目录
题目要求
nums1 和 nums2 是两个升序的整型数组,另外有两个整数 m 和 n 分别代表 nums1 和 nums2 中的元素个数
要求合并 nusm2 到nums1 中,使合并后的 nums1 同样按升序顺序排列
最终,合并后的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
代码实现
代码演示:
void merge(int* nums1, int nums1Size, int m, int* nums2, int nums2Size, int n)
{
int end1 = m - 1;
int end2 = n - 1;
int i = m + n - 1;
while (end1 >= 0 && end2 >= 0)
{
if (nums1[end1] > nums2[end2])
{
nums1[i--] = nums1[end1--];
}
else
{
nums1[i--] = nums2[end2--];
}
}
while (end2 >= 0)
{
nums1[i--] = nums2[end2--];
}
}
代码解析:
end1 是 nums1 数组的最后一个有效元素的下标
end2 是 nums2 数组的最后一个有效元素的下标
i 是 nums1 数组的最后一个元素的下标
因为 nums1 和 nums2 数组都是升序的,所以利用 end1 和 end2 依次找出各自数组的最大值然后利用 i 插入到 nums1 的最后一个元素,这样就能避免 nums1 数组中的有效元素被覆盖
end1 和 end2 找到各自数组中的最大值后再往前找次大的值,直到 end1 或者 end2 小于 0 了就停止
当 end2 小于 0 时,说明 nums2 数组中的有效元素都有序的插入到了 nums1 数组中
否则就说明 nums2 数组中还有有效元素需要插入到 nums1 数组中,且插入位置就是 i,直接插入即可
代码演示:
算法的时间复杂度:
假设第一个 while 循环执行了 X 次,那么第二个 while 循环就执行了 N-X 次
两个循环加在一起得:X + N-X = N ,由此得出算法的时间复杂度:
算法的时间复杂度(大O渐进表示法):O(N)
算法的空间复杂度:
没有开辟或消耗额外的空间,所以得出算法的空间复杂度:
算法的空间复杂度(大O渐进表示法):O(1)