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题目要求
代码实现
题目要求
nums1 和 nums2 是两个升序的整型数组，另外有两个整数 m 和 n 分别代表 nums1 和 nums2 中的元素个数
要求合并 nusm2 到nums1 中，使合并后的 nums1 同样按升序顺序排列
最终，合并后的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
代码实现
代码演示：
void merge(int* nums1, int nums1Size, int m, int* nums2, int nums2Size, int n)
{int end1 = m - 1;int end2 = n - 1;int i = m + n - 1;while (end1 >= 0 && end2 >= 0){if (nums1[end1] > nums2[end2]){nums1[i--] = nums1[end1--];}else{nums1[i--] = nums2[end2--];}}while (end2 >= 0){nums1[i--] = nums2[end2--];}
}代码解析：
end1 是 nums1 数组的最后一个有效元素的下标
end2 是 nums2 数组的最后一个有效元素的下标
i 是 nums1 数组的最后一个元素的下标
因为 nums1 和 nums2 数组都是升序的，所以利用 end1 和 end2 依次找出各自数组的最大值然后利用 i 插入到 nums1 的最后一个元素，这样就能避免 nums1 数组中的有效元素被覆盖
end1 和 end2 找到各自数组中的最大值后再往前找次大的值，直到 end1 或者 end2 小于 0 了就停止
当 end2 小于 0 时，说明 nums2 数组中的有效元素都有序的插入到了 nums1 数组中
否则就说明 nums2 数组中还有有效元素需要插入到 nums1 数组中，且插入位置就是 i，直接插入即可
代码演示：
算法的时间复杂度：
假设第一个 while 循环执行了 X 次，那么第二个 while 循环就执行了 N-X 次
两个循环加在一起得：X + N-X = N ，由此得出算法的时间复杂度：
算法的时间复杂度（大O渐进表示法）：O(N)
算法的空间复杂度：
没有开辟或消耗额外的空间，所以得出算法的空间复杂度：
算法的空间复杂度（大O渐进表示法）：O(1)