文章目录
- 题目
- 解法一:双指针
- 解题思路
- 图解
- 代码实现
- 复杂度分析
- 解法二:逆向双指针
- 解题思路
- 图解
- 代码实现
- 复杂度分析
题目
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 。
来自:leetcode
解法一:双指针
解题思路
因为 nums1
和 nums2
已经是排好序的,所以我们可以使用双指针,index1
指向 nums1
,index2
指向 nums2
,每次选nums1[index1]
和 nums2[index2]
中的较小值放入答案 ans[cur++]
,然后将用掉的那个数组的指针往后移动一位。
图解
以 nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
为例,输出:[1,2,2,3,5,6]
。
代码实现
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int[] ans = new int[m + n];
int cur = 0;
int index1 = 0;
int index2 = 0;
while(index1 < m || index2 < n){
if(index2 >= n || index1 < m && nums1[index1] <= nums2[index2]){
ans[cur++] = nums1[index1++];
}else{
ans[cur++] = nums2[index2++];
}
}
for(int i = 0; i < m + n; i++){
nums1[i] = ans[i];
}
}
}
复杂度分析
时间复杂度
O
(
m
+
n
)
O(m + n)
O(m+n): while循环共执行 m + n 次,for循环同样执行m + n次,总结 2(m + n)次。
空间复杂度
O
(
m
+
n
)
O(m + n)
O(m+n): ans 数组长度为 m + n, 其他为常数。
解法二:逆向双指针
解题思路
因为 nums1
给定的长度是 m + n
,已经满足合并后的长度,所以我们可以直接用它来存储最终的答案,但是前序双指针在不使用额外的存储空间时无法满足时间复杂度为
O
(
m
+
n
)
O(m + n)
O(m+n)。又因为nums1
的后n
个位置都是空置的,可以随意修改,所以我们可以考虑逆序双指针的方式,逆序取最大值并逆序放入nums1
。当逆序第 k
个位置计算完成后,nums1
逆序的第 k + 1
个位置要么刚好是正确答案无需修改,要么已经赋值给已经计算过的位置也可以直接修改。
图解
同样以 nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
为例,输出:[1,2,2,3,5,6]
。
代码实现
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int index1 = m - 1;
int index2 = n - 1;
int cur = m + n -1;
while(index1 >= 0 || index2 >= 0){
if(index2 < 0 || index1 >= 0 && nums1[index1] >= nums2[index2]){
nums1[cur--] = nums1[index1--];
}else{
nums1[cur--] = nums2[index2--];
}
}
}
}
复杂度分析
时间复杂度
O
(
m
+
n
)
O(m + n)
O(m+n): while循环共执行 m + n 次。
空间复杂度
O
(
1
)
O(1)
O(1): 常数空间复杂的。