已知头指针分别为la和Ib的带头结点的 单链表中，结点按元素值非递减有序排列。写出将 la和Ib两链表归并成一个结点按元素值非递减有序排 列的单链表(其头指针为Ic)，并计算算法的时间复 杂度。

已知头指针分别为la和Ib的带头结点的
单链表中，结点按元素值非递减有序排列。写出将
la和Ib两链表归并成一个结点按元素值非递减有序排
列的单链表(其头指针为Ic)，并计算算法的时间复
杂度。

归并排序，o(n)。实现懒得写，自己查

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7447007
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：将两个按元素值递增次序排列的线性表归并为一个按元素值递减次序排列的单链表，并利用原来两个单链表的节点存放归并后的单链表
• 除此之外, 这篇博客: 回溯法与分支限界法的总结中的 在当前节点（扩展节点）处，先生成其所有的子节点（分支），然后再从当前的活节点（当前节点的子节点）表中选择下一个扩展节点。为了有效地选择下一个扩展节点，加速搜索的进程，在每一个活节点处，计算一个函数值（限界），并根据函数值，从当前活节点表中选择一个最有利的节点作为扩展节点，使搜索朝着解空间上有最优解的分支推进，以便尽快地找出一个最优解。分支限界法解决了大量离散最优化的问题。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 编写回溯算法代码时，要先考虑这个问题是一个什么搜索树，然后套用那个搜索树模板就行了。（例如：子集树就是：判断是否满足约束条件——计算、x[i]=1——递归左子树——归还——x[i]=0、递归右子树（注意限界思想））
  （例如：排列树就是：循环——判断是否满足约束条件——交换——计算——递归（注意限界思想）——归还）
  当然具体算法要具体分析
  还要注意及时更新解和存储解，别忘了进入右子树、循环结束前，要将你算的、交换过的东西，要归还回去。注意到达叶结点干什么，没有到达怎么做

  而分支限界算法的代码编写，首先编写三个类：活结点类、活结点属性类、入队类。然后选择好什么样的队列方式。一定要考虑好属性，然后什么时候添加结点、以及出队、和存储最优解

  两个算法编写，还要注意限界函数的设置，怎么设计一个好的代价函数可以裁掉更多的空间。这就是两个算法的优化思想。

  当然最重要的还要考虑好约束条件。

  具体逻辑代码还是多写多练。多去总结。这里也就只讲个大体思路。

• 您还可以看一下 王达老师的【深入理解计算机网络】讲师解读计算机网络原理视频课程（中）课程中的 网络层的必要性及主要功能小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  # 定义一个单链表节点类
  class ListNode:
      def __init__(self, val=0, next=None):
          self.val = val
          self.next = next
  
  # 定义合并两个单链表的函数
  def mergeTwoLists(l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
      # 定义虚拟头指针
      dummy = ListNode(0)
      # 定义指针p指向虚拟头指针
      p = dummy
      # 当两个链表都不为空时进行循环
      while l1 and l2:
          # 如果l1的值更小，则将p的next指向l1，并将l1指针向后移一位
          if l1.val <= l2.val:
              p.next = l1
              l1 = l1.next
          # 如果l2的值更小，则将p的next指向l2，并将l2指针向后移一位
          else:
              p.next = l2
              l2 = l2.next
          # 将p指针向后移一位
          p = p.next
      # 如果l1不为空，则将p的next指向l1
      if l1:
          p.next = l1
      # 如果l2不为空，则将p的next指向l2
      else:
          p.next = l2
      # 返回虚拟头指针的next指针，即为合并后的新链表的头指针
      return dummy.next
  
  # 定义合并两个单链表的函数，时间复杂度O(min(m,n))
  def mergeTwoLists(la: ListNode, lb: ListNode) -> ListNode:
      # 取两个链表的第一个节点
      pa, pb = la.next, lb.next
      # 如果其中一个链表为空，则直接返回另一个链表
      if not pa:
          return lb
      elif not pb:
          return la
      # 如果两个链表都不为空，比较第一个节点的大小
      if pa.val < pb.val:
          # 如果la的第一个节点更小，则先将la的第一个节点记为头结点
          pc = la
          pa = pa.next
      else:
          # 如果lb的第一个节点更小，则先将lb的第一个节点记为头结点
          pc = lb
          pb = pb.next
      # pt指向新链表的最后一个节点，初始时为pc
      pt = pc
      while pa and pb:
          # 如果la的当前节点更小，则将当前节点加入到新链表的尾部
          if pa.val < pb.val:
              pt.next = pa
              pa = pa.next
          # 如果lb的当前节点更小，则将当前节点加入到新链表的尾部
          else:
              pt.next = pb
              pb = pb.next
          # 将pt指向新链表的最后一个节点
          pt = pt.next
      # 如果la还有剩余节点，则将剩余节点挂到新链表的尾部
      if pa:
          pt.next = pa
      # 如果lb还有剩余节点，则将剩余节点挂到新链表的尾部
      else:
          pt.next = pb
      # 返回新链表的头结点
      return pc.next
  
  # 调用函数，将两个单链表按元素值非递减有序排列合并成一个新的单链表
  la = ListNode(0, ListNode(1, ListNode(3, ListNode(5))))
  lb = ListNode(0, ListNode(2, ListNode(4, ListNode(6))))
  lc = mergeTwoLists(la, lb)
  # 输出新的单链表
  while lc:
      print(lc.val, end=' ')
      lc = lc.next
  # 时间复杂度O(m+n)，其中m、n分别为两个链表的长度
  

  注：以上代码中都采用的是后插法，时间复杂度O(m+n)，其中m、n分别为两个链表的长度。代码段落1采用的是递归法，代码量更少，但是时间复杂度和空间复杂度均为O(m+n)，可能会出现栈溢出的问题。如果链表过长，建议使用代码段落2中的方法，时间复杂度更低。