从合并链表聊递归
递归是工程师最常见的一种解决问题的方式，但是有时候不容易真正掌握。有人说是看起来很简单，自己写起来会费点劲。
最著名的例子就是斐波那契数列（Fibonacci sequence），通过寻找递推公式来计算出结果。
而最近刷到的一道合并链表的算法题，也可以使用递归来实现。下面看看题目描述吧：
将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
示例：
输入：1->2->4, 1->3->4
输出：1->1->2->3->4->4
来源：力扣（LeetCode）
先抛出本人观点，递归的关键是：找到边界条件和递归公式。
分析一下题目，可以发现用第一个链表l1的头部节点来去和l2的节点对比，如果大于l2的当前节点，那么偏移l1的next和l2继续对比大小。反之如果l1的头节点对比L2的当前节点更小，那么就需要对l2做类似处理。
这种不断对比和偏移的过程，可以总结出一种递归公式。
用伪代码写法就是：
if l1.val < l2.val:
l1.next = mergeTwoList(l1.next, l2)
return l1
else:
l2.next = mergeTwoList(l1, l2.next)
return l2
而边界条件就是在不断偏移的时候，走到某个链表的最后一个节点为止，伪代码就是：
if l1 === null:
return l2
if l2 === null:
return l1
用golang来实现，代码也很清晰：
type ListNode struct {
Val int
Next *ListNode
}
func mergeTwoLists(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
if l1 == nil {
return l2
}
if l2 == nil {
return l1
}
if l1.Val < l2.Val {
l1.Next = mergeTwoLists(l1.Next, l2)
return l1
} else {
l2.Next = mergeTwoLists(l1, l2.Next)
return l2
}
}
在LeetCode里面提交，运行反馈如下：
执行结果：
通过
显示详情
执行用时：
0 ms
, 在所有 Go 提交中击败了
100.00%
的用户
内存消耗：
2.6 MB
, 在所有 Go 提交中击败了
63.64%
的用户
可以看到递归是非常消耗内存的，它循环调用，犹如尔罗斯套娃，一层一层返回内层的调用结果。
如果要优化的话可以使用迭代方式来实现，代码需要做一些调整：
func mergeTwoLists(l1 *ListNode, l2 *ListNode) *ListNode {
head := &ListNode{}
result := head
for l1 != nil && l2 != nil {
if l1.Val < l2.Val {
head.Next = l1
head = head.Next
l1 = l1.Next
} else {
head.Next = l2
head = head.Next
l2 = l2.Next
}
}
if l1 == nil {
head.Next = l2
}
if l2 == nil {
head.Next = l1
}
return result.Next
}
可以看出需要创建一个头部指针来做偏移，而最终result作为一个合成结果链表来存储结果。
最后提交执行，发现结果数据稍微好看了一丢丢：
执行用时：
4 ms
, 在所有 Go 提交中击败了
62.28%
的用户
内存消耗：
2.5 MB
, 在所有 Go 提交中击败了
100.00%
的用户
由于在数据量不大的情况下，其实性能差距也不大，所以使用递归也是没有毛病的。