88. 合并两个有序数组

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？

方法一：
冒泡排序法，时间复杂度为 O(m * n)

class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int i = 0;
        int number2 = 0;
        while ( i<n ) {
            int number = nums2[i++];

            int j = 0;
            while ( j < m+i-1 ) {
                // number < nums1[j]  替换
                if ( number < nums1[j++] ) {
                    number2 = nums1[j-1];
                    nums1[j-1] = number;
                    number = number2;
                }
            }
            nums1[m+i-1] = number;
        }
    }
}

方法二：双指针法
本题可以借助两个数组已经独立有序的性质，利用双指针分别指向两个数组，对比取到的较小值，这样指针总共移动 m+n 次 ，时间复杂度为O（m+n），需要建一个中间的数组，空间复杂度为O（m+n）

class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
         int[] sorted = new int[m+n];
         int p1=0,p2=0;//双指针
         int x;//中间值
         while(p1<m||p2<n){
             if(p1==m){
                x=nums2[p2++];
            }else if(p2==n){
                x=nums1[p1++];
            }else if(nums1[p1]<=nums2[p2]){
                x=nums1[p1++];
            }else{
                x=nums2[p2++];
            }
            sorted[p1+p2-1]=x;
         }
         for(int i =0 ;i<m+n;i++){
             nums1[i]=sorted[i];
         }
    }
}