博客
关于我
L88. 合并两个有序数组
阅读量:256 次
发布时间:2019-02-28

本文共 513 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

为了将两个有序数组合并成一个有序数组,我们可以采用类似归并排序的合并方法。这种方法高效且直接,能够确保合并后的数组仍然保持有序性。

步骤说明:

  • 初始化指针:

    • inums1 的末尾指针,初始值为 m - 1(其中 mnums1 的长度)。
    • jnums2 的末尾指针,初始值为 n - 1(其中 nnums2 的长度)。
    • k 为合并后的数组 nums1 的末尾指针,初始值为 m + n - 1
  • 从后向前比较元素:

    • 进入循环,条件为 i >= 0j >= 0
    • 比较 nums1[i]nums2[j]
      • 如果 nums1[i] <= nums2[j],则将 nums1[k] 赋值为 nums1[i],然后 i--k--
      • 否则,将 nums1[k] 赋值为 nums2[j],然后 j--k--
  • 处理剩余元素:

    • ij 到达 0 时,停止循环。
    • 剩余的元素全部从 nums2 复制到 nums1,直到 j 到达 0k 到达 0
  • 这种方法确保了合并后的 nums1 是有序的,且时间复杂度为 O(m + n),其中 mn 分别是两个数组的长度。

    转载地址:http://wvvp.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Objective-C实现随机图生成器算法(附完整源码)
    查看>>
    OJ中常见的一种presentation error解决方法
    查看>>
    OK335xS UART device registe hacking
    查看>>
    ok6410内存初始化
    查看>>
    one_day_one--mkdir
    查看>>
    OpenCV 中的图像转换
    查看>>
    opencv5-图像混合
    查看>>
    opencv9-膨胀和腐蚀
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>