数组-LeetCode-笔试
阅读原文时间:2023年07月08日阅读:4

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数组理论基础

数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。

有关数组其他的性质欢迎访问:https://www.cnblogs.com/zwtblog/p/15056076.html#线性表的顺序表示

二分查找

力扣题目链接

给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。

示例 1:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
输出: 4
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4

示例 2:

输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
输出: -1
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1

提示:

  • 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
  • n 将在 [1, 10000]之间。
  • nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。

这道题目的前提是数组为有序数组,同时题目还强调数组中无重复元素

这些都是使用二分法的前提条件

例如到底是 while(left < right) 还是 while(left <= right),到底是right = middle呢,还是要right = middle - 1呢?

大主要是因为对区间的定义没有想清楚,区间的定义就是不变量。要在二分查找的过程中,保持不变量,就是在while寻找中每一次边界的处理都要坚持根据区间的定义来操作,这就是循环不变量规则。

写二分法,区间的定义一般为两种,左闭右闭即[left, right],或者左闭右开即[left, right)。

定义 target 是在一个在左闭右闭的区间里,也就是[left, right] (这个很重要非常重要)

  • int left = 0;

    int right = nums.size() - 1;

  • while (left <= right) 要使用 <= ,因为left == right是有意义的,所以使用 <=

  • int middle = left + ((right - left) / 2); // 防止溢出 等同于(left + right)/2

  • if (nums[middle] > target) right 要赋值为 middle - 1,因为当前这个nums[middle]一定不是target,那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle - 1

例如在数组:1,2,3,4,7,9,10中查找元素2,如图所示:

代码如下:(详细注释)

// 版本一
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里,[left, right]
        while (left <= right) { // 当left==right,区间[left, right]依然有效,所以用 <=
            int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
            if (nums[middle] > target) {
                right = middle - 1; // target 在左区间,所以[left, middle - 1]
            } else if (nums[middle] < target) {
                left = middle + 1; // target 在右区间,所以[middle + 1, right]
            } else { // nums[middle] == target
                return middle; // 数组中找到目标值,直接返回下标
            }
        }
        // 未找到目标值
        return -1;
    }
};

如果说定义 target 是在一个在左闭右开的区间里,也就是[left, right) ,那么二分法的边界处理方式则截然不同。

有如下两点:

  • while (left < right),这里使用 < ,因为left == right在区间[left, right)是没有意义的
  • if (nums[middle] > target) right 更新为 middle,因为当前nums[middle]不等于target,去左区间继续寻找,而寻找区间是左闭右开区间,所以right更新为middle,即:下一个查询区间不会去比较nums[middle]

在数组:1,2,3,4,7,9,10中查找元素2,如图所示:(注意和方法一的区别

// 版本二
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size(); // 定义target在左闭右开的区间里,即:[left, right)
        while (left < right) { // 因为left == right的时候,在[left, right)是无效的空间,所以使用 <
            int middle = left + ((right - left) >> 1);
            if (nums[middle] > target) {
                right = middle; // target 在左区间,在[left, middle)中
            } else if (nums[middle] < target) {
                left = middle + 1; // target 在右区间,在[middle + 1, right)中
            } else { // nums[middle] == target
                return middle; // 数组中找到目标值,直接返回下标
            }
        }
        // 未找到目标值
        return -1;
    }
};



package 数组;

import java.util.Scanner;

public class Main_704 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int target = scanner.nextInt();
        int[] nums = new int[6];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            nums[i] = scanner.nextInt();
        }
        System.out.println(search(nums, target));
    }

    private static int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            // int mid = (left + right)/2;
            if (nums[mid] > target) {
                right = mid - 1;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }
}

移除元素

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给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并原地修改输入数组。

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 : 给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2, 函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

这个题目暴力的解法就是两层for循环,一个for循环遍历数组元素 ,第二个for循环更新数组。

代码如下:

代码如下:

// 时间复杂度:O(n^2)
// 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int size = nums.size();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (nums[i] == val) { // 发现需要移除的元素,就将数组集体向前移动一位
                for (int j = i + 1; j < size; j++) {
                    nums[j - 1] = nums[j];
                }
                i--; // 因为下表i以后的数值都向前移动了一位,所以i也向前移动一位
                size--; // 此时数组的大小-1
            }
        }
        return size;

    }
};

双指针法(快慢指针法): 通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。

删除过程如下:

//双指针法(快慢指针法)在数组和链表的操作中是非常常见的,很多考察数组、链表、字符串等操作的面试题,都使用双指针法。
// 时间复杂度:O(n)
// 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int slowIndex = 0;
        for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.size(); fastIndex++) {
            if (val != nums[fastIndex]) {
                nums[slowIndex++] = nums[fastIndex];
            }
        }
        return slowIndex;
    }
};
  • int slowIndex = 0

  • for(fastIndex =0 ,…………)

