有些HR可真是会“做文章”啊。你不签协议，他们就会告诉你：“我再跟领导争取一下。” 然后，一转眼，门禁卡、电脑、工作账号统统都被收回，你就只能回家等消息。
这个也是经典的HR套路：“公司战略调整，要搬到另一个城市，能去就去，去不了就自己辞职”。一听这个，很多人都觉得，不行我就辞职吧，结果呢？公司根本没搬走，依旧在原地。没有搬迁，也没补偿。
算法题：合并 K 个升序链表
聊一个在程序员面试中常见的经典题目：合并 K 个升序链表。
首先，题目要求是合并 k 个已经升序排列的链表。给定 k 个链表，每个链表已经是升序的，如何将它们合并成一个升序链表呢？一开始你可能会觉得，把每个链表的元素一个个取出来，放进一个大数组，排序后再构建链表不就行了？嗯，这个方案没错，但效率就差了些。
我们可以通过一个更聪明的方式，利用优先队列（小顶堆）。要知道，优先队列就是一个自动排序的数据结构，可以在我们不断弹出最小元素时，保证每次弹出的元素都是最小的。这里，我给大家分享一下我的思路：
我们用一个小顶堆来存储每个链表的头节点，每次从堆中弹出最小的节点，然后把它的下一个节点放入堆中。 因为每个链表本来就是升序的，所以一旦弹出一个节点，它的下一个节点肯定会比它大，所以不需要再次排序。 我们可以用堆来控制合并的顺序，这样就能大大提高效率。
说到这里，我们来写一下代码：
import java.util.PriorityQueue;
public class Solution {
public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
// 定义一个小顶堆，堆中的元素是链表节点
PriorityQueue<ListNode> heap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.val - b.val);
// 将每个链表的头节点都放入堆中
for (ListNode list : lists) {
if (list != null) {
heap.add(list);
}
}
// 创建一个虚拟头节点，方便处理边界情况
ListNode dummy = new ListNode(0);
ListNode current = dummy;
// 开始合并
while (!heap.isEmpty()) {
// 从堆中取出最小的节点
ListNode minNode = heap.poll();
// 将该节点接到当前链表的尾部
current.next = minNode;
current = current.next;
// 如果该节点有下一个节点，将下一个节点加入堆
if (minNode.next != null) {
heap.add(minNode.next);
}
}
// 返回合并后的链表
return dummy.next;
}
}
这里的代码逻辑其实就是我上面说的那样，使用优先队列来保证我们每次能取到最小的节点。PriorityQueue是Java提供的一个类，它本质上实现了一个小顶堆。在这个实现中，我们每次从堆中弹出最小的节点，然后将它的下一个节点（如果有的话）添加到堆中。通过这个方法，我们能够在每次循环时保持链表的有序性。
算法复杂度
讲到这里，有些小伙伴可能会关心这个算法的复杂度。我们知道，每次从堆中取出最小的节点的时间复杂度是 O(log K)，其中 K 是链表的数量。而在最坏的情况下，我们需要遍历每一个链表的所有节点，假设总共有 N 个节点。所以总的时间复杂度是 O(N log K)。
相比直接将所有元素放进一个数组排序（复杂度 O(N log N)），这种堆的方式可以明显提升效率，尤其是当 K 比 N 小的时候，优势更加明显。
改进？
话说回来，如果你对算法复杂度还比较敏感，有没有考虑过进一步优化？我想说的是，虽然这个算法已经在时间上做到了最优化，但实际上，我们可以进一步讨论它的空间复杂度。毕竟我们还需要一个堆来存储 k 个链表的头节点，所以空间复杂度是 O(K)。
不过，如果链表非常长，空间复杂度就变得不那么重要了，因为 K 通常小于 N，而时间复杂度的改进才是我们更关注的重点。
如果大家以后碰到类似的合并问题，记住用堆的方式来处理，效率能大幅提升。不过，像这种题目，面试官可能并不要求你在第一时间给出最优解，但如果你能在基础解法上进一步优化，给面试官留下深刻印象，绝对是加分项。
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