632。最小的范围涵盖了k列表的元素 [2

non-decreasing Order 中的k列表。查找范围的

我们定义范围[a，b]小于范围[c，d]如果b -a 或 a

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

解释：

列表2：[0，9，12，20]，20在范围内[20,24]。 列表3：[5，18，22，30]，22在范围内[20,24]。

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

解决方案：

我们可以使用一个
• min-heap （或优先级队列）来跟踪每个列表中的最小元素，同时维护滑动窗口以查找最小的范围，其中包括每个列表中至少一个元素。 方法
• Min-heap初始化
：使用Min-Heap存储每个K列表中的当前元素。每个堆条目将是一个包含值的元组，其列表的索引以及该列表中元素的索引。

最大值跟踪：在当前窗口中跟踪最大值。这很重要，因为范围是由最小元素（来自堆）和当前最大值之间的差异决定的。

迭代直到列表的结尾
• ：对于每次迭代：
• 从堆中提取最小元素。
• 如果当前范围[min_value，max_value]更新范围，则小于先前记录的最小范围。
转到获取最小元素的列表中的下一个元素。更新最大值，然后将新元素添加到堆中。
• ：耗尽任何列表时的过程结束。
• 让我们在PHP中实现此解决方案： 632。最小的范围覆盖k列表的元素

解释：

堆初始化

处理堆
2. ： 从堆中提取最小元素，然后尝试通过从同一列表中添加下一个元素来扩展范围（如果可用）。
3. 在堆上添加新元素后，如果新元素更大，则更新MaxValue。 只要MaxValue和MinValue之间的差异小于先前记录的范围。
   终止
   • ：
   • 当任何列表耗尽元素时，循环停止，因为我们不能再包含该范围内的所有列表。
4. 复杂性分析

：o（n * log k），其中n是所有列表中元素的总数，k是列表的数量。复杂性来自从堆中插入和删除元素。
：o（k）用于在堆中存储元素。

1. [2 [2