解剖链表合并算法：从中汲取相亲经验##

相亲就像链表的合并，需要考虑兼容性、方向和顺序。而对于链表合并算法，时间复杂度是评估合并效率的关键指标。复杂度可以从时间复杂度和空间复杂度两个维度进行评估。

链表合并算法有很多种，最常见的有迭代合并、递归合并和哨兵合并。

迭代合并

def merge_iterative(head1, head2):
    dummy = ListNode(0)
    curr = dummy
    while head1 and head2:
        if head1.val <= head2.val:
            curr.next = head1
            head1 = head1.next
        else:
            curr.next = head2
            head2 = head2.next
        curr = curr.next
    if head1:
        curr.next = head1
    if head2:
        curr.next = head2
    return dummy.next

时间复杂度：O(m + n)，其中m和n分别为两个链表的长度。

递归合并

def merge_recursive(head1, head2):
    if not head1:
        return head2
    if not head2:
        return head1
    if head1.val <= head2.val:
        head1.next = merge_recursive(head1.next, head2)
        return head1
    else:
        head2.next = merge_recursive(head1, head2.next)
        return head2

时间复杂度：O(m + n)，其中m和n分别为两个链表的长度。

哨兵合并

def merge_sentinel(head1, head2):
    dummy = ListNode(0)
    curr = dummy
    while head1 and head2:
        if head1.val <= head2.val:
            curr.next = head1
            head1 = head1.next
        else:
            curr.next = head2
            head2 = head2.next
        curr = curr.next
    if head1:
        curr.next = head1
    if head2:
        curr.next = head2
    return dummy.next

时间复杂度：O(m + n)，其中m和n分别为两个链表的长度。

比较

从时间复杂度来看，迭代合并、递归合并和哨兵合并的复杂度都是O(m + n)。因此，在链表长度相近的情况下，三种算法的效率基本相同。但在链表长度差异较大时，迭代合并的效率略优于递归合并和哨兵合并。

选择

在选择链表合并算法时，可以根据以下因素进行考虑：

• 链表长度： 如果链表长度相近，可以选择迭代合并、递归合并或哨兵合并。如果链表长度差异较大，可以选择迭代合并。
• 内存消耗： 哨兵合并需要额外创建一个哨兵节点，因此内存消耗略高于迭代合并和递归合并。
• 实现难度： 迭代合并的实现相对简单，递归合并和哨兵合并的实现稍复杂一些。

总之，链表合并算法的选择需要根据具体情况进行权衡。