合并K个排序数组/向量复杂度
合并K个排序数组/向量是一个常见的算法问题，其目标是将K个已排序的数组或向量合并成一个有序的数组或向量。
算法复杂度： 合并K个排序数组/向量的复杂度取决于所采用的算法。以下是两种常见的算法及其复杂度：
- 堆（Heap）算法：
- 时间复杂度：O(NlogK)，其中N是所有数组/向量中的元素总数，K是数组/向量的数量。
- 空间复杂度：O(K)，用于存储堆的大小。
- 分治算法：
- 时间复杂度：O(NlogK)，其中N是所有数组/向量中的元素总数，K是数组/向量的数量。
- 空间复杂度：O(1)，不需要额外的空间。
以上算法都可以有效地解决合并K个排序数组/向量的问题，选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。
应用场景： 合并K个排序数组/向量的问题在实际开发中有很多应用场景，例如：
- 合并多个有序日志文件。
- 合并多个有序的数据库查询结果。
- 合并多个有序的时间序列数据。
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