632。最小的範圍涵蓋了k列表的元素 [2

non-decreasing Order 中的k列表。查找範圍的

我們定義範圍[a，b]小於範圍[c，d]如果b -a 或 a

nums = [[4,10,15,24,26]，[0,9,12,20]，[5,18,22,30]] [20,24]

解釋：

列表2：[0，9，12，20]，20在範圍內[20,24]。 列表3：[5，18，22，30]，22在範圍內[20,24]。

[2
• [2
[2
• nums.length == k
1 1
-10
• 5
5
num [i]在
non-decreasing order。

解決方案：

我們可以使用一個
• min-heap （或優先級隊列）來跟踪每個列表中的最小元素，同時維護滑動窗口以查找最小的範圍，其中包括每個列表中至少一個元素。 方法
• Min-heap初始化
：使用Min-Heap存儲每個K列表中的當前元素。每個堆條目將是一個包含值的元組，其列表的索引以及該列表中元素的索引。

最大值跟踪：在當前窗口中跟踪最大值。這很重要，因為範圍是由最小元素（來自堆）和當前最大值之間的差異決定的。

迭代直到列表的結尾
• ：對於每次迭代：
• 從堆中提取最小元素。
• 如果當前範圍[min_value，max_value]更新範圍，則小於先前記錄的最小範圍。
轉到獲取最小元素的列表中的下一個元素。更新最大值，然後將新元素添加到堆中。
• ：耗盡任何列表時的過程結束。
• 讓我們在PHP中實現此解決方案： 632。最小的範圍覆蓋k列表的元素

解釋：

堆初始化

處理堆
2. ： 從堆中提取最小元素，然後嘗試通過從同一列表中添加下一個元素來擴展範圍（如果可用）。
3. 在堆上添加新元素後，如果新元素更大，則更新MaxValue。 只要MaxValue和MinValue之間的差異小於先前記錄的範圍。
   終止
   • ：
   • 當任何列表耗盡元素時，循環停止，因為我們不能再包含該範圍內的所有列表。
4. 複雜性分析

：o（n * log k），其中n是所有列表中元素的總數，k是列表的數量。複雜性來自從堆中插入和刪除元素。
：o（k）用於在堆中存儲元素。

1. [2 [2