概述
Leetcode(88)——合并两个有序数组
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 。
示例 1:
输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出:[1,2,2,3,5,6]
解释:需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
示例 2:
输入:nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出:[1]
解释:需要合并 [1] 和 [] 。
合并结果是 [1] 。
示例 3:
输入:nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
输出:[1]
解释:需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
合并结果是 [1] 。
注意,因为 m = 0 ,所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。
提示:
- nums1.length == m + n
- nums2.length == n
- 0 0 0 <= m, n <= 200 200 200
- 1 1 1 <= m + n <= 200 200 200
- − 1 0 9 -10^9 −109 <= nums1[i], nums2[j] <= 1 0 9 10^9 109
进阶:你可以设计实现一个时间复杂度为 O ( m + n ) O(m + n) O(m+n) 的算法解决此问题吗?
题解
方法一:直接合并后排序
思路
最直观的方法是先将数组 nums 2 textit{nums}_2 nums2 放进数组 nums 1 textit{nums}_1 nums1 的尾部,然后直接对整个数组进行排序。
代码实现
class Solution {
public:
void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
for (int i = 0; i != n; ++i) {
nums1[m + i] = nums2[i];
}
sort(nums1.begin(), nums1.end());
}
};
复杂度分析
时间复杂度:
O
(
(
m
+
n
)
l
o
g
(
m
+
n
)
)
O((m+n)log(m+n))
O((m+n)log(m+n))。排序序列长度为
m
+
n
m+n
m+n,套用快速排序的时间复杂度即可,平均情况为
O
(
(
m
+
n
)
log
(
m
+
n
)
)
O((m+n)log(m+n))
O((m+n)log(m+n))。
空间复杂度:
O
(
log
(
m
+
n
)
)
O(log(m+n))
O(log(m+n))排序序列长度为
m
+
n
m+n
m+n,因为使用了快速排序,所以套用快速排序的空间复杂度即可,平均情况为
O
(
log
(
m
+
n
)
)
O(log(m+n))
O(log(m+n))。
方法二:双指针+辅助数组
思路
方法一没有利用数组 nums 1 textit{nums}_1 nums1 与 nums 2 textit{nums}_2 nums2 已经被排序的性质。为了利用这一性质,我们可以使用双指针方法。这一方法将两个数组看作队列,每次从两个数组头部取出比较小的数字放到结果中。我们为两个数组分别设置一个指针 p 1 p_1 p1 与 p 2 p_2 p2 来作为队列的头部指针。如下面的动画所示:
代码实现
Leetcode 官方题解:
class Solution {
public:
void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
int p1 = 0, p2 = 0;
int sorted[m + n];
int cur;
while (p1 < m || p2 < n) {
if (p1 == m) {
cur = nums2[p2++];
} else if (p2 == n) {
cur = nums1[p1++];
} else if (nums1[p1] < nums2[p2]) {
cur = nums1[p1++];
} else {
cur = nums2[p2++];
}
sorted[p1 + p2 - 1] = cur;
}
for (int i = 0; i != m + n; ++i) {
nums1[i] = sorted[i];
}
}
};
复杂度分析
时间复杂度:
O
(
m
+
n
)
O(m+n)
O(m+n)。指针移动单调递减,最多移动
m
+
n
m+n
m+n 次,因此时间复杂度为
O
(
m
+
n
)
O(m+n)
O(m+n)。
空间复杂度:
O
(
m
+
n
)
O(m+n)
O(m+n)。需要建立长度为
m
+
n
m+n
m+n 的中间数组
sorted
textit{sorted}
sorted
方法三:双逆向指针
思路
方法二中,之所以要使用临时变量,是因为如果直接合并到数组 nums 1 textit{nums}_1 nums1 中, nums 1 textit{nums}_1 nums1 中的元素可能会在取出之前被覆盖。那么如何直接避免覆盖 nums 1 textit{nums}_1 nums1 中的元素呢?观察可知, nums 1 textit{nums}_1 nums1 的后半部分是空的,可以直接覆盖而不会影响结果。因此可以指针设置为从后向前遍历,每次取两者之中的较大者放进 nums 1 textit{nums}_1 nums1 的最后面。
严格来说,在此遍历过程中的任意一个时刻,
nums
1
textit{nums}_1
nums1 数组中有
m
−
p
1
−
1
m-p_1-1
m−p1−1 个元素被放入
nums
1
textit{nums}_1
nums1 的后半部,
nums
2
textit{nums}_2
nums2 数组中有
n
−
p
2
−
1
n-p_2-1
n−p2−1 个元素被放入
nums
1
textit{nums}_1
nums1 的后半部,而在指针
p
1
p_1
p1 的后面,
nums
1
textit{nums}_1
nums1 数组有
m
+
n
−
p
1
−
1
m+n-p_1-1
m+n−p1−1 个位置。由于
m
+
n
−
p
1
−
1
≥
m
−
p
1
−
1
+
n
−
p
2
−
1
m+n-p_1-1geq m-p_1-1+n-p_2-1
m+n−p1−1≥m−p1−1+n−p2−1
等价于
p
2
≥
−
1
p_2geq -1
p2≥−1
永远成立,因此 p 1 p_1 p1 后面的位置永远足够容纳被插入的元素,不会产生 p 1 p_1 p1 的元素被覆盖的情况。
代码实现
Leetcode 官方题解:
class Solution {
public:
void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
int pos = m-- + n-- - 1;
while (m >= 0 && n >= 0)
nums1[pos--] = nums1[m] > nums2[n]? nums1[m--]: nums2[n--];
while (n >= 0)
nums1[pos--] = nums2[n--];
}
};
我自己的:
class Solution {
public:
void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {
if(n == 0) return;
while(true){
if(m <= 0){
while(n){
nums1[n+m-1] = nums2[n-1];
n--;
}
}
if(n <= 0) return;
if(nums1[m-1] >= nums2[n-1]){
nums1[n+m-1] = nums1[m-1];
m--;
}else{
nums1[n+m-1] = nums2[n-1];
n--;
}
}
}
};
复杂度分析
时间复杂度:
O
(
m
+
n
)
O(m+n)
O(m+n)。指针移动单调递减,最多移动
m
+
n
m+n
m+n 次,因此时间复杂度为
O
(
m
+
n
)
O(m+n)
O(m+n)。
空间复杂度:
O
(
1
)
O(1)
O(1)。直接对数组
nums
1
textit{nums}_1
nums1
最后
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