题解 1:
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = nextclass Solution(object):def addTwoNumbers(self, l1, l2):""":type l1: ListNode:type l2: ListNode:rtype: ListNode"""carry = 0 # 初始化进位为0dummy_head = ListNode(0) # 创建一个虚拟头结点current = dummy_head # 初始化当前节点指向虚拟头结点while l1 or l2:x = l1.val if l1 else 0 # 获取l1当前节点的值,如果l1已经遍历完,则为0y = l2.val if l2 else 0 # 获取l2当前节点的值,如果l2已经遍历完,则为0# 计算当前位的和,加上进位_sum = x + y + carrycarry = _sum // 10 # 更新进位current.next = ListNode(_sum % 10) # 创建新节点,存储当前位的和current = current.next # 移动current指针if l1:l1 = l1.nextif l2:l2 = l2.next# 处理最高位可能的进位if carry > 0:current.next = ListNode(carry)return dummy_head.next # 返回结果链表的头节点
思路 2 :
假设代码的目标是两个逆序链表
l1
和l2
表示的非负整数相加,并返回结果的链表。它使用一个虚拟头结点dummy_head
来简化链表操作,同时使用carry
变量来跟踪进位。在循环中,它同时处理l1
和l2
上的每个节点,将它们的值相加,加上进位,计算新的进位并创建结果链表。最后,返回结果链表的头节点。
class Solution(object):def addTwoNumbers(self, l1, l2):carry = 0 # 初始化进位为0dummy_head = ListNode() # 创建一个虚拟头结点,无需默认值current = dummy_head # 初始化当前节点指向虚拟头结点while l1 or l2 or carry:# 获取l1和l2当前节点的值,如果l1或l2已经遍历完,则为0x = l1.val if l1 else 0y = l2.val if l2 else 0# 计算当前位的和,加上进位_sum = x + y + carry# 计算新的进位值和当前位的结果carry, result = divmod(_sum, 10)# 创建新节点,存储当前位的结果current.next = ListNode(result)# 移动current指针到新的节点current = current.next# 移动到下一个节点,如果l1或l2不为空的话if l1:l1 = l1.nextif l2:l2 = l2.nextreturn dummy_head.next # 返回结果链表的头节点
这些是代码的一些改进:
- 消耗为
ListNode
的构造函数提供了默认值,因为默认为None
。- 使用
divmod
函数同时计算商和余数,使代码更简洁。- 专业了循环条件,只要
l1
或l2
还有值,或者还有进位需要处理,就继续循环。
多线程任务处理:如果你有一个非常大的链表,你可以将链表分割成多个部分,然后使用多线程任务处理这些部分。这样可以加快计算速度,但需要小心处理线程同步问题。
使用NumPy数据库:如果链表非常大,并且需要进行大量的数学攻击,可以考虑将链表转换为NumPy数据库,然后使用NumPy提供的矢量化操作执行加法和进位处理。这将显着提高计算速度,但会占用更多内存。