现有两个递增有序的整数单链表A和B，设计一个尽可能高效的算法，求两个集合的交集C，C仍然是递增有序的单链表，并给出算法的时间和空间复杂度。例如A=(1, 3, 5, 7)，B=(1, 2, 4, 5, 7)，交集C=(1, 5, 7)。

算法思路：

由于A和B都是递增有序的单链表，我们可以采取类似于归并排序的思路，同时遍历A和B，找出A和B中相同的元素，将它们加入到结果集合C中。

具体实现：

1. 定义指针pA和pB分别指向A和B的头结点；
2. 定义指针pC指向结果集合C的头结点，初始为空；
3. 当pA和pB都不为空时，比较pA和pB所指向的节点的值的大小，如果相等，则将该节点加入到C中，并将pA和pB同时向后移动一位；如果不相等，则将值较小的指针向后移动一位；
4. 当pA或pB为空时，遍历结束，返回结果集合C。

算法时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为A和B的长度，空间复杂度为O(1)。

Python 代码实现：

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

def intersection(A: ListNode, B: ListNode) -> ListNode:
    pA, pB, pC = A, B, ListNode(0)
    res = pC
    
    while pA and pB:
        if pA.val == pB.val:
            pC.next = ListNode(pA.val)
            pC = pC.next
            pA = pA.next
            pB = pB.next
        elif pA.val < pB.val:
            pA = pA.next
        else:
            pB = pB.next
            
    return res.next

测试：

A = ListNode(1, ListNode(3, ListNode(5, ListNode(7))))
B = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(4, ListNode(5, ListNode(7)))))

C = intersection(A, B)

while C:
    print(C.val, end=' ')
    C = C.next

输出：

1 5 7