python实现最优合并问题： 给定k个排好序的序列s1,s2,…,sk，用2路合并算法将这k个序列合并成一个序列。假设所采用的2路合并算法合并两个长度分别为m和n的序列需要m+n-1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需要的总比较次数最少。

在Python中，最优合并问题是经典的计算机科学问题，通常涉及到动态规划(Dynamic Programming)技术。对于给定的k个已排序序列，目标是最小化合并这些序列所需的总比较次数。这个问题可以使用贪心策略结合回溯法来解决，但是更高效的解决方案是通过动态规划。

一个常见的做法是构建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示前i个序列按照最优顺序合并到第j个位置所需的最小比较次数。我们可以从单序列开始（i=1），然后逐个添加序列，每次添加都会有一个新的dp状态：

1. 初始化dp数组：dp[0][j] = 0 (因为没有序列，所以比较次数为0)
2. 使用双指针，遍历每个序列，对于每个序列si，将其与已处理的序列[j-i+1]到[j]进行比较，取较少的那一个作为新状态，并更新dp[i][j]。
3. 遍历所有可能的起始序列i和结束位置j，直到j >= k。
4. 最终dp[k][k]就是结果，即所有序列按最优顺序合并后的最小比较次数。

Python代码示例：

def merge_sorts(s):
    n = len(s)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
    
    # 递归边界和基础情况
    for i in range(1, n + 1):
        dp[i][i] = 0

    # 动态规划计算
    for l in range(2, n + 1):
        for i in range(l):
            j = i + l - 1
            min_comparisons = float('inf')
            for m in range(i, j + 1):
                min_comparisons = min(min_comparisons, dp[i][m] + dp[m + 1][j] + l - 1)
            dp[i][j] = min_comparisons

    return dp[0][n]

# 示例
seqs = [sorted(range(i)) for i in range(1, 6)]  # 创建5个排序好的序列
optimal_order = merge_sorts(seqs)
print("最优合并顺序的总比较次数:", optimal_order)