LeetCode面试150——88合并两个有序数组

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LeetCode面试150——88合并两个有序数组

题目难度:简单

默认优化目标:最小化平均时间复杂度。

Python默认为Python3。

1 题目描述

给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2,另有两个整数 m 和 n ,分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。

请你 合并 nums2 到 nums1 中,使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。

注意:最终,合并后数组不应由函数返回,而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况,nums1 的初始长度为 m + n,其中前 m 个元素表示应合并的元素,后 n 个元素为 0 ,应忽略。nums2 的长度为 n 。

示例 1:

输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出:[1,2,2,3,5,6]
解释:需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。

示例 2:

输入:nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出:[1]
解释:需要合并 [1] 和 [] 。
合并结果是 [1] 。

示例 3:

输入:nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
输出:[1]
解释:需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
合并结果是 [1] 。
注意,因为 m = 0 ,所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。

提示:

  • nums1.length == m + n

  • nums2.length == n

  • 0 <= m, n <= 200

  • 1 <= m + n <= 200

  • -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109

进阶:你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗?

2 题目解析

输入是两个非递减排序的数组,输出是合并这两个数组后的非递减排序的数组。

从输入输出来看,必然涉及到数组的合并操作、排序操作。其中,排序操作是对时间复杂度影响最大的。

注意输入的数组已经是按非递减排序好了的,要降低算法的时间复杂度可以从这入手。用双指针就是个不错的选择,因为有两个非递减排序的数组。

从注意中看,要求用nums1返回结果。另外,nums1的初始长度为m+n,m是nums1中应该合并的元素个数,n为nums1中元素为零的个数,也是nums2的长度。

3 算法原理及程序实现

3.1 先合并后排序

直接将两个数组合并在一起,然后再排序。时间复杂度等于所选用排序算法的时间复杂度。例如使用快排,则平均时间复杂度为O((m+n)\log(m+n)),平均空间复杂度为O(\log(m+n))​

C++代码实现

class Solution {
public:
    void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
        for(int i=0;i<n;i++){
            nums1[m+i]=nums2[i];
        }
        sort(nums1.begin(),nums1.end());
    }
};

Python代码实现

class Solution:
    def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        nums1[m:]=nums2
        nums1.sort()

3.2 双指针

题目描述中的非递减排序还没用到。我们可以使用双指针方法。一个指针指向nums1的第一个元素,另一个指针指向nums2的第一个元素。这样依次取数组中的元素,存入一个中间数组中,最后再更新nums1就行了。平均时间复杂度为O(m+n),平均空间复杂度为O(m+n)。

C++代码实现

class Solution {
public:
    void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
        int pointer1=0,pointer2=0;//指针,1指向nums1,2指向nums2
        int temp[m+n];//中间数组
        int cur;//接收指针指向元素的更小的那个值
​
        while(pointer1<m ||pointer2<n){//两个数组都都读完才停止循环
            if(pointer1==m){//nums1读完,接着读nums2
                cur=nums2[pointer2++];
            }else if(pointer2==n){//nums2读完,接着读nums1
                cur=nums1[pointer1++];
            }else if(nums1[pointer1]<nums2[pointer2]){//nums1中指向的元素比nums2中指向的小,nums1先放入
                cur=nums1[pointer1++];
            }else{//否则,nums2先放
                cur=nums2[pointer2++];
            }
            temp[pointer1+pointer2-1]=cur;//给中间数组赋值
        }
        for(int i=0;i<m+n;i++){
            nums1[i]=temp[i];//用中间数组更新nums1
        }
​
    }
};

Python代码实现

class Solution:
    def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        pointer1,pointer2=0,0
        temp=[]
​
        while pointer1<m or pointer2<n:
            if pointer1 == m:
                temp.append(nums2[pointer2])
                pointer2+=1
            elif pointer2 == n:
                temp.append(nums1[pointer1])
                pointer1+=1
            elif nums1[pointer1]<nums2[pointer2]:
                temp.append(nums1[pointer1])
                pointer1+=1
            else:
                temp.append(nums2[pointer2])
                pointer2+=1
            
        nums1[:]=temp
​
​

3.3 逆向双指针

进一步,nums1的长度为m+n,也就是说后面有n个空余位置。我们能不能利用这些空余位置,从而节省开辟中间数组的存储空间呢?

我们假设一个极端情况,先全部放nums2中的元素,即nusm2中的最大的元素比nums1中最小的元素小。那就是说,nums2中的n个元素。如果我们从后面放,刚好填满空闲位置。只要把指针的位置从指向数组的第一个元素改为指向数组的非零值的最后一个元素,就可以不用中间数组来存放元素值了。

将双指针的代码稍加修改即可实现功能。因为逆向,所以运算全部要反过来。++变--,<变>。指针指向也从0分别变为m-1,n-1。

平均时间复杂度O(m+n),平均空间复杂度O(1)。

C++代码实现

class Solution {
public:
    void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
        int pointer1=m-1,pointer2=n-1;//指针,1指向nums1的末尾,2指向nums2末尾
        int cur;//接收指针指向元素的更小的那个值
        int tail=m+n-1;
​
        while(pointer1>=0 ||pointer2>=0){//两个数组都都读完才停止循环
            if(pointer1==-1){//nums1读完,接着读nums2
                cur=nums2[pointer2--];
            }else if(pointer2==-1){//nums2读完,接着读nums1
                cur=nums1[pointer1--];
            }else if(nums1[pointer1]>nums2[pointer2]){//nums1中指向的元素比nums2中指向的大,nums1先放入
                cur=nums1[pointer1--];
            }else{//否则,nums2先放
                cur=nums2[pointer2--];
            }
            nums1[tail--]=cur;
        }
       
