方法一 : 合并后排序
直觉
最朴素的解法就是将两个数组合并之后再排序。该算法只需要一行(Java是2行)，时间复杂度较差，为O((n+m)log(n+m))。这是由于这种方法没有利用两个数组本身已经有序这一点。
实现
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
System.arraycopy(nums2, 0, nums1, m, n);
Arrays.sort(nums1);
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度 : O((n+m)log(n+m))。
- 空间复杂度 : O(1)。
方法二 : 双指针 / 从前往后
直觉
一般而言，对于有序数组可以通过 双指针法 达到O(n+m)的时间复杂度。
最直接的算法实现是将指针p1 置为 nums1的开头， p2为 nums2的开头，在每一步将最小值放入输出数组中。
由于 nums1 是用于输出的数组，需要将nums1中的前m个元素放在其他地方，也就需要 O(m) 的空间复杂度。
实现
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
// Make a copy of nums1.
int [] nums1_copy = new int[m];
System.arraycopy(nums1, 0, nums1_copy, 0, m);
// Two get pointers for nums1_copy and nums2.
int p1 = 0;
int p2 = 0;
// Set pointer for nums1
int p = 0;
// Compare elements from nums1_copy and nums2
// and add the smallest one into nums1.
while ((p1 < m) && (p2 < n))
nums1[p++] = (nums1_copy[p1] < nums2[p2]) ? nums1_copy[p1++] : nums2[p2++];
// if there are still elements to add
if (p1 < m)
System.arraycopy(nums1_copy, p1, nums1, p1 + p2, m + n - p1 - p2);
if (p2 < n)
System.arraycopy(nums2, p2, nums1, p1 + p2, m + n - p1 - p2);
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度 : O(n+m)。
- 空间复杂度 : O(m)。
方法三 : 双指针 / 从后往前
直觉
方法二已经取得了最优的时间复杂度O(n+m)，但需要使用额外空间。这是由于在从头改变nums1的值时，需要把nums1中的元素存放在其他位置。
如果我们从结尾开始改写 nums1 的值又会如何呢？这里没有信息，因此不需要额外空间。
这里的指针 p 用于追踪添加元素的位置。
实现
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
// two get pointers for nums1 and nums2
int p1 = m - 1;
int p2 = n - 1;
// set pointer for nums1
int p = m + n - 1;
// while there are still elements to compare
while ((p1 >= 0) && (p2 >= 0))
// compare two elements from nums1 and nums2
// and add the largest one in nums1
nums1[p--] = (nums1[p1] < nums2[p2]) ? nums2[p2--] : nums1[p1--];
// add missing elements from nums2
System.arraycopy(nums2, 0, nums1, 0, p2 + 1);
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度 : O(n+m)。
- 空间复杂度 : O(1)。
