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算法进阶:LeetCode 88题轻松搞定有序数组的终极奥义

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有序数组的奥秘:揭示 LeetCode 88 题的精妙算法

作为算法进阶之路上的引路人,今天我们将深入探讨 LeetCode 88 题:有序数组的终极奥义。这道题看似简单,却蕴含着丰富的算法智慧,能够显著提升你的编码思维和编码能力。准备好迎接挑战了吗?

理解题意

LeetCode 88 题给出了两个有序数组 nums1nums2,要求将它们合并且保持有序。乍一看,这个任务似乎很简单,但要想高效且优雅地完成它,需要一定的算法技巧。

双指针算法

解决这道题的关键在于采用巧妙的双指针法。我们分别设置两个指针 ij,指向 nums1nums2 数组的起始元素。然后,我们比较这两个元素,将较小的那个加入结果数组 nums3 中。接下来,将较小的那个数组的指针往后移一位,继续比较。

while i < m and j < n:
    if nums1[i] < nums2[j]:
        nums3[k] = nums1[i]
        i += 1
    else:
        nums3[k] = nums2[j]
        j += 1
    k += 1

重复上述步骤,直到其中一个数组遍历完。此时,另一个数组中可能还剩下一些元素,我们将它们直接加入结果数组即可。

代码实现

def merge(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.
    """
    # 初始化指针
    i = 0
    j = 0
    k = 0

    # 合并两个数组
    while i < m and j < n:
        if nums1[i] < nums2[j]:
            nums3[k] = nums1[i]
            i += 1
        else:
            nums3[k] = nums2[j]
            j += 1
        k += 1

    # 将剩余元素加入结果数组
    while i < m:
        nums3[k] = nums1[i]
        i += 1
        k += 1
    while j < n:
        nums3[k] = nums2[j]
        j += 1
        k += 1

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(m + n),其中 mn 分别是 nums1nums2 的长度。
  • 空间复杂度:O(m + n),因为我们创建了一个新的数组 nums3 来存储结果。

常见问题解答

1. 为什么要使用双指针法?

双指针法可以有效地比较两个数组中的元素,并根据比较结果移动指针。这使得我们可以一次比较一个元素,而不需要遍历整个数组。

2. 如何处理两个数组长度不同?

代码中考虑了两个数组长度不同的情况。当其中一个数组遍历完后,我们将另一个数组中剩余的元素直接加入结果数组即可。

3. 如何保证结果数组的有序性?

双指针法的比较操作保证了结果数组的有序性。我们总是将较小的元素加入结果数组,所以结果数组始终有序。

4. 是否有比双指针法更好的算法?

双指针法是一种高效且易于理解的算法,对于这类问题通常是最佳选择。其他更复杂的算法可能会有更好的时间复杂度,但它们的实现难度也更大。

5. 如何在不修改原数组的情况下解决这个问题?

如果不能修改原数组,我们可以创建一个新的数组 nums3 来存储结果,然后将 nums1nums2 中的元素逐个比较并加入 nums3 中。