迭代

同时遍历两个链表 ， 当前结点值较小的结点插入新的链表尾部。直到有一个链表为空 ， 我们将另一个非空链表插入新的链表尾部。

提示 : 使用哑结点，避免特判头结点。二路归并思想应用于链表~

class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* list1, ListNode* list2) {
        auto dummy = new ListNode (-1);
        auto tail = dummy;
        while(list1&&list2){
            if(list1->val<list2->val){
                tail->next = list1;
                tail = tail->next;
                list1 = list1->next;
            } 
            else{
                tail = tail->next = list2;
                list2 = list2->next;
            }
        }
        if(list1) tail->next = list1;
        if(list2) tail ->next = list2;
        return dummy->next;
    }
};

时间复杂度 $O(n+m)$ ， $n$ 是链表 $list1$ 的长度 ， $m$ 是链表 $list2$ 的长度 ， 遍历两个链表的时间复杂度 $O(n)$ 。

空间复杂度 $O(1)$ ， 除若干变量使用的常量级空间，没有使用额外的线性空间(算上答案空间，和递归的空间复杂度 $O(n+m)$ 一样)。

递归

巧妙的递归实现 ， 保留较小结点 ， 递归较大结点。

class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* list1, ListNode* list2) {
        if(!list1) return list2;//终止条件
        if(!list2) return list1;
        if(list1->val<list2->val){//保留较小结点,递归较大结点
            list1->next = mergeTwoLists(list1->next,list2);
            return list1;
        }else{
            list2->next = mergeTwoLists(list1,list2->next);
            return list2;
        }
    }
};

时间复杂度 $O(n+m)$ ， $n$ 是链表 $list1$ 的长度 ， $m$ 是链表 $list2$ 的长度 ， 递归遍历两个链表的时间复杂度 $O(n)$ 。

空间复杂度 $O(n+m)$ ， 递归体压栈的最大深度 $O(n)$ ， 空间复杂度 $O(n)$ 。

博主致语

理解思路很重要！
欢迎读者在评论区留言，作为日更博主，看到就会回复的。

AC