有两个集合采用递增有序的整数单链表A、B存储,设计一个在时间上尽可能高效的python算法求两个集合的并集C,C仍然用单链表存储,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

为了找到两个有序链表 A 和 B 的并集，并将其存储在一个新的有序链表 C 中，我们可以使用一种称为“归并排序”的思想。具体的步骤如下：

1. 初始化三个指针，分别指向链表 A、B 和新链表 C 的头部。
2. 当所有指针都不为空时，比较当前指针所指向的元素：
a. 如果 A 指针所指的元素小于 B 指针，则将 A 指针移动一位，并将其当前元素添加到 C 链表中。
b. 否则，如果 B 指针所指的元素小于等于 A，将 B 指针移动一位，并同样将其元素添加到 C。
3. 当其中一个链表遍历完时，将另一个链表剩余的部分依次添加到 C 链表的后面。

Python 实现如下：

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

def merge_sorted_lists(list_a, list_b):
    dummy = ListNode(0)  # 创建虚拟头节点
    current = dummy  # C链表的当前节点

    while list_a and list_b:
        if list_a.val < list_b.val:
            current.next = list_a
            list_a = list_a.next
        else:
            current.next = list_b
            list_b = list_b.next
        current = current.next  # 移动C链表的指针

    # 将未遍历完的链表添加到C链表
    if list_a:
        current.next = list_a
    elif list_b:
        current.next = list_b

    return dummy.next  # 返回实际并集链表的头节点

# 示例：
a_list = [ListNode(1, ListNode(3, ListNode(5, ListNode(7)))), None]
b_list = [ListNode(1, ListNode(2, ListNode(4, ListNode(5, ListNode(7))))]

result = merge_sorted_lists(a_list, b_list)

时间复杂度分析：
这个算法的时间复杂度是 O(M+N)，其中 M 和 N 分别是两个链表的长度，因为每个元素最多只会被访问一次。

空间复杂度分析：
这个算法的空间复杂度是 O(1)，除了存储输入链表的数据外，只额外使用了几个指针变量，所以它是一个原地合并的过程，不需要额外的存储空间。