算法是面试中的一个难点,今天给大家带来一道经典的面试算法题,话不多说,直接上题目:
合并两个有序数组
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
。
这道题不是很难,我们很容易就会想到,题目说要合并两个有序数组,合并后的数组同样是有序的。那咱就先合并咯:
js
nums1.splice(m,n,...nums2)
利用数组中的splice
方法,我们很容易的就将两个数组合并了。接下来怎么办呢?数组都合并好了,那么接下来就是排序了,排序的方法有很多,咱这就直接简单粗暴的用sort
方法了。
js
nums1.sort((a,b) => a-b)
那做到这,咱就完成了对吧
js
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
nums1.splice(m,n,...nums2)
nums1.sort((a,b) => a-b)
return nums1
};

sort()
方法通常使用快速排序或归并排序算法,其平均时间复杂度为 O(n log n),其中n为数组的长度,所以这里的时间复杂度是 O((m+n) log (m+n))。效率好像不是很好,那么这个时候面试官就会问,有什么效率更高的方法吗,或者怎么优化一下性能。
那必须有,我们可以这么干
- 初始化两个指针
p1
和p2
分别指向 nums1 和 nums2 的末尾有效元素的位置(即初始分别为 m-1 和 n-1)。 - 初始化一个指针
p
指向 nums1 的末尾,作为合并后数组的插入位置。 - 从后往前遍历 nums1 和 nums2,比较 nums1[p1] 和 nums2[p2] 的大小,将较大的元素放入 nums1 的末尾(即位置 p 处),并移动对应指针。
- 如果 nums2 中还有元素未处理完,直接将剩余的元素插入到 nums1 的前面。
以下是具体的 JavaScript 实现代码:
js
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
let p1 = m - 1;
let p2 = n - 1;
let p = m + n - 1;
while (p1 >= 0 && p2 >= 0) {
if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
nums1[p] = nums1[p1];
p1--;
} else {
nums1[p] = nums2[p2];
p2--;
}
p--;
}
// 将 nums2 中剩余的元素复制到 nums1 的前面
while (p2 >= 0) {
nums1[p] = nums2[p2];
p2--;
p--;
}
};

这种双指针的方法避免了一些重复的排序操作,时间复杂度为O(m+n)。
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