js算法题解(第二天)---LeetCode：88.合并两个有序数组「这是我参与2022首次更文挑战的第3天，活动详情查

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前言：

励志每日至少一题，并写下题解，死磕算法，加油

第一天我们讲了两数之和，是数组类型题目，今天我们接着讲数组类型的题目

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 。

难度：简单

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。

题目地址：leetcode-cn.com/problems/me…

思路

首先我们应该从题目中提取关键词

1.非递减顺序，那意思就是有序喽
2.合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。那我们就是要操作nums1。
3.nums1后面有三个空位，这三个空位绝对不是空穴来风，绝对有用途，😝

联想

我们可以和生活中的例子做联想

我们两个架子上有从小到大排列的书籍，现在我们想把第二排的书籍放到第一排的架子上，怎么才能更省时省力呢

1.方法一：我们把第二排的书直接排到第一排的的后面，然后在一个个比较排列(合并后排序，这是最费力的) 那我们把第一排的书籍和第二排的一个一个作比较可以么？
2.方法二：我们把第一排和第二排的书籍从左边一个一个开始做比较，如果第二排第一个书籍比第一排第一个书籍小，那我们就把第一个位置给了第二排第一个书籍，把第一排第一个书籍放到第三排待用，或者把第一排的书籍都要往后挪，这是我们发现这个方法也不是很省力(双指针左侧对比)
3.方法三：我们把第一排和第二排的书籍从右边一个一个开始做比较，这时我们发现从题中提取关键词的时候发现 nums1后面有三个空位,这样我们对比的时候既不用开辟最新的空间，也不需要所有的书都要向后挪(遍历，切记数组的插入是o(n),时间复杂度是非常大的)(双指针右侧对比)

经过上卖弄的分析，我们发现方法三是最方便的

上面的这种对比方法就是双指针法

那么什么情况下我们可以思考用双指针来做呢？

1.双指针分为左右指针和快慢指针
2.只要我们碰到数组和字符串问题就可以往左右指针方面来想
3.只要数组有序,那就立马想到左右指针
4.碰到链表问题我们可以往快慢指针来想

题解

var merge = function (nums1, m, nums2, n) {
    let length = m + n - 1;
    let first = m - 1; // 第一排的指针
    let second = n - 1; // 第二排的指针
    // 为什么要 >-1, 如果一排的书对比完以后，指针会变成 - 1，那我们就不用在对比下去了，因为 - 1没有书籍了
    // 为什么要first >-1 && second >-1而不是length>-1,我们一定要和实际联想起来，因为无论是first=-1还是second=-1的时候我们都没办法在进行对比了，所以不能使用length>-1
    while (first > -1 && second > -1) {
        if (nums1[first] > nums2[second]) {
            nums1[length] = nums1[first]; // length这个位置的书籍就给第一排first这个位置的书籍
            length--; // 然后坑位向前挪一下
            first--; // first向前挪动一下
        } else {
            nums1[length] = nums2[second]; // length这个位置的书籍就给第二排second这个位置的书籍
            length--; // 然后坑位向前挪一下
            second--; // first向前挪动一下
        }
    }
// 如果上面的执行完，可能还会剩下一些书没有被对比，那我们直接把length最前面的位置给了他
// 如果是第一排的书籍没有被对比完，我们就不用对比了，因为那些书我们不用动位置，所以我们要考虑第二排的书籍有没有被对比完
    while (second > -1) {
        nums1[length] = nums[second];
        second--;
        length--;
    }
}

时间复杂度：O(m+n)我们还是看执行量级最大的那段代码while (first > -1 && second > -1) ,first=m-1,second=n-1;所以这行代码的时间复杂度最大为O(m+n),而下面的while(second>-1)的时间复杂度最大为O(n),我们取最大的，O(m+n)
空间复杂度：O(m+n)我们除了看定义的变量以外，还要看函数中的参数的变化，我们在梳理复杂度的时候，一定要一行一行的看，防止有遗漏，这段代码中，存储空间最大的就是nums1了，他的length为m+n-1，去掉常数，所以空间复杂度为O(m+n);

参考

LeetCode 第 88 号问题：合并两个有序数组