diff --git a/practive/leetcode/0148.sort-list/148.h b/practive/leetcode/0148.sort-list/148.h
new file mode 100644
index 0000000..ab52ef7
--- /dev/null
+++ b/practive/leetcode/0148.sort-list/148.h
@@ -0,0 +1,69 @@
+/*
+ * 在 O(nlogn) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序。
+ * */
+
+struct ListNode {
+    int val;
+    ListNode* next;
+    ListNode(int x)
+        :val(x)
+        ,next(nullptr)
+    {}
+};
+
+/*
+ * 参考：Sort List——经典（链表中的归并排序） https://www.cnblogs.com/qiaozhoulin/p/4585401.html
+ * 归并排序法：在动手之前一直觉得空间复杂度为常量不太可能，因为原来使用归并时，都是 O(N)的，
+ * 需要复制出相等的空间来进行赋值归并。对于链表，实际上是可以实现常数空间占用的（链表的归并
+ * 排序不需要额外的空间）。利用归并的思想，递归地将当前链表分为两段，然后merge，分两段的方
+ * 法是使用 fast-slow 法，用两个指针，一个每次走两步，一个走一步，知道快的走到了末尾，然后
+ * 慢的所在位置就是中间位置，这样就分成了两段。merge时，把两段头部节点值比较，用一个 p 指向
+ * 较小的，且记录第一个节点，然后 两段的头一步一步向后走，p也一直向后走，总是指向较小节点，
+ * 直至其中一个头为NULL，处理剩下的元素。最后返回记录的头即可。
+ * 主要考察3个知识点，
+ * 知识点1：归并排序的整体思想
+ * 知识点2：找到一个链表的中间节点的方法
+ * 知识点3：合并两个已排好序的链表为一个新的有序链表
+ * */
+
+class Solution {
+public:
+    ListNode* sortList(ListNode* head) {
+        if (head == nullptr || head->next == nullptr) {
+            return head;                    
+        }
+        ListNode* left = head, *middle = left, *right = head;
+        while(right && right->next) {
+            right = right->next->next;
+            middle = left;
+            //跳出循环前，left 为中间节点，跳出后往后移动一位，指向 middle 后面的链表
+            left = left->next; 
+        }
+        //将链表分成两部分，前一部分以 middle 结尾，应该置空，后一阶段以 left 开头
+        middle->next = nullptr;
+        //分别对 head、left 链表进行排序（合并两个有序链表）
+        return merge(sortList(head), sortList(left));
+    }
+private:
+    //merge list
+    ListNode* merge(ListNode* l1, ListNode* l2) {
+        if(l1 == nullptr) {
+            return l2;                         
+        }
+        if(l2 == nullptr) {
+            return l1;                    
+        }
+        if(l1->val <= l2->val) {
+            l1->next = merge(l1->next, l2);
+            return l1;                                
+        } else {
+            l2->next = merge(l1, l2->next);
+            return l2;                                
+        }
+    }
+};
+
+/*
+ * 执行用时 : 68 ms, 在Sort List的C++提交中击败了96.75% 的用户
+ * 内存消耗 : 12.7 MB, 在Sort List的C++提交中击败了55.93% 的用户
+ * */
diff --git a/practive/leetcode/0148.sort-list/sort-list.go b/practive/leetcode/0148.sort-list/sort-list.go
new file mode 100755
index 0000000..5e07673
--- /dev/null
+++ b/practive/leetcode/0148.sort-list/sort-list.go
@@ -0,0 +1,70 @@
+package problem0148
+
+/*
+-----------------------------
+Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
+
+Example 1:
+
+Input: 4->2->1->3
+Output: 1->2->3->4
+Example 2:
+
+Input: -1->5->3->4->0
+Output: -1->0->3->4->5
+--------------------------
+*/
+
+// ListNode 是题目预定义的数据类型
+type ListNode = kit.ListNode
+
+func sortList(head *ListNode) *ListNode {
+    if head == nil || head.Next == nil {
+    return head
+    }
+    left, right := split(head)
+        return merge(sortList(left), sortList(right))
+}
+// 从中间位置，切分 list
+func split(head *ListNode) (left, right *ListNode) {
+    // head.Next != nil
+    // 因为， sortList 已经帮忙检查过了
+    // fast 的变化速度是 slow 的两倍
+    // 当 fast 到达末尾的时候，slow 正好在 list 的中间
+    slow, fast := head, head
+    var slowPre *ListNode
+    for fast != nil && fast.Next != nil {
+        slowPre, slow = slow, slow.Next
+            fast = fast.Next.Next
+    }
+    // 斩断 list
+    slowPre.Next = nil
+    // 使用 slowPre 是为了确保当 list 的长度为 2 时，会均分为两个长度为 1 的子 list
+    left, right = head, slow
+    return
+}
+// 把已经排序好了的两个 list left 和 right
+// 进行合并
+func merge(left, right *ListNode) *ListNode {
+    // left != nil , right != nil
+       
+    // 因为， sortList 已经帮忙检查过了
+
+    cur := &ListNode{}
+    headPre := cur
+    for left != nil && right != nil {
+        // cur 总是接上较小的 node
+        if left.Val < right.Val {
+            cur.Next, left = left, left.Next
+        } else {
+            cur.Next, right = right, right.Next
+        }
+        cur = cur.Next
+    }
+    // 处理 left 或 right 中，剩下的节点
+    if left == nil {
+        cur.Next = right
+    } else {
+        cur.Next = left
+    }
+}