LeetCode 面试经典150题 [1/150 合并两个有序数组]

题目描述：

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 。

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

进阶：你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗？

C++解答：

void merge(int* nums1, int nums1Size, int m, int* nums2, int nums2Size, int n) {
        int nums[m + n];
    int index_num1 = 0, index_num2 = 0, index_num = 0;
    if (m == 0)
    {
        while (index_num2 < n)
        {
            nums[index_num++] = nums2[index_num2++];
        }
    }
    else if (n == 0)
    {
        while (index_num1 < m)
        {
            nums[index_num++] = nums1[index_num1++];
        }
    }
    else
    {

        for (int i = 0; i < m + n; i++)
        {
            if (nums1[index_num1] <= nums2[index_num2])
            {
                nums[index_num++] = nums1[index_num1++];
                if (index_num1 == m)
                    break;
            }
            else
            {
                nums[index_num++] = nums2[index_num2++];
                if (index_num2 == n)
                    break;
            }
        }
        while (index_num1 < m)
        {
            nums[index_num++] = nums1[index_num1++];
        }
        while (index_num2 < n)
        {
            nums[index_num++] = nums2[index_num2++];
        }
    }
    for (int i = 0; i < m + n; i++)
    {
        nums1[i] = nums[i];
        //std::cout << nums[i] << std::endl;
    }
}

时间复杂度：O(M+N)

空间复杂度：O(M+N)