LeetCode算法题-Merge Sorted Array(Java实现)
这是悦乐书的第161次更新,第163篇原创
01 看题和准备
今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第20题(顺位题号是88)。给定两个排序的整数数组nums1和nums2,将nums2中的元素合并到nums1中,并且作为一个排序的数组。在nums1和nums2中初始化的元素个数分别为m和n。假设nums1有足够的空间(大于或等于m + n)来保存nums2中的其他元素。例如:
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]
本次解题使用的开发工具是eclipse,jdk使用的版本是1.8,环境是win7 64位系统,使用Java语言编写和测试。
02 第一种解法
给的条件很清晰,nums1的长度大于等于m+n的和,nums2的元素是肯定可以全部放进nums1的,既如此,那我们是不是可以先把nums2中的元素添加进nums1,从下标m开始,移入n个新的元素,然后再对nums1进行排序,最后得到新的nums1数组。排序算法使用了冒泡排序,当然使用其他的排序算法也是可以的。
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
for (int i=m, k=0; i<nums1.length && k < n ; i++,k++) {
nums1[i] = nums2[k];
}
for (int j=0; j<nums1.length-1; j++) {
for (int h=0; h<nums1.length-1-j; h++) {
if (nums1[h] > nums1[h+1]) {
int temp = nums1[h+1];
nums1[h+1] = nums1[h];
nums1[h] = temp;
}
}
}
}
03 第二种解法
上面的解法的时间复杂度是O(n^2),那能不能再降低点?让其更快一点?让我们来借助例子分析下。
nums1 = [1,2,3,0,0,0],m = 3
nums2 = [2,5,6],n = 3
既然最后结果是将新的nums1排序,那么按照升序来排,两个数组中最大的一个值肯定在第m+n位。
第一步,分别获取nums1的第3位元素、nums2的第3位元素,比较两数大小,数值大的放在nums1的第6位,此时nums1变成了[1,2,3,0,0,6]。
第二步,分别获取nums1的第3位元素、nums2的第2位元素,比较两数大小,数值大的放在nums1的第5位,此时nums1变成了[1,2,3,0,5,6]。因为第一步是将nums2的元素移到了nums1,所以nums2向前移动一位,但是nums1的第3位并没有完全确定大小,所以保持不动。
第三步,分别获取nums1的第3位元素、nums2的第1位元素,比较两数大小,数值大的放在nums1的第4位,此时nums1变成了[1,2,3,3,5,6]。
第四步,分别获取nums1的第2位元素、nums2的第1位元素,比较两数大小,数值大的放在nums1的第3位,此时nums1变成了[1,2,2,3,5,6]。
依据上面的步骤,可以很快的写出代码,但是有种特殊情况要考虑,当nums1的最小值,也就是nums1的第一位元素,它比nums2的最大值都大的时候,nums2的元素是要全部移到nums1原元素的前面,此时在循环完后,就要加多一个判断,判断nums2的元素下标是否已经移动到了第一位。
public void merge2(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int i = m - 1;
int j = n - 1;
while (i >= 0 && j >= 0) {
if (nums1[i] > nums2[j]) {
nums1[i + j + 1] = nums1[i];
i--;
} else {
nums1[i + j + 1] = nums2[j];
j--;
}
}
while (j >= 0) {
nums1[i + j + 1] = nums2[j];
j--;
}
}
04 验证与测试
为了验证上面两种解法的正确性和效率,我们使用了一些数据来测试。
public static void main(String[] args) {
Easy_088_MergeSortedArray instance = new Easy_088_MergeSortedArray();
int[] nums1 = {1,2,2,3,4,5,0,0,0};
int m = 6;
int[] nums2 = {2,5,8};
int n = 3;
long start = System.nanoTime();
instance.merge(nums1, m, nums2, n);
long end = System.nanoTime();
System.out.println("merge---输出:"+Arrays.toString(nums1)+" , 用时:"+(end-start)/1000+"微秒");
int[] nums3 = {1,2,2,3,4,5,0,0,0};
int m2 = 6;
int[] nums4 = {2,5,8};
int n2 = 3;
long start2 = System.nanoTime();
instance.merge2(nums3, m2, nums4, n2);
long end2 = System.nanoTime();
System.out.println("merge2---输出:"+Arrays.toString(nums1)+" , 用时:"+(end2-start2)/1000+"微秒");
}
测试结果如下
merge---输出:[1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 8] , 用时:4微秒
merge2---输出:[1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 8] , 用时:2微秒
从运行时间来看,解法二是明显优于解法一的,解法二的时间复杂度是O(n)。
05 小结
可能有人会想到借助Arrays.sort()方法来排序,但是如果是面试的时候,还是使用解法二好些。
以上就是全部内容,如果大家有什么好的解法思路、建议或者其他问题,可以下方留言交流,点赞、留言、转发就是对我最大的回报和支持!
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