俩数相加
给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储,它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。
你可以假设除了数字 0 之外,这两个数字都不会以零开头。
示例:
输入:(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4) 输出:7 -> 0 -> 8 原因:342 + 465 = 807
下面是官方的思路答案
思路
我们使用变量来跟踪进位,并从包含最低有效位的表头开始模拟逐位相加的过程。
图1,对两数相加方法的可视化: 342 + 465 = 807342+465=807, 每个节点都包含一个数字,并且数字按位逆序存储。
算法
就像你在纸上计算两个数字的和那样,我们首先从最低有效位也就是列表 l1l1 和 l2l2 的表头开始相加。由于每位数字都应当处于 0 \ldots 90…9 的范围内,我们计算两个数字的和时可能会出现“溢出”。例如,5 + 7 = 125+7=12。在这种情况下,我们会将当前位的数值设置为 22,并将进位 carry = 1carry=1 带入下一次迭代。进位 carrycarry 必定是 00 或 11,这是因为两个数字相加(考虑到进位)可能出现的最大和为 9 + 9 + 1 = 199+9+1=19。
伪代码如下:
- 将当前节点初始化为返回列表的哑节点。
- 将进位 carrycarry 初始化为 00。
- 将 pp 和 qq 分别初始化为列表 l1l1 和 l2l2 的头部。
- 遍历列表 l1l1 和 l2l2 直至到达它们的尾端。
- 将 xx 设为节点 pp 的值。如果 pp 已经到达 l1l1 的末尾,则将其值设置为 00。
- 将 yy 设为节点 qq 的值。如果 qq 已经到达 l2l2 的末尾,则将其值设置为 00。
- 设定 sum = x + y + carrysum=x+y+carry。
- 更新进位的值,carry = sum / 10carry=sum/10。
- 创建一个数值为 (sum \bmod 10)(summod10) 的新节点,并将其设置为当前节点的下一个节点,然后将当前节点前进到下一个节点。
- 同时,将 pp 和 qq 前进到下一个节点。
- 检查 carry = 1carry=1 是否成立,如果成立,则向返回列表追加一个含有数字 11 的新节点。
- 返回哑节点的下一个节点。
请注意,我们使用哑节点来简化代码。如果没有哑节点,则必须编写额外的条件语句来初始化表头的值。
请特别注意以下情况:
测试用例 | 说明 |
---|---|
l1=[0,1]l1=[0,1] l2=[0,1,2]l2=[0,1,2] |
当一个列表比另一个列表长时。 |
l1=[]l1=[] l2=[0,1]l2=[0,1] |
当一个列表为空时,即出现空列表。 |
l1=[9,9]l1=[9,9] l2=[1]l2=[1] |
求和运算最后可能出现额外的进位,这一点很容易被遗忘 |
复杂度分析
时间复杂度:O(\max(m, n))O(max(m,n)),假设 mm 和 nn 分别表示 l1l1 和 l2l2 的长度,上面的算法最多重复 \max(m, n)max(m,n)次。
空间复杂度:O(\max(m, n))O(max(m,n)), 新列表的长度最多为 \max(m,n) + 1max(m,n)+1。
那么直接上代码:
/// <summary>
/// 声明链表
/// </summary>
public class ListNode
{
public int Val;
public ListNode Next;
public ListNode(int x)
{
Val = x;
}
}
public static ListNode Method2(ListNode l1, ListNode l2)
{
ListNode l3 = new ListNode(-1);
ListNode head = l3;
ListNode p1 = l1;
ListNode p2 = l2;
int carry = 0;
while (p1 != null || p2 != null)
{
int x = (p1 != null) ? p1.Val : 0;
int y = (p2 != null) ? p2.Val : 0;
int sum = x + y + carry;
carry = sum >= 10 ? 1 : 0;
l3.Next = new ListNode(sum % 10);
l3 = l3.Next;
if (p1 != null)
p1 = p1.Next;
if (p2 != null)
p2 = p2.Next;
}
if (carry == 1)
l3.Next = new ListNode(1);
return head.Next;
}
不过还是要吐槽一下,这个官网的算法检测波动实在太大,同一个算法俩次提交时间差别还是很大的,所以只供参考就好!!!