最近在接受采访时我被问到这个问题：
将每个具有n个元素的k个排序数组合并到一个大小为n k的单个数组中，时间复杂度最小。*
我使用大小为k的minheap给出了一个解决方案，以找到k列表中最小元素的最小值。
这样，时间复杂度将降至-O（nklogk）。
但他并不相信。他想要一个时间复杂度为O（nk）的解决方案。
我在互联网上搜索过，但我无法找到解决方案。
答案 0 :(得分：4)
他错了，你是对的。或者这可能是一个棘手的问题。
如果存在这样的解决方案，你可以在O（K）中对任何大小为K的数组进行排序，这被证明是不可能的。
以下是：你只需将大小为K的数组划分为K个单例数组，然后应用你的魔法函数。
单例数组当然都是单独排序的。复杂性：O（K）用于构建单例数组，O（K * 1）用于合并（根据我们反驳的假设）。
答案 1 :(得分：2)
虽然你说得对，任何比较排序的下限是n * log（n）[其中n是数组的大小]，但是排序算法可以花费更少的时间。
由于您有k个排序列表，因此很容易找到最后要获取的列表的最小值（称为m）和最大值（称为M）值。现在你知道你需要排序的每个元素都在m和M之间。所以你可以使用Counting Sort，它需要线性时间。 [https://en.wikipedia.org/wiki/Counting_sort]
因此，需要O（k）来找到m和M然后O（n * k）来对数组进行排序。因此整个算法将采用O（nk）