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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 <= m, n <= 200
• 1 <= m + n <= 200
• -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109  

进阶： 你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗？

解题思路

方法一：运用数组的属性

/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number} m
 * @param {number[]} nums2
 * @param {number} n
 * @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
 */
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    return nums1.splice(0, m).concat(nums2.splice(0, n)).sort();
};

上面是我看到题目的时候想当然的解法，我还特意在控制台打印了一下结果如下：

但是勒，我提交代码发现第一个用例就没走过。仔细看题目，发现要求的是合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。于是又了下面的解法

方法二：直接合并后排序

var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    nums1.splice(m, nums1.length - m, ...nums2);
    nums1.sort((a, b) => a - b);
};

• 时间复杂度：O((m+n)log(m+n))。

  排序序列长度为 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))。

• 空间复杂度：O(log(m+n))。

  排序序列长度为 m+n，套用快速排序的空间复杂度即可，平均情况为 O(log(m+n))。

方法三：双指针

var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    let p1 = 0, p2 = 0;
    const sorted = new Array(m + n).fill(0);
    var 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 (let i = 0; i != m + n; ++i) {
        nums1[i] = sorted[i];
    }
};

• 时间复杂度：O(m+n)。

  指针移动单调递增，最多移动 m+n 次，因此时间复杂度为 O(m+n)。

• 空间复杂度：O(m+n)。

  需要建立长度为 m+n 的中间数组 sorted。

结束语

这里是小葵🌻，只要把心朝着太阳的地方，就会有温暖～

让我们一起来攻克算法难关吧！！