  • if(val ! = fast)

    package 数组;

    import java.util.Scanner;

    public class Main_27 {
    public static void main(String[] args) {
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    int[] nums = new int[8];
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    nums[i] = scanner.nextInt();
    }
    int val = scanner.nextInt();
    System.out.println(removeElement(nums, val));
    }

    private static int removeElement(int[] nums, int val) {
        int slowIndex = 0;
        for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.length; fastIndex++) {
            if (val != nums[fastIndex]) {
                nums[slowIndex++] = nums[fastIndex];
            }
        }
        return slowIndex;
    }

    }

有序数组的平方

力扣题目链接

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。

示例 : 输入:nums = [-4,-1,0,3,10] 输出:[0,1,9,16,100] 解释:平方后,数组变为 [16,1,0,9,100],排序后,数组变为 [0,1,9,16,100]

最直观的相反,莫过于:每个数平方之后,排个序,美滋滋,代码如下:

class Solution {
public:
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
        for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
            A[i] *= A[i];
        }
        sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
        return A;
    }
};

这个时间复杂度是 O(n + nlogn), 可以说是O(nlogn)的时间复杂度

数组其实是有序的, 只不过负数平方之后可能成为最大数了。

那么数组平方的最大值就在数组的两端,不是最左边就是最右边,不可能是中间。

此时可以考虑双指针法了,left 指向起始位置,j指向终止位置。

定义一个新数组result,和A数组一样的大小,让k指向result数组终止位置。

如果左平方 < 右平方 那么result[k--] = 右平方;

如果左平方 >= 右平方 那么result[k--] = 左平方;

如动画所示:

​ 此时的时间复杂度为O(n),相对于暴力排序的解法O(n + nlogn)还是提升不少的。

class Solution {
    public int[] sortedSquares(int[] nums) {
        int right = nums.length - 1;
        int left = 0;
        int[] result = new int[nums.length];
        int index = result.length - 1;
        while (left <= right) {
            if (nums[left] * nums[left] > nums[right] * nums[right]) {
                result[index--] = nums[left] * nums[left];
                ++left;
            } else {
                result[index--] = nums[right] * nums[right];
                --right;
            }
        }
        return result;
    }
}
  • int 左 ,右-1
  • 结果集,与结果集的 index = nums.length - 1
  • while(left <= right)
  • if 左加右减
  • 返回结果集

长度最小的子数组

LeetCode题目链接

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ,找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0。

示例:

输入:s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出:2

解释:子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。

这道题目暴力解法当然是 两个for循环,然后不断的寻找符合条件的子序列,时间复杂度很明显是O(n^2)

接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法:滑动窗口

所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果

这里还是以题目中的示例来举例,s=7, 数组是 2,3,1,2,4,3,来看一下查找的过程:

可以发现滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况,不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)的暴力解法降为O(n)。

 int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MAX;
        int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
        int i = 0; // 滑动窗口起始位置
        int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
        for (int j = 0; j < nums.size(); j++) {
            sum += nums[j];
            // 注意这里使用while,每次更新 i(起始位置),并不断比较子序列是否符合条件
            while (sum >= s) {
                subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
                result = result < subLength ? result : subLength;
                sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处,不断变更i(子序列的起始位置)
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话,就返回0,说明没有符合条件的子序列
        return result == INT32_MAX ? 0 : result;
    }

时间复杂度:\(O(n)\)

空间复杂度:\(O(1)\)

不要以为for里放一个while就以为是 O(n^2) , 主要是看每一个元素被操作的次数,每个元素在滑动窗后进来操作一次,出去操作一次,每个元素都是被被操作两次,所以时间复杂度是2 * n 也就是 O(n) 。

螺旋矩阵II

LeetCode地址

给定一个正整数 n,生成一个包含 1 到 n^2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。

示例:

输入: 3 输出: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ]

本题并不涉及到什么算法,就是模拟过程,但却十分考察对代码的掌控能力。

而求解本题依然是要坚持循环不变量原则

模拟顺时针画矩阵的过程:由外向内一圈一圈这么画下去。

可以发现这里的边界条件非常多,在一个循环中,如此多的边界条件,如果不按照固定规则来遍历,那就是一进循环深似海,从此offer是路人

public int[][] generateMatrix(int n) {
        int[][] res = new int[n][n];

        // 循环次数
        int loop = n / 2;

        // 定义每次循环起始位置
        int startX = 0;
        int startY = 0;

        // 定义偏移量
        int offset = 1;

        // 定义填充数字
        int count = 1;

        // 定义中间位置
        int mid = n / 2;
        while (loop > 0) {
            int i = startX;
            int j = startY;

            // 模拟上侧从左到右
            for (; j<startY + n -offset; ++j) {
                res[startX][j] = count++;
            }

            // 模拟右侧从上到下
            for (; i<startX + n -offset; ++i) {
                res[i][j] = count++;
            }

            // 模拟下侧从右到左
            for (; j > startY; j--) {
                res[i][j] = count++;
            }

            // 模拟左侧从下到上
            for (; i > startX; i--) {
                res[i][j] = count++;
            }

            loop--;

            startX += 1;
            startY += 1;

            offset += 2;
        }

        if (n % 2 == 1) {
            res[mid][mid] = count;
        }

        return res;
    }
  • 54.螺旋矩阵
  • 剑指Offer 29.顺时针打印矩阵