【3】合并排序数组

public void mergeSortedArray(int[] A, int m, int[] B, int n) {
        int i = m-1, j = n-1, index = m + n - 1;
//从最后一位开始搞
        while (i >= 0 && j >= 0) {
            if (A[i] > B[j]) {
                A[index--] = A[i--];
            } else {
                A[index--] = B[j--];//谁大 index--放谁
            }
        
//如果B数组完了那剩下的都是我A的了
        while (i >= 0) {
            A[index--] = A[i--];
        }
//如果A数组完了那剩下的都是我B的了
        while (j >= 0) {
            A[index--] = B[j--];
        }
    }

 

### JavaScript 合并排序数组的算法实现 在 JavaScript 中,合并两个有序数组的问题可以通过多种方式解决。以下是几种常见的方法及其代码实现。 #### 方法一:直接合并排序 该方法首先将两个数组合并为一个新数组,然后使用内置的 `sort` 方法对其进行排序[^1]。 ```javascript const mergeSortedArray = function (A, B) { let C = A.concat(B); // 数组合并 return C.sort((a, b) => a - b); // 数组排序 }; ``` 这种方法简单易懂,但时间复杂度主要由排序决定,为 \(O((m+n)\log(m+n))\),其中 \(m\) 和 \(n\) 分别是两个数组的长度。 --- #### 方法二:利用 `splice` 和 `sort` 此方法通过 `splice` 将第二个数组的元素插入到第一个数组中,并保持原数组的长度不变,随后调用 `sort` 方法对整个数组进行排序[^2]。 ```javascript var merge = function(nums1, m, nums2, n) { nums1.splice(m, nums1.length - m, ...nums2); // 插入 nums2 到 nums1 的末尾 nums1.sort((a, b) => a - b); // 对 nums1 进行排序 }; ``` 与方法一类似,时间复杂度同样为 \(O((m+n)\log(m+n))\)。 --- #### 方法三:归并排序思想 归并排序的核心思想是将两个有序数组合并为一个新的有序数组。这种方法避免了使用内置的排序函数,从而提高了效率[^3]。 以下是一个基于归并排序思想的实现: ```javascript function mergeArrays(arr1, m, arr2, n) { let i = m - 1; // 指向 arr1 的最后一个有效元素 let j = n - 1; // 指向 arr2 的最后一个元素 let k = m + n - 1; // 指向合并数组的最后一个位置 while (i >= 0 && j >= 0) { if (arr1[i] > arr2[j]) { arr1[k] = arr1[i]; i--; } else { arr1[k] = arr2[j]; j--; } k--; } while (j >= 0) { // 如果 arr2 还有剩余元素 arr1[k] = arr2[j]; j--; k--; } return arr1; } ``` 这种方法的时间复杂度为 \(O(m+n)\),空间复杂度为 \(O(1)\)(如果直接修改原数组)。 --- #### 方法四:逆向双指针 逆向双指针是一种优化的归并排序方法,适用于当第一个数组有足够的空间容纳两个数组的所有元素时。该方法从两个数组的末尾开始比较,将较大的元素放入目标数组的末尾[^5]。 以下是一个逆向双指针的实现: ```javascript var merge = function(nums1, m, nums2, n) { let i = m - 1; // 指向 nums1 的最后一个有效元素 let j = n - 1; // 指向 nums2 的最后一个元素 let k = m + n - 1; // 指向合并数组的最后一个位置 while (i >= 0 && j >= 0) { if (nums1[i] > nums2[j]) { nums1[k] = nums1[i]; i--; } else { nums1[k] = nums2[j]; j--; } k--; } while (j >= 0) { // 如果 nums2 还有剩余元素 nums1[k] = nums2[j]; j--; k--; } }; ``` 这种方法的时间复杂度为 \(O(m+n)\),并且不需要额外的空间开销。 --- ### 总结 - **直接合并排序** 和 **利用 `splice` 和 `sort`** 的方法简单直观,但时间复杂度较高。 - **归并排序思想** 和 **逆向双指针** 的方法更高效,尤其适合处理大规模数据或需要节省空间的场景。 ---
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