博客
关于我
88.合并有序数组
阅读量:804 次
发布时间:2019-03-25

本文共 465 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

如何优化数组合并代码的描述

在软件开发过程中,合并两个已排序数组成一个大的排序数组是常见的需求。以下是合并两个数组的经典方法及其优化思路。

主要思路

将两个数组分别命名为nums1和nums2。采用逆向迭代法,从数组末尾开始比较元素,较大的元素先进入结果数组nums1,从而保证最终数组nums1仍然保持有序。

细节处理

代码实现

初始化索引i为nums1的末尾,索引j为nums2的末尾。从数组末尾向前遍历,k从m+n-1下降到0。比较nums1[i]和nums2[j]的大小:

  • 当nums2已经无元素或nums1当前元素大时,将nums1[i]赋给nums1[k]并i--

  • 其他情况,将nums2[j]赋给nums1[k]并j--

注意:i和j需要始终大于等于0。

避免数组越界问题

该代码确保k始终为有效索引,但i和j需要边界判断:

  • j<0表示nums2已合并完毕

  • i>=0表示nums1已合并完毕

该机制有效防止越界错误。

合并数组的优化思路在于比较时始终采用大元素优先策略,从而确保最终数组无需再次排序即可得到有序结果。

转载地址:http://jsiyk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV保证输入图像为三通道
查看>>
OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
查看>>
opencv图像分割2-GMM
查看>>
opencv图像分割3-分水岭方法
查看>>
opencv图像切割1-KMeans方法
查看>>
OpenCV图像处理篇之阈值操作函数
查看>>
opencv图像特征融合-seamlessClone
查看>>
OpenCV图像的深浅拷贝
查看>>
OpenCV在Google Colboratory中不起作用
查看>>
OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
查看>>
OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
查看>>
OpenCV学堂 | CV开发者必须懂的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等(建议收藏)
查看>>
OpenCV学堂 | OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总
查看>>
OpenCV学堂 | OpenCV案例 | 基于轮廓分析对象提取
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8与YOLO11自定义数据集迁移学习效果对比
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8官方团队宣布YOLOv11 发布了
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8实战 | 荧光显微镜细胞图像检测
查看>>
OpenCV学堂 | 汇总 | 深度学习图像去模糊技术与模型
查看>>
OpenCV安装
查看>>
OpenCV官方文档 理解k - means聚类
查看>>