题目描述

给你两个 二维 整数数组 nums1 和 nums2.

• nums1[i] = [idi, vali] 表示编号为 idi 的数字对应的值等于 vali 。
• nums2[i] = [idi, vali] 表示编号为 idi 的数字对应的值等于 vali 。

每个数组都包含 互不相同 的 id ，并按 id 以 递增 顺序排列。

请你将两个数组合并为一个按 id 以递增顺序排列的数组，并符合下述条件：

• 只有在两个数组中至少出现过一次的 id 才能包含在结果数组内。
• 每个 id 在结果数组中 只能出现一次 ，并且其对应的值等于两个数组中该 id 所对应的值求和。如果某个数组中不存在该 id ，则认为其对应的值等于 0 。

返回结果数组。返回的数组需要按 id 以递增顺序排列。

 

示例 1：

输入：nums1 = [[1,2],[2,3],[4,5]], nums2 = [[1,4],[3,2],[4,1]]
输出：[[1,6],[2,3],[3,2],[4,6]]
解释：结果数组中包含以下元素：

• id = 1 ，对应的值等于 2 + 4 = 6 。
• id = 2 ，对应的值等于 3 。
• id = 3 ，对应的值等于 2 。
• id = 4 ，对应的值等于5 + 1 = 6 。

示例 2：

输入：nums1 = [[2,4],[3,6],[5,5]], nums2 = [[1,3],[4,3]]
输出：[[1,3],[2,4],[3,6],[4,3],[5,5]]
解释：不存在共同 id ，在结果数组中只需要包含每个 id 和其对应的值。

 

提示：

• 1 <= nums1.length, nums2.length <= 200
• nums1[i].length == nums2[j].length == 2
• 1 <= idi, vali <= 1000
• 数组中的 id 互不相同
• 数据均按 id 以严格递增顺序排列

题目链接

题目难度——简单

方法一：常规双指针遍历

  题目给的数据已经是有序的，那么我们可以用两个指针分别遍历这两个数组，同时保证结果有序，加入结果数组中，只不过这样略显麻烦。

代码/Python

class Solution:
    def mergeArrays(self, nums1: List[List[int]], nums2: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        p1, p2 = 0, 0
        n1 = len(nums1)
        n2 = len(nums2)
        res = []
        while p1 < n1 and p2 < n2:
            if nums1[p1][0] == nums2[p2][0]:
                res.append([nums1[p1][0], nums1[p1][1] + nums2[p2][1]])
                p1 += 1
                p2 += 1
            elif nums1[p1][0] < nums2[p2][0]:
                res.append(nums1[p1])
                p1 += 1
            else:
                res.append(nums2[p2])
                p2 += 1
        
        while p1 < n1:
            res.append(nums1[p1])
            p1 += 1
        
        while p2 < n2:
            res.append(nums2[p2])
            p2 += 1
        
        sorted(res)
        return res  

方法二：字典\哈希表

  题目说的请款完全符合一个字典的情况，所以我们可以用一个字典来存储两个数组中每个数及其对应值。

代码/Python

class Solution:
    def mergeArrays(self, nums1: List[List[int]], nums2: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        table = defaultdict(int)
        for i, val in nums1 + nums2:
            table[i] += val
        
        return sorted([[k, v] for k, v in table.items()])

总结

  因为有排序，所以方法一和二的时间复杂度都是O(logN)，方法一的空间复杂度O(1)， 方法二空间O(N)。