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(1)

1. 合并 F(200) 和 E(60)，比较次数： 200 + 60 - 1 = 259
   得到： F E(260)元素的合并表（长度为260）

2. 合并这个新表和 D(50)，比较次数： 260 + 50 - 1 = 309
   得到： (F E D)(310)元素的合并表（长度为310）

3. 合并该表和 C(40)，比较次数： 310 + 40 - 1 = 349

4. 合并该表和 B(35)，比较次数： 350 + 35 - 1 = 385

5. 最后合并该表和 A(10)，比较次数： 385 + 10 - 1 = 394

总比较次数： 259 + 309 + 349 + 385 + 394 = 1696

(2)

采用**“贪心合并”**的策略：

• 每次选择当前长度最短的两个表进行合并。
• 使用优先队列（小顶堆）维护所有表的长度。
• 每次弹出两个最短的表，归并得到新表后，将其长度重新加入堆中，直到只剩一个表。

理由：

• 这种策略可以最大限度地减少每次合并的比较次数，因为合并两个较小的表时比较次数较少，递归合并的一系列结果也保持总体上的优化，从而使总体比较次数最小。

总结：

• 采用贪心的优先合并策略（类似Huffman编码的构建策略），优先合并最短的两表，能有效减小总的比较次数，适用于N个不等长升序表的合并。构造哈夫曼树合并策略

 

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