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农村自建房设计图纸大全,网站seo在线诊断,杭州做网站吧,济南网站建设策划LeetCode 88 - 合并两个有序数组 是非常基础的数组操作题目,考察双指针、逆序操作和空间优化等技巧。这个问题相当经典,对后续的归并排序、多指针问题、双数组相关问题都有指导意义。以下是详细的解法、模板与变体问题讲解。 题目描述 给定你两个有序整…

LeetCode 88 - 合并两个有序数组 是非常基础的数组操作题目,考察双指针、逆序操作和空间优化等技巧。这个问题相当经典,对后续的归并排序、多指针问题、双数组相关问题都有指导意义。以下是详细的解法、模板与变体问题讲解。


题目描述

给定你两个有序整数数组 nums1nums2,以及两个非负整数 mn,表示分别代表数组 nums1nums2 中的有效元素个数。

nums2 中的所有元素合并到 nums1 中,使数组变为一个有序数组。

  • 你需要在 原地 修改 nums1,即不能使用额外空间。

示例

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]输入:
nums1 = [1], m = 1
nums2 = [], n = 0
输出: [1]

解法及分析

解法 1:双指针,从后向前逆序合并

核心思路
  1. 从两个数组的后端(即较大的元素)开始合并:

    • 比较 nums1[m-1]nums2[n-1],将较大的数填充到 nums1 的最后位置,即索引 m + n - 1
    • 每次填充一个元素,然后移动相应的指针。
    • 优化方向:因为 nums1 末尾已经预留了足够空间,所以可以从 后向前 直接覆盖。
  2. 特殊情况处理:

    • 如果 nums2 元素还未完全合并(n > 0),需要将剩余的 nums2 元素直接拷贝到 nums1(最终结果仍是有序的)。
    • 如果 nums1 已完全扫描完,则只需要简单地覆盖。
模板代码
class Solution {public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {int p1 = m - 1;            // 指针指向 nums1 的有效部分末尾int p2 = n - 1;            // 指针指向 nums2 的末尾int p = m + n - 1;         // 指针指向 nums1 的总长度末尾// 从后向前合并while (p1 >= 0 && p2 >= 0) {if (nums1[p1] > nums2[p2]) {nums1[p--] = nums1[p1--]; // 将较大值放到 nums1 的末尾} else {nums1[p--] = nums2[p2--];}}// 如果 nums2 尚未排完,直接补充到 nums1while (p2 >= 0) {nums1[p--] = nums2[p2--];}}
}
复杂度分析
  • 时间复杂度: O(m + n),每个元素只需遍历一次。
  • 空间复杂度: O(1),原地操作,不使用额外空间。
  • 适用场景: 空间受限且数组有序。

解法 2:双指针,从前向后合并(额外空间)

核心思路
  1. 如果允许使用额外空间,可以简单地创建一个临时数组来存储合并结果:

    • 利用两个指针分别扫描 nums1nums2 的有效部分。
    • 比较当前指针指向的元素,将较小值存入新的数组。
    • 最后将临时数组的元素拷贝回 nums1
  2. 问题:此方法不符合“原地”修改的要求,因此主要用于理解合并逻辑。

模板代码
class Solution {public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {int[] sorted = new int[m + n]; // 新数组int p1 = 0, p2 = 0, p = 0;// 合并两个数组while (p1 < m && p2 < n) {if (nums1[p1] <= nums2[p2]) {sorted[p++] = nums1[p1++];} else {sorted[p++] = nums2[p2++];}}// 处理剩余元素while (p1 < m) {sorted[p++] = nums1[p1++];}while (p2 < n) {sorted[p++] = nums2[p2++];}// 将结果拷贝回 nums1System.arraycopy(sorted, 0, nums1, 0, m + n);}
}
复杂度分析
  • 时间复杂度: O(m + n),只需一趟扫描。
  • 空间复杂度: O(m + n),需要额外数组来保存结果。
  • 适用场景: 构造新数组后再修改原数组的场景。

解法 3:Java 内置排序

核心思路
  1. nums2 的有效元素直接拷贝到 nums1 的尾部:
    nums1[m..m+n] = nums2[0..n]
    
  2. 使用 Java 提供的内置排序方法,将 nums1 排序。

虽然算法简单,但不符合“原地操作”限制,可能会对排序效率和内存有额外要求。

模板代码
import java.util.Arrays;class Solution {public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {// 将 nums2 拷贝到 nums1 的后面System.arraycopy(nums2, 0, nums1, m, n);// 排序 nums1Arrays.sort(nums1);}
}
复杂度分析
  • 时间复杂度: O((m + n) log (m + n)),由排序函数的复杂度决定。
  • 空间复杂度: O(m + n),排序中可能需要额外空间。
  • 适用场景: 快速验证时使用,但不适合真正工程开发。

经典变体问题


变体 1:合并两个有序链表

问题背景:

  • 给定两个升序链表,将它们合并为一个升序链表,返回头节点。
  • 这个问题与合并数组的逻辑非常相似,但需要操作指针。
模板代码
class Solution {public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {ListNode dummy = new ListNode(-1); // 哑节点ListNode current = dummy;// 合并链表while (l1 != null && l2 != null) {if (l1.val <= l2.val) {current.next = l1;l1 = l1.next;} else {current.next = l2;l2 = l2.next;}current = current.next;}// 连接剩余部分current.next = (l1 != null) ? l1 : l2;return dummy.next;}
}

变体 2:寻找两个有序数组的中位数

问题背景:

  • 输入是两个升序数组,找到它们合并后的中位数。
  • 与本题不同,此处需要合并逻辑在不显式合并的情况下完成。
解决方法: 可使用双指针法:
class Solution {public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {int m = nums1.length, n = nums2.length;int left = (m + n + 1) / 2;int right = (m + n + 2) / 2;return (findK(nums1, 0, nums2, 0, left) + findK(nums1, 0, nums2, 0, right)) / 2.0;}private int findK(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j, int k) {if (i >= nums1.length) return nums2[j + k - 1];if (j >= nums2.length) return nums1[i + k - 1];if (k == 1) return Math.min(nums1[i], nums2[j]);int mid1 = (i + k / 2 - 1 < nums1.length) ? nums1[i + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;int mid2 = (j + k / 2 - 1 < nums2.length) ? nums2[j + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE;if (mid1 < mid2) {return findK(nums1, i + k / 2, nums2, j, k - k / 2);} else {return findK(nums1, i, nums2, j + k / 2, k - k / 2);}}
}

快速 AC 总结

  1. 双指针法是首选:
    • 从后向前合并(逆序操作)是最优解,时间 O(m + n),空间 O(1)。
  2. 理解链表和数组问题的共同逻辑:
    • 合并逻辑、双指针技巧可以直接应用在链表问题或排序问题上。
  3. 注意特例:
    • 例如其中一个数组为空时,不需要额外逻辑处理,直接完成即可(已覆盖于模板代码中)。
  4. 灵活应对变体问题:
    • 比如排序、寻找中位数问题,都可以通过拆解问题或类似合并的思想解决。

通过掌握双指针技巧和其相关变体题目,可以轻松快速解决这类问题!

http://www.dtcms.com/wzjs/442023.html

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