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Python으로 정렬된 두 리스트 병합하기: 재귀 알고리즘 구현 방법

정렬된 두 개의 리스트 A와 B가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 두 리스트를 병합하여 하나의 정렬된 리스트 C를 만들어야 하며, 두 리스트의 크기는 서로 다를 수 있습니다.

예를 들어, A = [1,2,4,7]이고 B = [1,3,4,5,6,8]이라면, 병합된 리스트 C는 [1,1,2,3,4,4,5,6,7,8]이 됩니다.

재귀를 활용한 병합 접근법

이 문제는 재귀(recursion)를 사용하여 해결할 수 있습니다. merge() 함수는 다음과 같은 방식으로 동작합니다.

  • merge() 함수에 리스트 A와 B를 전달합니다.
  • A가 비어 있으면 B를 반환하고, B가 비어 있으면 A를 반환합니다. 이것이 재귀의 종료 조건(base case)입니다.
  • A의 현재 값이 B의 현재 값보다 작거나 같으면, A.next = merge(A.next, B)를 수행한 후 A를 반환합니다.
  • 그렇지 않은 경우에는 B.next = merge(A, B.next)를 수행한 후 B를 반환합니다.

Python 구현 예제

아래 코드에서는 연결 리스트(Linked List) 노드를 정의하고, 재귀적으로 두 리스트를 병합하는 Solution 클래스를 구현했습니다.

class ListNode:
    def __init__(self, data, next = None):
        self.val = data
        self.next = next

def make_list(elements):
    head = ListNode(elements[0])
    for element in elements[1:]:
        ptr = head
        while ptr.next:
            ptr = ptr.next
        ptr.next = ListNode(element)
    return head

def print_list(head):
    ptr = head
    print('[', end = "")
    while ptr:
        print(ptr.val, end = ", ")
        ptr = ptr.next
    print(']')

class Solution:
    def mergeTwoLists(self, l1, l2):
        """
        :type l1: ListNode
        :type l2: ListNode
        :rtype: ListNode
        """
        if not l1:
            return l2
        if not l2:
            return l1
        if(l1.val <= l2.val):
            l1.next = self.mergeTwoLists(l1.next, l2)
            return l1
        else:
            l2.next = self.mergeTwoLists(l1, l2.next)
            return l2

head1 = make_list([1,2,4,7])
head2 = make_list([1,3,4,5,6,8])
ob1 = Solution()
head3 = ob1.mergeTwoLists(head1, head2)
print_list(head3)

입력

head1 = make_list([1,2,4,7])
head2 = make_list([1,3,4,5,6,8])

출력

[1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8]

동작 원리 설명

이 알고리즘의 핵심은 각 단계마다 두 리스트의 첫 번째 노드 값을 비교하여 더 작은 노드를 결과 리스트의 앞쪽에 배치하는 것입니다. 비교 후 선택된 노드의 다음 노드와 나머지 리스트를 다시 재귀 호출로 병합하므로, 모든 노드가 처리될 때까지 이 과정이 반복됩니다.

시간 복잡도는 두 리스트의 총 길이를 n이라 할 때 O(n)이며, 재귀 호출로 인한 공간 복잡도 역시 O(n)입니다. 만약 재귀 깊이 제한이 걱정된다면 반복문(iterative) 방식으로도 동일한 로직을 구현할 수 있습니다.