本篇主要介绍在单链表进行分割，单链表进行分隔并使用快速排序、归并排序、集合排序、迭代、递归等方法的总结，愿各位大佬喜欢~~
目录
一、分隔链表
二、排序链表
2.1先介绍一个最容易最简单的方法
2.2普通归并排序（自顶向下）
2.3借鉴大佬的归并排序（自底向上也是最难的，空间复杂度o(1)）
2.4面试官让你用快排实现，不会做也得会
2.5快排2：
一、分隔链表
86. 分隔链表 - 力扣（LeetCode）
给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。
在分隔链表时，先考虑如何去分隔链表，怎么保证节点的next不形成环。
方法一：也是笨方法，找到第一个>x的值将小的值都逐个进行头插，随后将next指向第一个>x的值
class Solution {
public ListNode partition(ListNode head, int x) {
if (head == null || head.next == null) {
return head;
}
ListNode mark = new ListNode(0, head);
ListNode cur1 = mark;
while (cur1.next != null && cur1.next.val < x) {
cur1 = cur1.next;
}
ListNode firstMaxOrNull = cur1.next;
ListNode cur2 = cur1;
while (cur2 != null && cur2.next != null) {
if (cur2.next.val >= x) {
cur2 = cur2.next;
} else {
cur1.next = cur2.next;
cur2.next = cur2.next.next;
cur1 = cur1.next;
cur1.next = null;
}
}
cur1.next = firstMaxOrNull;
return mark.next;
}
}方法二：创建俩个链表进行分别插入，最后合并俩个链表
public ListNode partition(ListNode head, int x) {
ListNode minLink = new ListNode(0);//记录小值链表的头
ListNode minP = minLink;//对小表操作用的指针
ListNode maxLink = new ListNode(0);//记录大值链表的头
ListNode maxP = maxLink;//同理
while(head!=null){
if(head.val < x){//找到小的值
minP.next = head;//放入minLink中，操作指针后移一位
minP = head;
}else{
maxP.next = head;//放入maxLink中，操作指针后移一位
maxP = head;
}
head = head.next;
}
//遍历完成后记得后一段链表的最后节点指向null;
maxP.next = null;
//两段拼接
minP.next = maxLink.next;
return minLink.next;
}二、排序链表
148. 排序链表 - 力扣（LeetCode）
给你链表的头结点 head ，请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表 。
上一道题并没有让合并之后还要进行排序，本题不仅要分隔之后还要进行排序，此时可以想到很多种方法，比如堆排序，快速排序，归并排序等等。看似简单，却是很多大厂的面试题。
题目的进阶问题要求达到 O(nlogn) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度
时间复杂度是 O(nlogn) 的排序算法包括归并排序、堆排序和快速排序（快速排序的最差时间复杂度是 O（n^2），其中最适合链表的排序算法是归并排序。
2.1先介绍一个最容易最简单的方法
都存到集合中，排序后再进行赋值，如果写出这样，面试可能要回家喽！！！
class Solution {
//思路，先把链表存到数组，排序后重新更新链表
public ListNode sortList(ListNode head) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList();
ListNode p = head;
while(p != null){
list.add(p.val);
p = p.next;
}
Collections.sort(list);
p = head;
for(int i = 0;i<list.size();i++){
p.val = list.get(i);
p = p.next;
}
return head;
}
}2.2普通归并排序（自顶向下）
使用快慢指针进行找到中间节点，然后进行归并排序
public ListNode sortList(ListNode head){
return mergeSort(head);
}
// 找到一个链表的中点
public ListNode findMid(ListNode head) {
if (head == null) return head;
ListNode fast = head.next; // 快指针 每次走2步
ListNode slow = head; // 慢指针 每次走1步
while (fast != null && fast.next != null) {
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
}
return slow;
}
public ListNode mergeSort(ListNode head) {
// 当head.next==null时 说明当前链表只有一个元素 无序再排序
if (head == null || head.next == null) {
return head;
}
// 找到中间节点
ListNode mid = findMid(head);
// 存储中间节点的下一个结点
ListNode next = mid.next;
// 从中间结点断开 分别对两边进行mergeSort
mid.next = null;
// 返回排序后的头节点
ListNode left = mergeSort(head);
ListNode right = mergeSort(next);
// 返回合并之后的头节点
return merge(left, right);
}
public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode dummy = new ListNode(-1);
ListNode curr = dummy;
while (l1 != null && l2 != null) {
if (l1.val < l2.val) {
curr.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
curr.next = l2;
l2 = l2.next;
}
curr = curr.next;
}
if (l1 != null) {
curr.next = l1;
}
if (l2 != null) {
curr.next = l2;
}
return dummy.next;
}2.3借鉴大佬的归并排序（自底向上也是最难的，空间复杂度o(1)）
class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
ListNode dummy = new ListNode(-1, head);
// 获取链表的长度
int len = 0;
ListNode curr = head;
while (curr!=null) {
len++;
curr = curr.next;
}
// 循环遍历
