什么问题的时间复杂度为O(nlogk)？

排序算法中堆排序、归并排序以及快速排序都有O(nlogn)的时间复杂度。而在数据结构中，优先队列、二叉堆、哈希堆等都有O(logn)的时间复杂度，因此如果我们需要对一个长度为n的数组进行k路归并排序，时间复杂度就会为O(nlogk)。该问题的示例代码如下：

# 对k个有序数组进行归并排序
import heapq

def mergeKArrays(arrays):
  # 初始化一个最小堆
  min_heap = []
  # 将每个数组的第一个元素添加到堆中
  for i in range(len(arrays)):
    if len(arrays[i]) > 0:
      heapq.heappush(min_heap, (arrays[i][0], i, 0))
  
  result = []
  while min_heap:
    # 取出堆顶元素
    val, arr_idx, ele_idx = heapq.heappop(min_heap)
    # 将该元素添加到结果数组中
    result.append(val)
    # 将该元素所在数组的下一个元素添加到堆中
    if ele_idx + 1 < len(arrays[arr_idx]):
      heapq.heappush(min_heap, (arrays[arr_idx][ele_idx+1], arr_idx, ele_idx+1))
  
  return result

上述代码中，我们使用了一个最小堆，将每个数组的第一个元素添加到堆中。然后每次从堆中弹出最小的元素，将该元素添加到结果数组中，并将该元素所在数组的下一个元素添加到堆中。通过这种方式，我们就能实现对k个有序数组的归并排序，其时间复杂度为O(nlogk)。