这是为你准备的完整数据生成器。这份代码集成了绝对正确的解题逻辑（用于生成标准输出）和10种针对性测试数据生成策略。

它会直接在当前目录下生成 1.in/1.out 到 10.in/10.out，能够完美覆盖题目要求的边界情况（如某数组为空）和正常情况（如乱序后的归并、重复元素、负数等）。

C++ 数据生成器代码

请保存为 generator.cpp，编译并运行。

/**
 * 题目：合并两个有序数组 (Merge Sorted Array) - 数据生成器
 * 功能：生成 1.in/1.out ~ 10.in/10.out
 * 环境：C++14 Standard
 * 作者：OI Gold Medal Coach
 */

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random>
#include <ctime>
#include <string>

using namespace std;

// ==========================================
// Part 1: 标准解法 (Oracle / Solver)
// ==========================================
// 在数据生成器中，为了保证生成的 .out 文件绝对正确（Ground Truth），
// 我们通常使用最简单粗暴但绝对可靠的方法，即 std::sort。
// 虽然题目要求学生写 O(m+n) 的解法，但判题机的标准答案只需要结果正确。
class Solver {
public:
    vector<int> solve(vector<int> nums1, vector<int> nums2) {
        vector<int> merged = nums1;
        // 将 nums2 追加到 nums1 后面
        merged.insert(merged.end(), nums2.begin(), nums2.end());
        // 直接排序，获取标准答案
        sort(merged.begin(), merged.end());
        return merged;
    }
};

// ==========================================
// Part 2: 数据生成工具箱
// ==========================================
mt19937 rng(time(0));

// 生成指定长度、指定范围的随机有序数组
vector<int> gen_random_sorted(int len, int min_val, int max_val) {
    vector<int> res(len);
    if (len == 0) return res;
    
    uniform_int_distribution<int> dist(min_val, max_val);
    for(int i = 0; i < len; ++i) {
        res[i] = dist(rng);
    }
    // 题目输入要求数组是有序的
    sort(res.begin(), res.end());
    return res;
}

// ==========================================
// Part 3: 主程序
// ==========================================
int main() {
    Solver solver;
    cout << "Generating test data for Merge Sorted Array..." << endl;

    for (int i = 1; i <= 10; ++i) {
        string in_file_name = to_string(i) + ".in";
        string out_file_name = to_string(i) + ".out";
        
        ofstream fin(in_file_name);
        ofstream fout(out_file_name);
        
        int m, n;
        vector<int> nums1, nums2;
        string desc;

        // ---- 针对不同测试点设计数据 ----
        switch(i) {
            case 1: 
                // 边界：极小值 m=1, n=1
                m = 1; n = 1;
                nums1 = {10};
                nums2 = {5};
                desc = "Smallest Non-empty (m=1, n=1)";
                break;
            case 2: 
                // 边界：nums1 为空 (m=0)
                m = 0; n = 5;
                nums1 = {};
                nums2 = {1, 2, 3, 4, 5};
                desc = "nums1 Empty (m=0)";
                break;
            case 3: 
                // 边界：nums2 为空 (n=0)
                m = 5; n = 0;
                nums1 = {1, 2, 3, 4, 5};
                nums2 = {};
                desc = "nums2 Empty (n=0)";
                break;
            case 4: 
                // 逻辑：nums2 所有元素都小于 nums1 (放在前面)
                m = 5; n = 5;
                nums1 = {10, 12, 14, 16, 18};
                nums2 = {1, 3, 5, 7, 9};
                desc = "nums2 all smaller than nums1";
                break;
            case 5: 
                // 逻辑：nums2 所有元素都大于 nums1 (放在后面)
                m = 5; n = 5;
                nums1 = {1, 3, 5, 7, 9};
                nums2 = {10, 12, 14, 16, 18};
                desc = "nums2 all larger than nums1";
                break;
            case 6: 
                // 逻辑：交叉混合，小数据
                m = 10; n = 10;
                nums1 = gen_random_sorted(m, 0, 20);
                nums2 = gen_random_sorted(n, 0, 20);
                desc = "Interleaved Small Range";
                break;
            case 7: 
                // 逻辑：包含负数
                m = 20; n = 20;
                nums1 = gen_random_sorted(m, -100, 100);
                nums2 = gen_random_sorted(n, -100, 100);
                desc = "With Negative Numbers";
                break;
            case 8: 
                // 逻辑：大量重复元素
                m = 15; n = 15;
                nums1 = gen_random_sorted(m, 5, 7); // 只有 5, 6, 7
                nums2 = gen_random_sorted(n, 6, 8); // 只有 6, 7, 8
                desc = "Many Duplicates";
                break;
            case 9: 
                // 逻辑：大跨度数值 (INT 范围)
                m = 50; n = 50;
                nums1 = gen_random_sorted(m, -100000, 100000);
                nums2 = gen_random_sorted(n, -100000, 100000);
                desc = "Large Values";
                break;
            case 10:
                // 边界：最大约束 m+n = 200
                m = 100; n = 100;
                nums1 = gen_random_sorted(m, -1000, 1000);
                nums2 = gen_random_sorted(n, -1000, 1000);
                desc = "Max Constraints (m+n=200)";
                break;
        }

