给定2个非降序序列，要求把他们合并成1个非降序序列。假设所有元素个数为N，要求算法的时间复杂度为O(N)。要求中文写出每一步解题步骤

1. 定义2个指针i和j分别指向序列1和序列2的第一个元素。
2. 定义一个空序列result用来存放合并后的结果。
3. 循环比较序列1和序列2中指针i和j所指向的元素，将较小的元素加入result中，并将指向该元素的指针向后移动一位。
4. 当其中一个序列中的元素全部加入result后，将另一个序列中剩余的元素依次加入result中。
5. 返回result作为合并后的非降序序列。

相关问题

给定2个非降序序列,要求把他们合并成1个非降序序列。假设所有元素个数为N，要求算法的时间复杂度为O（N）。

可以使用双指针法，在两个序列中移动指针，比较当前指针位置的元素大小，将较小的元素插入到新的序列中，直到遍历完两个序列。时间复杂度为O(N)。具体实现可以参考下面的代码：

def merge_sorted_lists(list1, list2):
    """
    Merge two sorted lists into a new sorted list in ascending order
    :param list1: First sorted list
    :param list2: Second sorted list
    :return: A new sorted list containing all elements from list1 and list2
    """
    merged = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(list1) and j < len(list2):
        if list1[i] < list2[j]:
            merged.append(list1[i])
            i += 1
        else:
            merged.append(list2[j])
            j += 1
    merged += list1[i:] + list2[j:]
    return merged

给定2个非降序序列，要求把他们合并成1个非降序序列。假设所有元素个数为n，要求算法的时间复杂度为o(n)。

### 回答1：
可以使用归并排序的合并算法来实现。该算法的时间复杂度为O(n)。具体来说，首先将两个序列分别递归地拆分成较小的子序列，然后将子序列合并成一个新的有序序列。在合并过程中，使用两个指针，分别指向两个子序列的当前元素，比较两个元素的大小，并将较小的元素添加到新序列中。

### 回答2：
题目要求我们将两个非降序序列合并成一个非降序序列，且时间复杂度为O(n)。那么我们可以使用归并排序的思想来解决这个问题。

假设我们有两个非降序序列A和B，长度分别为m和n。我们可以定义两个指针i和j分别指向A和B的起始位置。

然后，我们遍历A和B的元素，并逐个比较大小。如果A[i]小于等于B[j]，那么我们将A[i]加入结果序列，并将i指针向后移动一位。反之，如果A[i]大于B[j]，那么我们将B[j]加入结果序列，并将j指针向后移动一位。我们一直重复上述过程，直到A和B中其中一个序列遍历完毕。

此时，我们只需要将另一个序列中未遍历的元素全部加入结果序列即可。

由于我们只遍历了序列A和B各一次，所以时间复杂度为O(m+n)，满足题目要求。

综上所述，我们可以使用归并排序的思想，依次比较两个非降序序列的元素，将其合并成一个非降序序列。算法的时间复杂度为O(n)。

### 回答3：
此问题的解法就是归并排序，归并排序是一种充分利用分治思想的排序算法，它的基本思想是将原问题分解成若干个子问题，递归求解子问题，最后将子问题的解合并得到原问题的解。在归并排序中，将序列递归地划分成长度为1的子序列，然后合并相邻的子序列，直到所有子序列合并为一个有序序列。

对于题目中给定的两个非降序列，可以先将它们分别划分成若干个长度为1的子序列，再将相邻的子序列进行合并。具体步骤为：

1. 分别设定两个指针i和j，初始值为0，分别指向两个序列的第一个元素。

2. 比较序列中i和j位置上的元素大小：

如果第一个序列中i位置的元素小于等于第二个序列中j位置的元素，则将第一个序列中i位置的元素加入到合并后的序列中，i指向下一个位置。

如果第一个序列中i位置的元素大于第二个序列中j位置的元素，则将第二个序列中j位置的元素加入到合并后的序列中，j指向下一个位置。

3. 将尚未到达序列末尾的序列的剩余元素直接加入到合并后的序列末尾。

4. 合并结束后即可得到合并后的非降序序列。

时间复杂度为O(n)，其中n是两个序列中元素的总个数。该算法的空间复杂度为O(n)，因为需要额外创建一个长度为n的数组来存储合并后的序列。