前言🌧️

算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。

因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。

当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。

题目🦀

88. 合并两个有序数组

难度简单

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？

解题思路🌵

• 此题采取从后往前遍历
• 原地修改时，为了避免从前往后遍历导致原有数组元素被破坏掉
• 我们要选择从后往前遍历！

解题步骤🐂

• 创建三个指针分别指向
• nums1有数字的末尾
• nums2有数字的末尾
• nums1的末尾
• 循环遍历

源码🔥

/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number} m
 * @param {number[]} nums2
 * @param {number} n
 * @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
 */
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    let i = m-1;
    let j=n-1;
    let k=m+n-1;
    while(i>=0||j>=0){
        if(i<0){
            nums1[k--]=nums2[j--]
        }
        else if(j<0){
            nums1[k--]=nums1[i--]
        }
        else if(nums1[i]<nums2[j]){
            nums1[k--]=nums2[j--]
        }
         else if(nums1[i]>=nums2[j]){
            nums1[k--]=nums1[i--]
        }
    }
    return nums1
};

时间复杂度:O(m+n)

空间复杂度:O(1)

结束语🌞

那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」88-合并两个有序数组 ⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。