        // ---- 写入 .in 文件 ----
        // 格式：
        // m n
        // nums1 elements...
        // nums2 elements...
        
        fin << m << " " << n << endl;
        
        // 写入 nums1
        for (int k = 0; k < m; ++k) {
            fin << nums1[k] << (k == m - 1 ? "" : " ");
        }
        fin << endl; // 即使是空行也要换行，符合标准输入流习惯

        // 写入 nums2
        for (int k = 0; k < n; ++k) {
            fin << nums2[k] << (k == n - 1 ? "" : " ");
        }
        fin << endl;

        // ---- 计算并写入 .out 文件 ----
        vector<int> result = solver.solve(nums1, nums2);
        
        // 格式：
        // res1 res2 ...
        for (size_t k = 0; k < result.size(); ++k) {
            fout << result[k] << (k == result.size() - 1 ? "" : " ");
        }
        fout << endl;

        // ---- 关闭文件 ----
        fin.close();
        fout.close();

        cout << "Generated Case " << i << ": " << desc << " [m=" << m << ", n=" << n << "]" << endl;
    }

    cout << "\nAll 10 test cases generated successfully!" << endl;
    return 0;
}

使用与判题说明

1. 输入文件格式：

   • Line 1: m n
   • Line 2: m 个整数（nums1 的有效部分）
   • Line 3: n 个整数（nums2 的有效部分）
   • 注意：如果 m=0 或 n=0，对应的那一行会是一个空行（只包含换行符），这是符合 cin 读取逻辑的，也会被 getline 读为空串。

2. 测试点覆盖：

   • Case 1: 最小非空 ($1, 1$)。
   • Case 2, 3: 考察空数组 ($m=0$ 或 $n=0$) 的边界情况，防止代码中的循环条件写错。
   • Case 4, 5: 考察完全不重叠的区间合并（一个数组全小于另一个），验证指针移动逻辑。
   • Case 7: 包含负数，防止某些计数排序等非比较算法的错误实现。
   • Case 8: 包含大量重复，验证等号条件的稳定性。
   • Case 10: 满数据范围 ($m+n=200$)。

3. OJ 设置建议：

   • 时间限制: 1000ms (实际上该题 $N \le 200$，即使是 $O(N^2)$ 的插入排序也能在 1ms 内跑完)。
   • 内存限制: 128MB。
   • 比对方式: 忽略行末空格和文末换行的文本比对 (Ignore trailing whitespace)。

你好！作为你的OI竞赛金牌教练，我为你整理了这道题的 NOIP C++14 标准题解代码。

这段代码完全符合竞赛中**“读入-处理-输出”的完整流程，使用了逆向双指针**的最优解法，并包含了详细的思维推导和复杂度分析。

NOIP 标准题解代码 (C++14)

/**
 * 题目：合并两个有序数组 (Merge Sorted Array)
 * 算法：逆向双指针 (Reverse Two Pointers) / 原地合并
 * 时间复杂度：O(m + n)
 * 空间复杂度：O(1) (不计算存储结果本身的 nums1 空间)
 * 风格：NOIP/CSP 竞赛标准
 */

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 开启 IO 优化，适应大规模数据输入
void fast_io() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);
}

int main() {
    fast_io();

    // ==========================================
    // 1. 数据读入
    // ==========================================
    int m, n;
    // 检查输入流状态，增强代码鲁棒性
    if (!(cin >> m >> n)) return 0;

