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。

// 方法一
class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        for (int i = 0; i != n; ++i) {
            nums1[m + i] = nums2[i];
        }
        Arrays.sort(nums1);
    }
}
/*
时间复杂度：O((m+n)log(m+n))。
排序序列长度为 m+n，套用快速排序的时间复杂度即可，平均情况为 O((m+n)log(m+n))。
空间复杂度：O(log(m+n))。
排序序列长度为 m+n，套用快速排序的空间复杂度即可，平均情况为 O(log(m+n))。
*/

// 方法二
方法一没有利用数组nums1​ 与 nums2 已经被排序的性质。为了利用这一性质，我们可以使用双指针方法。这一方法将两个数组看作队列，每次从两个数组头部取出比较小的数字放到结果中。
    public static void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int p1 = 0, p2 = 0; // 指针
        int[] sort = new int[m+n]; //暂时存放的有序数组
        int cur; // 中间变量
        while (p1 < m || p2< n){ //任意一个数字到达边界停止
            if (p1==m){ //达到1的边界
                cur = nums2[p2++];
            } else if (p2==n) { // 到达2的边界
                cur = nums1[p1++];
            } else if (nums1[p1] < nums2[p2]) { // 1的值小于2的值
                cur = nums1[p1++];
            }else { //
                cur = nums2[p2++];
            }
            sort[p1+p2-1] = cur;
        }
        for (int i = 0; i != m + n; i++) {
            nums1[i] = sort[i];
        }
    }