Leetcode日常刷码(4)解决数组合并问题(Java)

本文详细解析了如何将两个已排序的整数数组合并为一个排序数组,通过从后向前插入元素的方式,利用三个指针(flag、length1、length2)进行数组合并,避免开辟新空间,最终实现在原数组上的有序合并。

问题描述:

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]

 问题解决思路:

合并数组的关键就是从后往前插入,因为不能开辟新的空间,所以我们将使用三个指针来完成这个算法

flag用来记录当前填补的位置
length1用来记录array1当前比较的位置
length2用来记录array2当前比较的位置
这里默认array1是无限长的,所以是将array2最终插入array1

这里有详细的图示,用于加深理解(小白专用)

代码实现:

package Algorithm;


public class Example4 {
	//合并数组的关键就是从后往前插入,我们需要三个指针
	//flag用来记录当前填补的位置
	//length1用来记录array1当前比较的位置
	//length2用来记录array2当前比较的位置
	//这里默认array1是无限长的,所以是将array2最终插入array1
	public void Mergearray(int[] array1, int length1, int[] array2, int length2){
		int flag = length1 + length2 - 1;
		int var = length1 + length2 - 1;
		while(flag >= 0){
			//这一段其实是为了让大家更好的理解
			//因为两个数组不一定是一样长的
			//在比较的过程中,总有length1或者length2先到达零。那么后到达的就可以不用再进行任何比较了
			if (length1 < 1){
				array1[flag--] = array2[--length2];
				continue;
			}
			if (length2 < 1){
				array1[flag--] = array1[--length1];
				continue;
			}
			//这里就是进行比较的代码
			if (array1[length1-1] > array2[length2-1]){
				array1[flag--] = array1[--length1];
			}
			else{
				array1[flag--] = array2[--length2];
			}
		
		}
		//最后输出数组
		for (int i = 0; i <= var; i++){
			System.out.print(array1[i]+" ");
		}
		
	 }
	public static void main(String[] args) {
		int[] array1 = {1,2,3,0,0,0};//这里的000代表为空闲位置,不是数字零
		int[] array2 = {2,5,6};
		int length1 = 3;
		int length2 = 3;
		Example4 object = new Example4();
		object.Mergearray(array1, length1, array2, length2);
		
				
		
	}
}







总结:

在解决数组类的问题时,比较常用的就是使用指针记录数组下标,从而达到解决问题的目的

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代示例进行实践运行,点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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