    // nums1 需要预留 m + n 的空间
    // 初始化时先读入前 m 个有效元素
    vector<int> nums1(m + n); 
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        cin >> nums1[i];
    }
    // 注意：nums1 的下标 [m, m+n-1] 现在的逻辑上是空的（或者默认为0）
    // 它们就是留给我们进行原地合并的“缓冲区”

    vector<int> nums2(n);
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        cin >> nums2[i];
    }

    // ==========================================
    // 2. 算法核心：逆向双指针
    // ==========================================
    
    // p1: 指向 nums1 初始有效数据的末尾
    int p1 = m - 1;
    // p2: 指向 nums2 初始有效数据的末尾
    int p2 = n - 1;
    // tail: 指向 nums1 总空间的末尾，这是我们填入数据的目标位置
    int tail = m + n - 1;

    // 当两个数组都还有元素未处理时，比较并填入大的那个
    while (p1 >= 0 && p2 >= 0) {
        // 【关键逻辑】从后往前填，大的沉底
        if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
            nums1[tail] = nums1[p1];
            p1--; // nums1 的指针前移
        } else {
            nums1[tail] = nums2[p2];
            p2--; // nums2 的指针前移
        }
        tail--; // 目标位置前移
    }

    // ==========================================
    // 3. 边界处理 (易错点)
    // ==========================================
    // 循环结束后，可能出现两种情况：
    // Case A: p1 >= 0, p2 < 0。
    //    说明 nums2 的元素已经全部填完了，nums1 剩下的元素本身就在原地，
    //    而且是有序的，不需要动。
    
    // Case B: p2 >= 0, p1 < 0。
    //    说明 nums1 的初始元素全部移到了后面，nums2 还有剩余。
    //    我们需要把 nums2 剩下的元素拷贝到 nums1 的最前面。
    
    while (p2 >= 0) {
        nums1[tail] = nums2[p2];
        p2--;
        tail--;
    }

    // ==========================================
    // 4. 结果输出
    // ==========================================
    for (int i = 0; i < m + n; ++i) {
        cout << nums1[i] << (i == m + n - 1 ? "" : " ");
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

复杂度分析与思考过程

1. 时间复杂度分析

• 思考过程：
  • 我们的算法主要依赖于一个 while 循环以及后续的一个补充循环。
  • 在每次循环迭代中，指针 tail 都会减 1，必然会填充一个位置。
  • 总共有 $m + n$ 个位置需要填充。
  • 每个元素（无论是来自 nums1 还是 nums2）都只会被读取一次、写入一次。
  • 内部的操作（比较、赋值、自减）都是 $O(1)$ 的。
• 结论：时间复杂度为 $O(m + n)$。这是线性的，也是本题的理论下界。

2. 空间复杂度分析

• 思考过程：
  • 题目要求 原地 (In-place) 修改。
  • 我们直接利用了 nums1 尾部闲置的 $n$ 个空间。
  • 我们只定义了三个整型变量指针 p1, p2, tail。
  • 不需要开辟新的数组来暂存数据（不像归并排序通常需要 $O(N)$ 的辅助空间）。
• 结论：额外空间复杂度为 $O(1)$。

3. 为什么不从前往后合并？（优化建议与思维陷阱）

• 陷阱：如果不使用额外空间，直接从前往后（即 p1=0, p2=0）开始比较：
  • 如果 nums2[0] < nums1[0]，我们需要把 nums2[0] 放到 nums1[0] 的位置。
  • 但是 nums1[0] 原来的数据怎么办？它还没被处理，如果覆盖掉就丢失了。
  • 为了不丢失，只能把 nums1 中所有的元素整体向后挪一位，这会导致时间复杂度退化成 $O(m \times n)$ 或者 $O((m+n)^2)$，这在 $m, n$ 很大时是不可接受的。
• 优化核心：利用空闲空间。因为 nums1 的尾部是空的，在这个区域操作绝对安全，不会覆盖任何有效数据。这就是“逆向思维”的威力。

易错点总结

1. 循环条件：主循环条件是 && (与)，即只要有一个数组空了就停下来。不要写成 ||，否则会导致越界访问。
2. 剩余元素处理：
   • 许多同学会忘记处理 p2 >= 0 的情况（即 nums2 还有剩）。
   • 也有同学会画蛇添足去处理 p1 >= 0 的情况。需要理解为什么 p1 剩下了不需要动（因为它们已经在目标位置了）。
3. 指针越界：在使用数组下标 nums1[p1] 前，隐含的条件是 p1 >= 0。将判断放在 while 条件里可以保证安全。