1. 合并两个有序数组 给你两个按 递增顺序 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 递增顺序 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。 示例 ： 输入：nums1 = [1,2,3], 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。 函数原型如下： void merge(int nums1[], int m, int nums2[], int n){ }

好的，这是一个比较经典的数组合并问题。我可以给出以下的C语言实现：

void merge(int nums1[], int m, int nums2[], int n){
    int i = m - 1, j = n - 1, k = m + n - 1;
    while(i >= 0 && j >= 0){
        if(nums1[i] > nums2[j]){
            nums1[k--] = nums1[i--];
        }else{
            nums1[k--] = nums2[j--];
        }
    }
    while(j >= 0){
        nums1[k--] = nums2[j--];
    }
}

这个算法的时间复杂度是O(m+n)，空间复杂度是O(1)。它的主要思路是从后往前遍历两个数组，依次比较它们的最后一个元素，将较大的元素放到 nums1 的末尾。最后，如果 nums2 中还有元素没有放进 nums1 中，就将它们直接放到 nums1 的前面即可。

相关问题

c语言给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序

在C语言中，如果你有一个按非递减顺序排序的整数数组`nums`，想要得到每个数字的平方组成的新数组，并保持这个新数组的非递减顺序，你可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个新的数组`squares`，大小与`nums`相同，用于存储平方结果。
2. 使用循环遍历`nums`数组中的每一个元素`num`：
a. 计算`num`的平方并将结果存放在`squares`对应的位置。
b. 由于我们知道输入数组已经是非递减的，所以在添加平方值到`squares`时不需要特别处理顺序问题，因为平方不会改变原有的升序排列。
3. 最后，对`squares`数组再次进行一次非递减排列，但这通常不是必需的，因为我们已经保证了原数组中的递增顺序不会因为计算平方而改变。如果需要正式排序，可以使用C标准库函数如`qsort()`，但在这个例子中它通常是多余的。

示例代码片段如下：

#include <stdio.h>

// 如果需要，你可以自定义一个比较函数来保证排序
int compare(const void* a, const void* b) {
    return (*(int*)a - *(int*)b);
}

void getSortedSquares(int nums[], int size, int squares[]) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        squares[i] = nums[i] * nums[i];
    }
    // 只有在非常确定不需要二次排序的情况下才删除这行
    // qsort(squares, size, sizeof(int), compare); // 如果需要官方排序
}

int main() {
    int nums[] = {1, 2, 3, 4, 5};
    int size = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
    int squares[size];

    getSortedSquares(nums, size, squares);

    printf("Sorted Squares: ");
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        printf("%d ", squares[i]);
    }

    return 0;
}

给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。C语言

在C语言中，你可以使用动态规划的方法来解决这个问题，这种算法通常被称为“Kadane's Algorithm”（卡特兰算法）。以下是基本步骤：

1. 初始化一个长度为n的一维数组dp，其中n是数组nums的长度，dp[i]表示以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。

2. 遍历数组nums，对于每个元素nums[i]，更新dp[i]。如果nums[i]大于其前一个元素nums[j]（j < i），说明nums[i]可以加入到nums[j]的递增子序列中，所以dp[i]取max(dp[i], dp[j]+1)。否则，dp[i]就是当前元素本身。

3. 在遍历过程中，记录下最大值dp[j+1]，这个值即为最长递增子序列的长度，因为dp[j+1]代表以某个元素作为起点的最大递增子序列。

以下是简单的C代码实现：

#include <stdio.h>

int lengthOfLIS(int* nums, int n) {
    if (n == 0) return 0;
    int dp[n];
    dp[0] = 1; // 基本递增子序列为单个元素
    int max_len = 1;

    for (int i = 1; i < n; i++) {
        dp[i] = 1;
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (nums[i] > nums[j]) {
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
                max_len = max(max_len, dp[i]); // 更新最长递增子序列长度
            }
        }
    }

    return max_len;
}

int main() {
    int nums[] = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18};
    int n = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
    printf("最长严格递增子序列的长度是 %d\n", lengthOfLIS(nums, n));
    return 0;
}