可以使用三种方法进行合并：

假设您正在m lists与n elements each

算法1：-

合并一次列出两个。使用合并排序之类的合并例程，以在对列表进行排序时进行合并。没有任何库，实现起来非常简单。但是O(m^2*n)，如果m不大，则需要足够小的时间。

算法2：-

这是对1的改进。在这里，我们总是合并列表，而列表是其余列表中最小的两个。使用a priority queue来做到这一点，并选择最小的两个列表并将其合并，然后将新列表添加到队列中。这样做直到只剩下一个列表，这就是您的答案。此技术用于huffman coding生产optimal merge pattern。这需要O(m*n*logm)。此外，对于大小相似的列表，可以进行parallel选择，因为我们可以选择一对列表并进行并行合并。假设您有m processors算法可以理想地运行O(n*logm)而不是O(m*n*logm)

算法3：-

这是最有效的算法，其中您priority queue为所有列表的第一个元素维护a
并提取min以获取新元素，还维护列表min元素所属的索引，以便您可以从该列表中添加下一个元素。这取O(s*logm)s是所有列表中的总元素。