the sorted a and b (using SortedMerge() discussed here) 
   and update the head pointer using headRef.
     *headRef = SortedMerge(a, b);

# Python3 program to merge sort of linked list
  
# create Node using class Node.
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None
  
class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
      
    # push new value to linked list
    # using append method
    def append(self, new_value):
          
        # Allocate new node
        new_node = Node(new_value)
          
        # if head is None, initialize it to new node
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        curr_node = self.head
        while curr_node.next is not None:
            curr_node = curr_node.next
              
        # Append the new node at the end
        # of the linked list
        curr_node.next = new_node
          
    def sortedMerge(self, a, b):
        result = None
          
        # Base cases
        if a == None:
            return b
        if b == None:
            return a
              
        # pick either a or b and recur..
        if a.data <= b.data:
            result = a
            result.next = self.sortedMerge(a.next, b)
        else:
            result = b
            result.next = self.sortedMerge(a, b.next)
        return result
      
    def mergeSort(self, h):
          
        # Base case if head is None
        if h == None or h.next == None:
            return h
  
        # get the middle of the list 
        middle = self.getMiddle(h)
        nexttomiddle = middle.next
  
        # set the next of middle node to None
        middle.next = None
  
        # Apply mergeSort on left list 
        left = self.mergeSort(h)
          
        # Apply mergeSort on right list
        right = self.mergeSort(nexttomiddle)
  
        # Merge the left and right lists 
        sortedlist = self.sortedMerge(left, right)
        return sortedlist
      
    # Utility function to get the middle 
    # of the linked list 
    def getMiddle(self, head):
        if (head == None):
            return head
  
        slow = head
        fast = head
  
        while (fast.next != None and 
               fast.next.next != None):
            slow = slow.next
            fast = fast.next.next
              
        return slow
          
# Utility function to print the linked list 
def printList(head):
    if head is None:
        print(' ')
        return
    curr_node = head
    while curr_node:
        print(curr_node.data, end = " ")
        curr_node = curr_node.next
    print(' ')
      
# Driver Code
if __name__ == '__main__':
    li = LinkedList()
      
    # Let us create a unsorted linked list
    # to test the functions created. 
    # The list shall be a: 2->3->20->5->10->15 
    li.append(15)
    li.append(10)
    li.append(5)
    li.append(20)
    li.append(3)
    li.append(2)
      
    # Apply merge Sort 
    li.head = li.mergeSort(li.head)
    print ("Sorted Linked List is:")
    printList(li.head)
  
# This code is contributed by Vikas Chitturi

Sorted Linked List is: 
2 3 5 10 15 20

Complejidad de tiempo: O(n*log n)

Complejidad espacial: O(n*log n)

Enfoque 2: este enfoque es más simple y utiliza el espacio log n.

mergeSort():

1. If the size of the linked list is 1 then return the head
2. Find mid using The Tortoise and The Hare Approach
3. Store the next of mid in head2 i.e. the right sub-linked list.
4. Now Make the next midpoint null.
5. Llame recursivamente a mergeSort() en la lista subvinculada izquierda y derecha y almacene el nuevo encabezado de la lista vinculada izquierda y derecha.
6. Llame a merge() dados los argumentos nuevos encabezados de listas subvinculadas izquierda y derecha y almacene el encabezado final devuelto después de la fusión.
7. Devuelve el encabezado final de la lista enlazada fusionada.

fusionar (cabeza1, cabeza2):

1. Tome un puntero, digamos fusionado, para almacenar la lista fusionada en él y almacene un Node ficticio en él.
2. Tome una temperatura de puntero y asígnele fusionar.
3. Si los datos de head1 son menores que los datos de head2, entonces, almacene head1 en el siguiente de temp y mueva head1 al siguiente de head1.
4. De lo contrario, almacene head2 en el siguiente de temp y mueva head2 al siguiente de head2.
5. Mover temp al siguiente de temp.
6. Repita los pasos 3, 4 y 5 hasta que head1 no sea igual a nulo y head2 no sea igual a nulo.
7. Ahora agregue los Nodes restantes de la primera o la segunda lista vinculada a la lista vinculada fusionada.
8. Devuelve el siguiente de fusionado (que ignorará el maniquí y devolverá el encabezado de la lista enlazada fusionada final)

# Python program for the above approach
  
  
# Node Class
class Node:
      
    def __init__(self,key):
        self.data=key
        self.next=None
  
# Function to merge sort
def mergeSort(head):
    if (head.next == None):
        return head
      
    mid = findMid(head)
    head2 = mid.next
    mid.next = None
    newHead1 = mergeSort(head)
    newHead2 = mergeSort(head2)
    finalHead = merge(newHead1, newHead2)
    return finalHead
  
# Function to merge two linked lists
def merge(head1,head2):
    merged = Node(-1)
      
    temp = merged
    # While head1 is not null and head2
    # is not null
    while (head1 != None and head2 != None):
        if (head1.data < head2.data):
            temp.next = head1
            head1 = head1.next
        else:
            temp.next = head2
            head2 = head2.next
        temp = temp.next
      
    # While head1 is not null
    while (head1 != None):
        temp.next = head1
        head1 = head1.next
        temp = temp.next
      
    # While head2 is not null
    while (head2 != None):
        temp.next = head2
        head2 = head2.next
        temp = temp.next
      
    return merged.next
  
# Find mid using The Tortoise and The Hare approach
def findMid(head):
    slow = head
    fast = head.next
    while (fast != None and fast.next != None):
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
    return slow
  
# Function to print list
def printList(head):
    while (head != None):
        print(head.data,end=" ")
        head=head.next
  
# Driver Code
head = Node(7)
temp = head
temp.next = Node(10);
temp = temp.next;
temp.next = Node(5);
temp = temp.next;
temp.next = Node(20);
temp = temp.next;
temp.next = Node(3);
temp = temp.next;
temp.next = Node(2);
temp = temp.next;
  
# Apply merge Sort
head = mergeSort(head);
print("
Sorted Linked List is: 
");
  
printList(head);
   
# This code is contributed by avanitrachhadiya2155

Producción:

Sorted Linked List is: 
2 3 5 7 10 20 

Complejidad del tiempo : O(n*log n)

Complejidad espacial: O(log n)

¡ Consulte el artículo completo sobre Merge Sort para listas vinculadas para obtener más detalles!