LeetCode 88. Merge Sorted Array

在这里插入图片描述

这道题的解法比较巧妙
最开始的想法是从前往后开始合并数组,不过发现这样需要不断往后移动数组,时间开销比较大
标准题解是从两个数组的最后一个元素开始比较,将大的放在第一个数组后面空闲的位置[为什么?因为合并之后的数组的大小是确定的,并且两个数组已经是排序好的]。
边界条件:在第一个数组中所有元素都放到正确位置之后,第二个数组还有元素没有放置到第一个数组
从末尾开始合并的思路很巧妙,这个和Longest Common Subsequence 那道题一样,都是从尾部开始考虑问题

package array.No88;

class Solution2 {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int i = m-1;
        int j = n-1;
        int k = m+n-1;
        while(i >=0 && j >= 0){
            if(nums1[i] > nums2[j]) nums1[k--] = nums1[i--];
            else nums1[k--] = nums2[j--];
        }
        while(j >= 0)
            nums1[k--] = nums2[j--];
    }
}
### LeetCode Problem 88 Python 解法 LeetCode88 题名为 **Merge Sorted Array**,其目标是将两个已排序数组合并成一个有序数组。以下是该问题的一个高效解决方案: #### 合并排序数组的核心逻辑 为了优化空间复杂度,通常采用从后向前填充的方法来解决此问题。这种方法避免了频繁移动元素的操作,从而提高了效率[^1]。 ```python class Solution: def merge(self, nums1, m, nums2, n): """ Do not return anything, modify nums1 in-place instead. """ p1, p2 = m - 1, n - 1 tail = m + n - 1 while p1 >= 0 and p2 >= 0: if nums1[p1] > nums2[p2]: nums1[tail] = nums1[p1] p1 -= 1 else: nums1[tail] = nums2[p2] p2 -= 1 tail -= 1 # 如果nums2还有剩余,则将其复制到nums1前面部分 nums1[:p2 + 1] = nums2[:p2 + 1] ``` 上述代码通过双指针技术实现了原地修改 `nums1` 的功能。它的时间复杂度为 \(O(m+n)\),其中 \(m\) 和 \(n\) 分别表示 `nums1` 和 `nums2` 中有效元素的数量。 --- #### 边界条件处理 需要注意的是,在某些情况下,如果 `nums1` 原始数据已经全部被覆盖完毕而 `nums2` 还有未处理的数据,则需要额外的步骤将这些数据拷贝至 `nums1` 的前部位置[^2]。 --- #### 测试用例验证 下面提供了一些测试用例以帮助理解算法的行为: ```python # 初始化对象实例 solution = Solution() # 定义输入参数 nums1 = [1, 2, 3, 0, 0, 0] m = 3 nums2 = [2, 5, 6] n = 3 # 调用方法执行操作 solution.merge(nums1, m, nums2, n) print(nums1) # 输出应为 [1, 2, 2, 3, 5, 6] ``` 以上代码展示了如何调用函数以及预期的结果形式[^3]。 ---
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