给定两个列表l1，l2，显示如何在O（1）时间内合并它们。列表的数据结构取决于您的设计方式。通过合并我的意思是说列表的结合。
例如：List1 = {1,2,3} List2 = {2,4,5}
合并清单= {1,2,3,4,5}
答案 0 :(得分：11)
直接无法将两个已排序的列表合并到O(1)中的一个已排序列表中。
关于你能做的最接近的事情是有一个“懒惰”合并，可以按需提取O(1)中的每个连续元素，但是为了执行完全合并，它仍然是O(N)（其中{ {1}}是元素的数量。）
你可以做的另一件事是物理上加入两个列表结束到一个列表，不执行任何merge algorithm，这样一个列表中的所有元素都来自于其他清单。事实上这可以在N中完成（如果列表保持头尾指针），但这不是传统定义的合并。
O(1) 如果问题是关于什么样的集合表示允许在O(1)中进行联合操作，那么是的，事实上这可以完成。在实践中有许多set representation可能，每个都有一些优点和缺点。
此专门表示的一个基本示例是disjoint-set data structure，它允许基本联盟和查找操作的O(1)摊销时间。 O(α(n))是Ackermann function的倒数;随着阿克曼函数的快速增长，其反α增长非常缓慢。不相交集数据结构实质上为任何实际大小提供了摊销α操作。
请注意，“disjoint”是一个关键点：它不能代表两个集合O(1)和{1, 2, 3}，因为这些集合不是不相交的。不相交的集合数据结构代表许多集合（不仅仅是两个），但是不允许两个不同的集合具有共同的元素。
另一个非常实用的集合表示是bit array，其中元素被映射到比特索引，而{2, 4, 5} / 0分别表示不存在/存在。通过这种表示，联合只是一个按位 OR ;交叉点按位 AND 。渐近地，这不是最佳表示，但它在实践中可以是高度高效的集合表示。
答案 1 :(得分：9)
你要找的不是算法在O（1）时间内合并两个“列表”。如果您将“列表”视为“链接列表”，那么这不能比O（n）更快地完成。
您要求查找的是数据结构，用于存储此数据，支持在O（1）时间内合并。此数据结构不是列表。在“硬”O（1）时间内合并仍然是不可能的，但是有一些数据结构支持在摊销 O（1）时间内合并。也许最着名的例子是Fibonacci Heap。
答案 2 :(得分：0)
我不是那么有经验，所以如果我说些蠢话，请不要打我。
这会有用吗？由于你有两个链接列表，你如何连接 在第一个列表的最后一个元素上 第二个清单的第一个元素？我们还在谈论指针吧？列表的最后一个元素的指针现在指向第二个列表的第一个元素。
这有用吗？
编辑：但我们正在寻找工会。所以我猜它不会...
答案 3 :(得分：-1)
您利用PC是具有2 ^（内存/存储空间位）状态的有限状态机，从而声明所有内容O(1)。