LeetCode中怎么輸出數(shù)組中重復(fù)的數(shù)字,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
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題目:數(shù)組中重復(fù)的數(shù)字
在一個長度為 n 的數(shù)組 nums 里的所有數(shù)字都在0~n-1的范圍內(nèi)。數(shù)組中某些數(shù)字是重復(fù)的,但不知道有幾個數(shù)字重復(fù)了,也不知道每個數(shù)字重復(fù)了幾次。請找出數(shù)組中任意一個重復(fù)的數(shù)字。
示例 1:
輸入:[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3] 輸出:2 或 3
限制:2 <= n <= 100000
解法一
題目分析下來,主要的目的就是找到數(shù)組中的重復(fù)數(shù)字。
所以我們可以利用那些沒有重復(fù)、成員唯一的集合,比如HashSet。
HashSet的特點就是唯一和無序,所以只要我們把數(shù)組中的數(shù)字加到HashSet中,如果出現(xiàn)重復(fù)數(shù)字,就會加入失敗。利用這一點就可以完成解法。
class Solution { public int findRepeatNumber(int[] nums) { Setset = new HashSet (); int repeat = -1; for (int num : nums) { if (!set.add(num)) { repeat = num; break; } } return repeat; } }
代碼還是比較簡單的吧,設(shè)置一個空的HashSet集合,然后依次add數(shù)字進去,出現(xiàn)失敗的情況(也就是add方法返回false),也就代表數(shù)字出現(xiàn)了重復(fù)。
方法消耗情況
執(zhí)行用時:6ms 內(nèi)存消耗:48.3MB
時間復(fù)雜度
由于用到了一個for單循環(huán),復(fù)雜度為O(n),其他的代碼復(fù)雜度都為O(1),包括set.add的復(fù)雜度也是O(1)。
所以總的時間復(fù)雜度為O(n)。
空間復(fù)雜度
如果set集合add一次就會占用一次空間,所以n次循環(huán),最壞情況空間復(fù)雜度就為O(n)
解法二
這道題其實還有個題干不容易被發(fā)現(xiàn),就是第一句:
長度為 n 的數(shù)組 nums 里的所有數(shù)字都在 0~n-1 的范圍內(nèi)
這句話的意思就是,如果沒有重復(fù)數(shù)字的情況下,這個數(shù)組在排序后應(yīng)該是數(shù)組中下標為i的位置所在的值應(yīng)該是等于i的。
也就是nums[i]=i。
打個比方,數(shù)組長度為5,那么里面的數(shù)字應(yīng)該在0——4。如果不存在重復(fù)數(shù)字的話,那么經(jīng)過排序后數(shù)組應(yīng)該為:
[0,1,2,3,4]
也就是nums[i]=i,
根據(jù)這一個特性,我們就可以依次把數(shù)字放到數(shù)字對應(yīng)的位置上,正常來說一個數(shù)字會對應(yīng)一個數(shù)字的坑位,也就是一個蘿卜一個坑。
當發(fā)現(xiàn)一個坑有兩個蘿卜的時候,就是有重復(fù)數(shù)字的發(fā)生了。上代碼:
class Solution { public int findRepeatNumber(int[] nums) { int temp; for(int i=0;i簡單說下:
遍歷數(shù)組,當發(fā)現(xiàn)數(shù)組下標數(shù)字不等于該下標對應(yīng)位置上的數(shù)字的時候,也就是nums[i]!=i,那么我們就把nums[i]數(shù)字 放到nums[i]位置上,一直到nums[i]==i。按照一個坑位一個蘿卜,所以當你的坑位被同樣的蘿卜(數(shù)字)占到的時候,這個蘿卜就是重復(fù)的那個數(shù)字了。
假如數(shù)組為[3,1,4,2,2]
i=0的時候,nums[i]=3。3 !=1。所以把3放到num[3]的位置,數(shù)組變成了[2,1,4,3,2]。
2!=0,while條件true,繼續(xù)置換,數(shù)組變成了[4,1,2,3,2]。
4!=0,while條件true,繼續(xù)置換,數(shù)組變成了[2,1,2,3,4]。
2!=0,while條件true,但是此時位置為2的坑位已經(jīng)被同樣的數(shù)字占據(jù)了,所以這個2就是重復(fù)數(shù)字,return。
方法消耗情況
執(zhí)行用時:0—1ms 內(nèi)存消耗:46.4MB時間復(fù)雜度
有一個for循環(huán),復(fù)雜度為O(n),但是在循環(huán)中,while置換最多有可能發(fā)生n次,其實也就是一個排序的過程。但是這個while排序只會發(fā)生一次,如果發(fā)生了最大n次,那么也就代表后續(xù)不用排序了。所以復(fù)雜度就是O(n+n),也就是O(n).
空間復(fù)雜度
在空間方面,由于用的還是原數(shù)組,只是多了一個變量temp,所以空間復(fù)雜度為O(1)
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