​
    }
};

Python代码实现

class Solution:
    def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        pointer1,pointer2=m-1,n-1
        tail=m+n-1
        
​
        while pointer1>=0 or pointer2>=0:
            if pointer1 == -1:
                nums1[tail]=nums2[pointer2]
                pointer2-=1
            elif pointer2 == -1:
                nums1[tail]=nums1[pointer1]
                pointer1-=1
            elif nums1[pointer1]>nums2[pointer2]:
                nums1[tail]=nums1[pointer1]
                pointer1-=1
            else:
                nums1[tail]=nums2[pointer2]
                pointer2-=1
            
            tail-=1
​
​

参考资料

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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力扣面试150题 | 88.合并两个有序数组

输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3。合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。输入:nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1。输入:nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0。解释:需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6]。解释:需要合并的数组是 [] 和 [1]。输出:[1,2,2,3,5,6]

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【leetcode刷题】面试经典150题 88.合并两个有序数组

【leetcode刷题】面试经典150题, 88.合并两个有序数组,难度:简单

weixin_49946504的博客 1139

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【leetcode面试经典150题】-88.合并两个有序数组

合并两个有序数组

bblb的博客 1177

力扣面试经典150题-88. 合并两个有序数组

摘要: 本文探讨了合并两个有序数组的算法问题,要求将非递减排列的nums2合并到nums1中,并保持有序。初始思路是将nums2直接拼接到nums1末尾后排序,但时间复杂度较高(O((m+n)log(m+n)))。优化方案采用逆向双指针法:从两个数组末尾开始比较,将较大元素填入nums1的尾部,避免数据移动,确保时间复杂度为O(m+n)。最终处理剩余元素,若nums2未遍历完则直接按序填充。此方法高效且节省空间,通过示例验证了其正确性。

yisaxieer的博客 382

LeetCode面试经典150题—合并两个有序数组—LeetCode88

因为两数组是有序的,所以可以从两个数组的最左边(或者最右边),陆续比较哪个数组的边界元素更小(或更大)依次取出来扫到目标数组即可。个元素都是空白的,所以从右往左比较,不会导致元素顺移问题。数组上原地排序,如果从左往右比较,会导致新元素插入。原来的元素需要依次右移,复杂度较高。,意思是最好不用额外空间实现。关键点1:两个数组是。

weixin_42606421的博客 529

Leetcode 面试150题 88.合并两个有序数组 简单

官网的双指针,自己的麻烦地方在于没有想到用一个while循环即可实现,自己想的是,判断完了该取哪个数组的值后,在数组中用while连续取值,但是应该是一个while,在这个while里面觉得从哪个数组取值,自己的思路和官方的思路,顺序相反。结果是 [1],nums1 中的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。合并结果是 [1,2,2,3,5,6],其中斜体加粗标注的是 nums1 中的元素。的放入最后结果数组result中,再用双指针,可以直接使用双指针。中,使合并后的数组同样按。

buyaotutou的博客 555

【LeetCode面试经典150题】88. 合并两个有序数组

合并两个有序数组

qq_29536773的博客 348

力扣经典面试150题——88.合并两个有序数组

本文介绍了合并两个有序数组的算法。给定两个非递减排列的数组nums1和nums2,其中nums1预留了足够空间,要求将nums2合并到nums1中并保持有序。采用双指针法,比较两个数组元素并逐个选择较小值存入临时数组,最后将剩余元素追加。时间复杂度为O(m+n)。示例代码展示了具体实现过程,包括边界条件处理。该解法高效且直观,适用于各类有序数组合并场景。

weixin_51396342的博客 520

面试经典150题[001]:合并两个有序数组(LeetCode 88)

你有两个已经排好序的数组: * nums1:前面是有效数字,后面是空位(0 占位),用来放另一个数组的元素。 * nums2:完整的、也是排好序的数组。 目标是把 nums2 的元素合并到 nums1 中,并且最终 nums1 还是升序。

YoungHong1992 400

【LeetCode 面试经典150题】88. Merge Sorted Array 合并两个有序数组

这个问题的关键在于从后向前合并两个数组,这样可以避免在合并时覆盖nums1中未处理的元素。由于nums1的大小足以容纳两个数组合并后的所有元素,因此可以在不需要额外空间的情况下完成合并。通过从两个数组的末尾开始比较,可以确保在合并时不会丢失任何元素,并且每个元素只需要移动一次。当其中一个数组的元素全部被合并后,如果另一个数组还有剩余元素,这些元素可以直接复制到nums1的相应位置。public:// 合并两个有序数组nums1, nums2// index 指向nums1数组末尾。

qq_43513394的博客 1126

力扣面试150题#1 88.合并两个有序数组(java)

给你两个按非递减顺序排列的整数数组nums1和nums2,另有两个整数m和n,分别表示nums1和nums2中的元素数目。 请你合并nums2到nums1中,使合并后的数组同样按非递减顺序排列

m0_64251022的博客 625

【力扣面试经典150题】day1 88. 合并两个有序数组

给你两个按排列的整数数组nums1和nums2,另有两个整数m和n,分别表示nums1和nums2中的元素数目。请你nums2到nums1中,使合并后的数组同样按排列。最终,合并后数组不应由函数返回,而是存储在数组nums1中。为了应对这种情况,nums1的初始长度为m + n,其中前m个元素表示应合并的元素,后n个元素为0,应忽略。nums2的长度为n。需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6]。合并结果是 [,2,,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。[1]

crystalkkkk的博客 184
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沈小农学编程
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