一、题目描述
给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。
请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。
示例 1：
输入：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
输出：[1,1,2,3,4,4,5,6]
解释：链表数组如下：
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
将它们合并到一个有序链表中得到。
1->1->2->3->4->4->5->6
示例 2：
输入：lists = []
输出：[]
示例 3：
输入：lists = [[]]
输出：[]
提示：
k == lists.length
0 <= k <= 10^4
0 <= lists[i].length <= 500
-10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
lists[i] 按 升序 排列
lists[i].length 的总和不超过 10^4
二、解题思路：分治合并
在解决「合并K个排序链表」这个问题之前，我们先来看一个更简单的问题：如何合并两个有序链表？假设链表 a和 b 的长度都是 n，如何在 O(n)的时间代价以及 O(1)的空间代价完成合并？为了达到空间代价是 O(1)，我们的宗旨是「原地调整链表元素的 next 指针完成合并」。
首先我们需要一个变量 head 来保存合并之后链表的头部，你可以把 head 设置为一个虚拟的头（也就是 head 的 val 属性不保存任何值），这是为了方便代码的书写，在整个链表合并完之后，返回它的下一位置即可。
我们需要一个指针 tail 来记录下一个插入位置的前一个位置，以及两个指针 aPtr 和 bPtr 来记录 a 和 b未合并部分的第一位。注意这里的描述，tail 不是下一个插入的位置，aPtr 和 bPtr 所指向的元素处于「待合并」的状态，也就是说它们还没有合并入最终的链表。 当然你也可以给他们赋予其他的定义，但是定义不同实现就会不同。
当 aPtr 和 bPtr 都不为空的时候，取 val 熟悉较小的合并；如果 aPtr 为空，则把整个 bPtr 以及后面的元素全部合并；bPtr 为空时同理。
在合并的时候，应该先调整 tail 的 next 属性，再后移 tail 和 *Ptr（aPtr 或者 bPtr）。那么这里 tail 和 *Ptr 是否存在先后顺序呢？它们谁先动谁后动都是一样的，不会改变任何元素的 next 指针。
用分治的方法进行合并。
将 k个链表配对并将同一对中的链表合并；
第一轮合并以后， k 个链表被合并成了 k/2个链表，平均长度为 2n/k ，然后是k/4个链表，k/8个链表等等；
重复这一过程，直到我们得到了最终的有序链表。
三、代码
/**
* Definition for singly-linked list.
* struct ListNode {
* int val;
* ListNode *next;
* ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
* ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
* ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
* };
*/
class Solution {
public:
ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
return merge(lists, 0, lists.size() - 1);
}
ListNode* merge(vector <ListNode*> &lists, int l, int r) {
if (l == r) return lists[l];
if (l > r) return nullptr;
int mid = (l + r) >> 1;
return mergeTwoLists(merge(lists, l, mid), merge(lists, mid + 1, r));
}
ListNode* mergeTwoLists(ListNode *a, ListNode *b) {
if ((!a) || (!b)) return a ? a : b;
ListNode head, *tail = &head, *aPtr = a, *bPtr = b;
while (aPtr && bPtr) {
if (aPtr->val < bPtr->val) {
tail->next = aPtr; aPtr = aPtr->next;
} else {
tail->next = bPtr; bPtr = bPtr->next;
}
tail = tail->next;
}
tail->next = (aPtr ? aPtr : bPtr);
return head.next;
}
};四、复杂度分析
时间复杂度：考虑递归「向上回升」的过程——第一轮合并 k/2 组链表，每一组的时间代价是 O(2n)；第二轮合并k/4组链表，每一组的时间代价是 O(4n)......所以总的时间代价是 O(∑<1->正无穷>(2^(k/i)*2^i*n))=O(kn*logk)，故渐进时间复杂度为 O(kn*logk)。
空间复杂度：递归会使用到 O(logk) 空间代价的栈空间。
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