有两个集合采用递增有序的整数顺序表 A、B 存储，用 python 设计一个在时 间上尽可能高效的算法求两个集合的并集 C，C 仍然用顺序表存储，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)，并集 C=(1,2,3,4,5,7)。

在 Python 中设计一个时间效率较高的算法来找出两个有序整数集合 A 和 B 的并集，可以利用两个集合的特性，即它们都是已排序的。我们可以使用双指针技巧，从两个集合的开头开始比较元素，将较小的那个元素添加到结果集 C 中，并移动指向该元素之后的指针。当其中一个集合遍历完或者遇到更大的元素时，将另一个集合剩余部分加入到结果集中。

以下是具体的算法：

def union_sorted_lists(A, B):
    i = j = 0  # 初始化A和B的指针
    result = []  # 初始化结果列表

    while i < len(A) and j < len(B):  # 遍历两个列表
        if A[i] <= B[j]:  # 如果A的元素小于等于B的元素
            result.append(A[i])  # 添加到结果集
            i += 1  # 移动A的指针
        else:  # 如果A的元素大于B的元素
            result.append(B[j])  # 添加到结果集
            j += 1  # 移动B的指针

    # 将剩余未遍历的部分添加到结果集
    result.extend(A[i:]) if i < len(A) else result.extend(B[j:])
    
    return result

# 示例
A = [1, 3, 5, 7]
B = [1, 2, 4, 5, 7]
C = union_sorted_lists(A, B)
print(C)  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 7]

# 算法分析
# 时间复杂度：O(m + n)，其中 m 和 n 分别是 A 和 B 的长度。因为每个元素最多只会被访问一次。
# 空间复杂度：O(min(m, n))，最坏情况下需要存入整个 B 到结果列表中，因为 A 已经遍历完了。