LeetCode高频题88. 合并两个有序数组

LeetCode高频题88. 合并两个有序数组

提示：本题是系列LeetCode的150道高频题，你未来遇到的互联网大厂的笔试和面试考题，基本都是从这上面改编而来的题目
互联网大厂们在公司养了一大批ACM竞赛的大佬们，吃完饭就是设计考题，然后去考应聘人员，你要做的就是学基础树结构与算法，然后打通任督二脉，以应对波云诡谲的大厂笔试面试题！
你要是不扎实学习数据结构与算法，好好动手手撕代码，锻炼解题能力，你可能会在笔试面试过程中，连题目都看不懂！比如华为，字节啥的，足够让你读不懂题

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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 。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/merge-sorted-array
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一、审题

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

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这题过于骚，就是一个merge过程，我们在归并排序时，merge的话，用help帮助，这里用数组1来承接

比如arr1长度6，有效长度3
arr2长度3

最开始p1指向arr1的n-1位置
p2指向arr2的m-1位置
i指向n+m-1位置【arr1的无效区】

对比谁大先去i位置去
一样大的话copy谁去都行（p1和p2都可以）

然后直到其中一个越界，把没有完成copy的挨个copy到i上就行

手撕代码绝对简单

class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
//复习：
        //这里arr1=nums1
        //这里arr2=nums2
        if (nums1 == null || nums1.length == 0) return;
        if (nums2 == null || nums2.length == 0) return;//不用管的就算了
        
        int i = n + m - 1;
        int p1 = m - 1;
        int p2 = n - 1;//对好位置
        
        //谁大copy，知道p1或者p2越界
        while (p1 != -1 && p2 != -1){
            nums1[i--] = nums1[p1] >= nums2[p2] ? nums1[p1--] : nums2[p2--];//看谁大copy谁，相等随意 
        }
        //只会有一个越界的
        while (p1 != -1) nums1[i--] = nums1[p1--];
        while (p2 != -1) nums1[i--] = nums2[p2--];
    }
}

测试：

没得任何问题

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总结

提示：重要经验：

1）merge，一般来说我们不这么搞，实际上归并排序中的merge会用第三个数组help来转移；
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。