// 外层遍历step 内层处理每step个元素进行一次merge
for (int step=1; step<len; step*=2) {
ListNode tail = dummy;
curr = dummy.next;
while (curr!=null) {
ListNode left = curr;
ListNode right = cut(left, step);
curr = cut(right, step);
tail.next = merge(left, right);
while (tail.next!=null) {
tail = tail.next;
}
}
}
return dummy.next;
}
// 将链表从from开始切掉前step个元素，返回后一个元素
public ListNode cut(ListNode from, int step) {
step--;
while (from!=null && step>0) {
from = from.next;
step--;
}
if (from==null) {
return null;
} else {
ListNode next = from.next;
from.next = null;
return next;
}
}
// 将两个有序链表合并成一个，返回合并后的头节点
public ListNode merge(ListNode l1, ListNode l2) {
ListNode dummy = new ListNode();
ListNode curr = dummy;
while (l1!=null && l2!=null) {
if (l1.val<l2.val) {
curr.next = l1;
l1 = l1.next;
} else {
curr.next = l2;
l2 = l2.next;
}
curr = curr.next;
}
if (l1!=null) {
curr.next = l1;
}
if (l2!=null) {
curr.next = l2;
}
return dummy.next;
}
}2.4面试官让你用快排实现，不会做也得会
public ListNode sortList3(ListNode head) {
return quickSortLinkedList(head)[0];
}
public ListNode[] quickSortLinkedList(ListNode head) {
if(head == null || head.next == null) return new ListNode[]{head,head};
//pivot为head，定义跟踪分割左右两个链表的头尾指针
ListNode p = head.next,headSmall= new ListNode(),
headBig = new ListNode(),tailSmall = headSmall, tailBig = headBig;
//partition操作，以pivot为枢纽分割为两个链表
while(p != null){
if(p.val < head.val){
tailSmall.next = p;
tailSmall = tailSmall.next;
}else{
tailBig.next = p;
tailBig = tailBig.next;
}
p = p.next;
}
//断开<pivot的排序链表、pivot、>=pivot的排序链表，链表变为三个部分
head.next = null;
tailSmall.next = null;
tailBig.next = null;
//递归partition
ListNode[] left = quickSortLinkedList(headSmall.next);
ListNode[] right = quickSortLinkedList(headBig.next);
//如果有<pivot的排序链表、连接pivot
if(left[1] != null) {
left[1].next = head;
}
//连接pivot、>=pivot的排序链表
head.next = right[0];
//确定排序后的头节点和尾节点
ListNode newHead,newTail;
if(left[0] != null) newHead = left[0];
else newHead = head;
if(right[1] != null) newTail = right[1];
else newTail = head;
//返回当前层递归排序好的链表头节点和尾节点
return new ListNode[]{newHead,newTail};
}2.5快排2：
用6个指针，分别指向小于部分的头h1和尾t1、等于部分的头h2和尾t2、大于部分的头h3和尾t3。
class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
return quickSort(head);
}
public ListNode quickSort(ListNode head) {
if (head==null || head.next==null) {
return head;
}
ListNode h1 = new ListNode();
ListNode h2 = new ListNode();
ListNode h3 = new ListNode();
ListNode t1 = h1;
ListNode t2 = h2;
ListNode t3 = h3;
ListNode curr = head;
int pivot = getMid(head).val; // 用中间节点的原因是，如果每次用最左边的结点，对于纯递增和纯递减的case就退化为O(n)
while (curr!=null) {
ListNode next = curr.next;
if (curr.val < pivot) {
curr.next = null;
t1.next = curr;
t1 = t1.next;
} else if (curr.val == pivot) {
curr.next = null;
t2.next = curr;
t2 = t2.next;
} else {
curr.next = null;
t3.next = curr;
t3 = t3.next;
}
curr = next;
}
// < 的链表和 > 的链表分别快排
h1 = quickSort(h1.next);
h3 = quickSort(h3.next);
// h1链表不一定有元素 h2链表一定有元素 先把h2、h3连起来
h2 = h2.next;
t2.next = h3;
// 如果h1链表为空 直接返回h2即可
// 否则找到h1链表的结尾，连上h2的头
if (h1==null) {
return h2;
} else {
t1 = h1;
// 找到t1链表的结尾
while (t1.next!=null) {
t1 = t1.next;
}
t1.next = h2;
return h1;
}
}
public ListNode getMid(ListNode head) {
ListNode fast = head;
ListNode slow = head;
while (fast!=null && fast.next!=null) {
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
}
return slow;
}
}merge 函数里只有一个 dummy 指针是新建的，后续节点都是直接拼接原链表的数据，所以一次 merge 操作的空间复杂度是 O(1)。而且 CPU 一次只能执行一个 merge 函数，merge 函数执行一次后，栈上申请的空间都释放掉了，所以，没有递归的解法，总的空间复杂度还是 O(1)。
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