LeetCode 88 Merge Sorted Array

Problem:

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

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

Summary:

将已排序数组nums1和nums2 merge进nums1中,其中nums1和nums2的初始化元素数目分别为m和n。

默认nums1的空间大于m+n。

Solution:

1. 由于nums1有m个元素,nums2有n个元素,最终数组有m + n个元素。

我们从第m + n - 1个元素开始向前排列新数组,我所理解的原因为:

若从前往后排列数组,需要多次整体后移nums1数组中原有元素的位置,时间复杂度过低。而从后往前排列,可以在保证保留nums1未排列数组位置的情况下降低时间复杂度。

 1 class Solution {
 2 public:
 3     void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
 4         int i = m - 1, j = n - 1;
 5         int next = m + n - 1;
 6         while (j >= 0) {
 7             nums1[next--] = i >= 0 && nums1[i] > nums2[j] ? nums1[i--] : nums2[j--];
 8         }
 9     }
10 };

2. 首先将nums2的所有元素接在nums1后面,再用冒泡排序法对整个数组进行排序。

 1 class Solution {
 2 public:
 3     void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
 4         for (int i = 0; i < n; i++) {
 5             nums1[m + i] = nums2[i];
 6         }
 7         
 8         int len = m + n;
 9         for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
10             for (int j = i + 1; j < len; j++) {
11                 if (nums1[i] > nums1[j]) {
12                     int tmp = nums1[i];
13                     nums1[i] = nums1[j];
14                     nums1[j] = tmp;
15                 }
16             }
17         }
18     }
19 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/VickyWang/p/6239163.html

### 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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