LeetCode #88 - Merge Sorted Array

本文介绍了一种高效的数组合并方法,该方法用于将两个已排序的整数数组合并为一个有序数组。通过从数组尾部开始比较并放置较大元素的方式,确保了合并后的数组仍然保持有序状态。这种方法特别适用于当第一个数组有足够的预留空间来容纳第二个数组的所有元素时。

题目描述:

Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.

Note:

  • The number of elements initialized in nums1 and nums2 are m and n respectively.
  • You may assume that nums1 has enough space (size that is greater or equal to m + n) to hold additional elements from nums2.

Example:

Input:
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6],       n = 3

Output: [1,2,2,3,5,6]

归并排序,将第二个数组的元素合并至第一个数组。由于第一个数组的末尾有足够空间,所以我们从数组末尾选取较大的元素开始归并。

class Solution {
public:
    void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
        if(m==0)
        {
            nums1=nums2;
            return;
        }
        if(n==0) return;
        
        int i=m-1;
        int j=n-1;
        int pos=m+n-1;
        while(i>=0&&j>=0)
        {
            if(nums1[i]<=nums2[j])
            {
                nums1[pos]=nums2[j];
                j--;
            }
            else
            {
                nums1[pos]=nums1[i];
                i--;
            }
            pos--;
        }
        
        if(i<0)
        {
            while(j>=0)
            {
                nums1[pos]=nums2[j];
                j--;
                pos--;
            }
        }
        if(j<0) return;
    }
};

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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