leetcode刷题
面试经典150
88. 合并两个有序数组
难度：简单
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一、题目内容
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 ，
- nums2 的长度为 n
二、自己实现代码
2.1 实现思路
- 可以直接将 num2覆盖到 num1的后n个元素上
- 借助python的sort函数，一键实现排序
2.2 实现代码
class Solution(object):
def merge(self, nums1, m, nums2, n):
"""
:type nums1: List[int]
:type m: int
:type nums2: List[int]
:type n: int
:rtype: None Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
for i in range(n):
nums1[i+m] = nums2[i]
nums1.sort()
2.3 结果分析
三、 官方解法
感觉直接调用sort算是取巧了，官方一定不希望这样解出来，所以，把官方解法也放过来了
3.1 直接合并后排序
3.1.1 算法实现
先将数组 nums2 放进数组 nums1 的尾部，然后直接对整个数组进行排序
3.1.2 代码实现
class Solution:
def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
nums1[m:] = nums2
nums1.sort()
3.1.3 代码分析
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))
3.2 双指针
3.2.1 算法实现
- 利用num1和num2都是排好序的性质，使用双指针方法
- 将两个数组看作队列，每次从两个数组头部取出比较小的数字放到结果中
- 具体思路：
- 首先，两个初始位置都是0
- 然后，声明一下新的list，后面用来覆盖掉num1
- 开始比较第一个位置上的值，取min的放入new_list中
- 遍历结束停止
3.2.2 代码实现
3.2.2.1 错误版本1
- 是自己对着这个思路实现的
- 但是，忽略了两个list存在比较结束的情况
class Solution:
def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
p = 0
q = 0
new_list = []
while p<m or q<n:
if num1[p] <= num2[q]:
new_list.append(num1[p])
p += 1
else:
new_list.append(num2[q])
q += 1
num1 = new_list
3.2.2.2 错误版本2
- 添加上了两个list存在比较结束的情况
- 对于list的覆盖，不能直接相等
class Solution:
def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
p = 0
q = 0
new_list = []
while p<m or q<n:
if p == m:
new_list.append(nums2[q])
q += 1
elif q == n:
new_list.append(nums1[p])
p +=1
elif nums1[p] <= nums2[q]:
new_list.append(nums1[p])
p = p+1
else:
new_list.append(nums2[q])
q += 1
nums1 = new_list
3.2.2.3 正确版本
- 对于list的覆盖，不能直接相等
- nums1[:] = new_list
class Solution:
def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
p = 0
q = 0
new_list = []
while p<m or q<n:
if p == m:
new_list.append(nums2[q])
q += 1
elif q == n:
new_list.append(nums1[p])
p +=1
elif nums1[p] <= nums2[q]:
new_list.append(nums1[p])
p = p+1
else:
new_list.append(nums2[q])
q += 1
nums1[:] = new_list
3.2.3 代码分析
时间复杂度：O(m+n)
空间复杂度：O(m+n)
3.3 逆指针
3.3.1 算法实现
3.3.2 代码实现
class Solution:
def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
"""
Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
p1, p2 = m - 1, n - 1
tail = m + n - 1
while p1 >= 0 or p2 >= 0:
if p1 == -1:
nums1[tail] = nums2[p2]
p2 -= 1
elif p2 == -1:
nums1[tail] = nums1[p1]
p1 -= 1
elif nums1[p1] > nums2[p2]:
nums1[tail] = nums1[p1]
p1 -= 1
else:
nums1[tail] = nums2[p2]
p2 -= 1
tail -= 1
3.1.3 代码分析
时间复杂度：O((m+n)
空间复杂度：O(1)
四、一些注意的地方
- 直接使用sort可以让时间更快， 但是空间复杂度会高
- 考虑指针的情况下，时间复杂度和空间复杂度会减小
- 在看到list有顺序的时候，可以考虑增加一下指针
- 从小到大取，会增加新的list，造成不必要的资源浪费
- 在单个list空间位置够的情况下，可以优先考虑逆指针，倒着走max放后面
- 给list赋list， 需要 nums[:] = new_list
第三部分参考官方题解：
- 链接：https://leetcode.cn/problems/merge-sorted-array/solutions/666608/he-bing-liang-ge-you-xu-shu-zu-by-leetco-rrb0/
