public : int kthSmallest ( vector < vector < int >> & matrix , int k ) { vector < int > res = merge ( matrix , 0 , matrix . size ( ) - 1 ) ; return res [ k - 1 ] ; vector < int > merge ( vector < vector < int >> & matrix , int left , int right ) //[left, right]的vector合并排序，成为一个大的有序的vector if ( left == right ) return matrix [ left ] ; int mid = left + ( right - left ) / 2 ; vector < int > A = merge ( matrix , left , mid ) ; vector < int > B = merge ( matrix , mid + 1 , right ) ; return mergeTwoVector ( A , B ) ; vector < int > mergeTwoVector ( vector < int > & A , vector < int > & B ) //归并两个升序序列 vector < int > temp ( A . size ( ) + B . size ( ) ) ; int A_start = 0 ; int B_start = 0 ; int start = 0 ; while ( A_start < A . size ( ) && B_start < B . size ( ) ) if ( A [ A_start ] <= B [ B_start ] ) temp [ start ++ ] = A [ A_start ++ ] ; temp [ start ++ ] = B [ B_start ++ ] ; if ( A_start == A . size ( ) ) while ( B_start < B . size ( ) ) temp [ start ++ ] = B [ B_start ++ ] ; while ( A_start < A . size ( ) ) temp [ start ++ ] = A [ A_start ++ ] ; return temp ;

#include <functional>
class Solution {
public:
	int kthSmallest(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
		struct point
			int val, x, y;
			point(int val, int x, int y) : val(val), x(x), y(y) {}
			bool operator> (const point& a) const { return this->val > a.val; }
		priority_queue<point, vector<point>, greater<point>> pri_queue;//维护一个三个元素的小顶堆
		for (int i = 0; i < matrix.size(); i++)
			pri_queue.push(point(matrix[i][0], i, 0));
		for (int i = 0; i < k - 1; i++)
			point temp = pri_queue.top();
			pri_queue.pop();
			if (temp.y + 1 < matrix[temp.x].size())
				pri_queue.push(point(matrix[temp.x][temp.y + 1], temp.x, temp.y + 1));
		return pri_queue.top().val;
                    和合并K个排序链表思路完全相同。法1：归并法2：优先级队列（小顶堆）class Solution {	//归并public:	int kthSmallest(vector&lt;vector&lt;int&gt;&gt;&amp; matrix, int k) {		vector&lt;int&gt;res = merge(matrix, 0, matrix.size()-1);		return res[k - 1];	}	vector&lt;int&gt;merge(vecto.
				
这是一个经典的面试问题。
通过使用堆可以解决此问题。时间复杂度为O（nlog（k）），其中n是元素总数，而k是数组数。
将O（log（k））插入到堆中需要花费O（log（k））来删除最小元素。
class ArrayContainer implements Comparable {
int[] arr;
int index;
public ArrayContainer(int[] arr, int...
				
博主小C就读于双非一本大学，Java后端选手，这一段时间过来，感触还是很多~ ，其实自己并不是大佬级别的，只是勤勤恳恳，不算差而已。
今天先记录一下面试中经常考察的两个算法题，主要为了总结以作备忘，算法思想还是很重要的，也希望能帮助到有需要的朋友。
高频出现在面试中的考察的题目：合并k个有序数组、合并k个有序链表。
				
Given k sorted integer arrays, merge them into one sorted array.
Example Given 3 sorted arrays:
[1, 3, 5, 7],
[2, 4, 6],
[0, 8, 9, 10, 11]]
return [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11].
Challenge D...
public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
		if(lists==null||lists.length==0)return null;
		return sort(lists, 0, l...