本文介绍如何在python中高效合并两个各含2000万+元素、已排序且仅有少量差异的列表，避免o(n log n)排序开销，通过`heapq.merge`与`dict.fromkeys`实现近线性时间复杂度的去重合并。
当处理规模达千万级以上的有序列表时，常规的 sorted(set(list_1 + list_2)) 或 sorted(set(list_1) | set(list_2)) 方案会严重低效——根本原因在于：
✅ 你已拥有两个严格升序排列的输入列表；
❌ 却仍调用 sorted() 对总计约4000万个元素进行全量排序，时间复杂度为 O(N log N) ≈ O(4×10⁷ × log₂(4×10⁷))，实测耗时50分钟即源于此；
❌ 同时，set() 构造过程不仅丢失顺序，还需对全部元素哈希、判重、重新分配内存，进一步加剧开销。
真正高效的解法应尊重输入的有序性，采用归并（merge）思想：
✅ 推荐方案：heapq.merge + dict.fromkeys
import heapq # 假设 list_1 和 list_2 均为升序、元素可哈希（如 str/int） combined = list(dict.fromkeys(heapq.merge(list_1, list_2)))
- heapq.merge(list_1, list_2)：以 O(N) 时间复杂度流式归并两个有序序列（类似归并排序中的“合并”步骤），输出一个惰性迭代器，不一次性加载全部数据到内存；
- dict.fromkeys(...)：利用 Python 3.7+ 中 dict 保持插入顺序的特性，实现稳定去重（保留首次出现位置），时间复杂度 O(N)，且比 set() + sorted() 更轻量；
- list(...)：最终转为列表（若后续需随机访问）。
? 示例验证：list_1 = ['a', 'b', 'c', 'x'] list_2 = ['a', 'b', 'd', 'y'] combined = list(dict.fromkeys(heapq.merge(list_1, list_2))) # → ['a', 'b', 'c', 'd', 'x', 'y']
⚠️ 关键注意事项
- 输入必须严格有序：heapq.merge 不校验顺序，若输入乱序，结果将错误；
- 元素需可哈希：dict.fromkeys 要求键值可哈希（常见类型如 str, int, tuple 等均满足）；
- 内存友好性：heapq.merge 返回迭代器，dict.fromkeys 逐个消费，整体内存占用远低于构造完整 set 或临时大列表；
- 无需额外安装依赖：纯标准库方案，零第三方依赖。
? 性能对比（估算）
| 方法 | 时间复杂度 | 实测典型耗时（2000万级） | 内存峰值 |
|---|---|---|---|
| sorted(set(list_1 + list_2)) | O(N log N) | ~50 分钟 | 极高（临时列表 + set） |
| heapq.merge + dict.fromkeys | O(N) | 低（流式处理 + 单次遍历） |
✅ 进阶建议（超大规模场景）
若列表过大导致单机内存仍紧张，可考虑：
- 使用生成器分块处理（如每次归并100万项后写入磁盘）；
- 利用 itertools.islice 流式截取结果前N项（如只需Top-K）；
- 对于不可哈希元素（如嵌套字典），改用 itertools.groupby 配合 sorted(..., key=...) 归并后去重（需自定义键函数）。
综上，善用输入的有序性是性能跃迁的关键。抛弃“先拼接、再去重、最后排序”的惯性思维，转向 merge → dedupe 的流式范式，即可将数十分钟任务压缩至秒级，同时显著降低资源消耗。
