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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 + nnums2.length == n0 <= m, n <= 2001 <= m + n <= 200-10^9 <= nums1[i], nums2[j] <= 10^9
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？
思考
这是数据结构中数组相关的一道题，难度简单。
首先是理解题意，题目中给出的是：按非递减顺序 排列的、整数数组。既然数组本身是有序的，那么合并数组时，有如下两种方法：
（1）我们可以先把这两个数组合并起来，再进行排序。JS中合并两个数组的方法有很多，这里就不赘述了。
（2）我们可以比较数组中的两个元素，每次取出其中的较小值，这样就解决这个问题了，也就是排序的过程。这是双指针的思路。
解答
方法一：合并数组并排序
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
// array.splice(index, howmany, item1, ....., itemX)
nums1.splice(m, nums1.length - m, ...nums2)
return nums1.sort((a, b) => a - b)
}
复杂度分析
- 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))。
方法二：双指针
为了避免覆盖到 nums1 数组，我们每次比较后可以将较大值放在 nums1 数组的最后面。
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
let i = nums1.length - 1
m--
n--
while (n >= 0) { // 在nums2排序完成后即可停止
// 将较大值放在nums1数组的最后面
nums1[i--] = nums1[m] > nums2[n] ? nums1[m--] : nums2[n--];
}
};
复杂度分析
时间复杂度：O(m+n)。指针移动单调递减，最多移动 m+n 次，因此时间复杂度为 O(m+n)。
空间复杂度：O(1)。直接对数组 nums1 原地修改，不需要额外空间。
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？
- 也就是上面的方法二。
