LeetCode刷题指南
第 0 章 hot100
0.1 哈希
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
0.4 子串
0.5 普通数组
0.6 矩阵
0.7 链表
0.8 二叉树
0.9 图论
0.10 回溯
0.11 二分查找
0.12 栈
0.13 堆
0.14 贪心算法
0.15 动态规划
0.16 多维动态规划
0.17 技巧
第0-1章 面试经典150
0.1 数组/字符串
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
链表
二叉树
第 1 章 最易懂的贪心算法
1.1 算法解释
1.2 分配问题
1.3 区间问题
1.4 练习
第 2 章 玩转双指针
2.1 算法解释
2.2 Two Sum
2.3 归并两个有序数组
2.4 滑动窗口
2.5 快慢指针
2.6 练习
第 3 章 居合斩!二分查找
3.1 算法解释
3.2 求开方
3.3 查找区间
3.4 查找峰值
3.5 旋转数组查找数字
3.6 练习
第 4 章 千奇百怪的排序算法
4.1 常用排序算法
4.2 快速选择
4.3 桶排序
4.4 练习
第 5 章 一切皆可搜索
5.1 算法解释
5.2 深度优先搜索
5.3 回溯法
5.4 广度优先搜索
5.5 练习
第 6 章 深入浅出动态规划
6.1 算法解释
6.2 基本动态规划:一维
6.3 基本动态规划:二维
6.4 分割类型题
6.5 子序列问题
6.6 背包问题
6.7 字符串编辑
6.8 股票交易
6.9 练习
第 7 章 化繁为简的分治法
7.1 算法解释
7.2 表达式问题
7.3 练习
第 8 章 巧解数学问题
8.1 引言
8.2 公倍数与公因数
8.3 质数
8.4 数字处理
8.5 随机与取样
8.6 练习
第 9 章 神奇的位运算
9.1 常用技巧
9.2 位运算基础问题
9.3 二进制特性
9.4 练习
第 10 章 妙用数据结构
10.1 C++ STL
10.2 Python 常用数据结构
10.3 数组
10.4 栈和队列
10.5 单调栈
10.6 优先队列
10.7 双端队列
10.8 哈希表
10.9 多重集合和映射
10.10 前缀和与积分图
10.11 练习
第 11 章 令人头大的字符串
11.1 引言
11.2 字符串比较
11.3 字符串理解
11.4 字符串匹配
11.5 练习
第 12 章 指针三剑客之一:链表
12.1 数据结构介绍
12.2 链表的基本操作
12.3 其它链表技巧
12.4 练习
第 13 章 指针三剑客之二:树
13.1 数据结构介绍
13.2 树的递归
13.3 层次遍历
13.4 前中后序遍历
13.5 二叉查找树
13.6 字典树
13.7 练习
第 14 章 指针三剑客之三:图
14.1 数据结构介绍
14.2 二分图
14.3 拓扑排序
14.4 练习
第 15 章 更加复杂的数据结构
15.1 引言
15.2 并查集
15.3 复合数据结构
15.4 练习
第16章 面试题
第 17 章 十大经典排序算法
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2.3 归并两个有序数组
# 2.3 归并两个有序数组 ## [88. Merge Sorted Array](https://leetcode.com/problems/merge-sorted-array/) ### 题目描述 给定两个有序数组,把两个数组合并为一个。 ### 输入输出样例 输入是两个数组和它们分别的长度 m 和 n。其中第一个数组的长度被延长至 m +n,多出的 n 位被 0 填补。题目要求把第二个数组归并到第一个数组上,不需要开辟额外空间。 ``` Input: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3 Output: nums1 = [1,2,2,3,5,6] ``` ### 题解 因为这两个数组已经排好序,我们可以把两个指针分别放在两个数组的末尾,即 nums1 的 m − 1 位和 nums2 的 n − 1 位。每次将较大的那个数字复制到 nums1 的后边,然后向前移动一位。 因为我们也要定位 nums1 的末尾,所以我们还需要第三个指针,以便复制。 在以下的代码里,我们直接利用 m 和 n 当作两个数组的指针,再额外创立一个 pos 指针,起始位置为 m +n − 1。每次向左移动 m 或 n 的时候,也要向左移动 pos。这里需要注意,如果 nums1 的数字已经复制完,不要忘记把 nums2 的数字继续复制;如果 nums2 的数字已经复制完,剩余 nums1 的数字不需要改变,因为它们已经被排好序。 在 C++ 题解里我们使用了 ++和--的小技巧:a++和 ++a都是将 a加 1,但是 a++返回值为 a,而 ++a返回值为 a+1。如果只是希望增加 a的值,而不需要返回值,则两个写法都可以(++a在未经编译器优化的情况下运行速度会略快一些)。 ```py def merge(nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None: pos = m + n - 1 m -= 1 n -= 1 while m >= 0 and n >= 0: if nums1[m] > nums2[n]: nums1[pos] = nums1[m] m -= 1 else: nums1[pos] = nums2[n] n -= 1 pos -= 1 nums1[: n + 1] = nums2[: n + 1] ```
嘉心糖糖
2025年3月10日 23:46
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