前言:
当前同学们对“n个有序数组的公共元素”大概比较重视,朋友们都需要分析一些“n个有序数组的公共元素”的相关内容。那么小编也在网上收集了一些对于“n个有序数组的公共元素””的相关文章,希望大家能喜欢,你们快快来学习一下吧!力扣 540. 有序数组中的单一元素「链接」(点击文末阅读原文查看题目
题目描述
给定一个只包含整数的有序数组,每个元素都会出现两次,唯有一个数只会出现一次,找出这个数。
示例 1:
输入: [1,1,2,3,3,4,4,8,8]输出: 2
示例 2:
输入: [3,3,7,7,10,11,11]输出: 10
注意: 您的方案应该在 O(log n) 时间复杂度和 O(1) 空间复杂度中运行。
解决方案
方法一:暴力法
我们可以使用线性搜索来检查数组中的每个元素,直到找到单个元素。
算法:
从第一个元素开始,我们检查每个第二个元素是否与当前元素相同。如果不同,说明该元素是单个元素。如果我们到达最后一个元素,则它为单一元素。
Java 实现
class Solution { public int singleNonDuplicate(int[] nums) { for (int i = 0; i < nums.length - 1; i+=2) { if (nums[i] != nums[i + 1]) { return nums[i]; } } return nums[nums.length - 1]; }}
Python 实现
def singleNonDuplicate(self, nums: List[int]) -> int: for i in range(0, len(nums) - 2, 2): if nums[i] != nums[i + 1]: return nums[i] return nums[-1]
C++ 实现
class Solution {public: int singleNonDuplicate(vector<int>& nums) { for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i += 2) { if (nums[i] != nums[i + 1]) { return nums[i]; } } return nums.back(); }};
复杂度分析
时间复杂度:O(n)。我们的线性搜索只查看每个元素一次。空间复杂度:O(1),只使用了常数的额外空间。
尽管这个解决方案可行,但是问题中要求我们使用时间复杂度在 O(log n) 的解决方案。因此,该解决方案还不够好。
方法二:二分搜索
我们将线性搜索转换为二分搜索是有意义的,它能加快我们的效率。为了使用二分搜索,我们需要查看中间的元素来判断我们的答案在中间,左边还是右边。我们的数组个数始终是奇数,因为有一个元素出现一次,其余元素出现两次。
下面是当我们从中心移除一对元素时发生的情况。将剩下左子数组和右子数组。
与原数组一样,包含单个元素的子数组元素个数必为奇数,不包含单个元素的子数组必为偶数。因此,当原数组移除一对元素后,然后计算出哪一侧的子数组元素个数是奇数,这样我们就能够知道下一步应该在哪一侧进行搜索。
算法:
我们首先将 lo 和 hi 指向数组首尾两个元素。然后进行二分搜索将数组搜索空间减半,直到找到单一元素或者仅剩一个元素为止。当搜索空间只剩一个元素,则该元素就是单个元素。在每个循环迭代中,我们确定 mid,变量 halvesAreEven = (hi - mid) % 2== 0。通过查看中间元素同一元素为哪一个(左侧子数组中的最后一个元素或右侧子数组中的第一个元素),我们可以通过变量 halvesAreEven 确定现在哪一侧元素个数为奇数,并更新 lo 和 hi。最难的部分是根据 mid 和 halvesAreEven 的值正确更新 lo 和 hi。我们通过下图来帮助我们理解。
例子 1:中间元素的同一元素在右边,且被 mid 分成两半的数组为偶数。
我们将右子数组的第一个元素移除后,则右子数组元素个数变成奇数,我们应将 lo 设置为 mid + 2。
例子 2:中间元素的同一元素在右边,且被 mid 分成两半的数组为奇数。
我们将右子数组的第一个元素移除后,则右子数组的元素个数变为偶数,我们应将 hi 设置为 mid - 1。
例子 3:中间元素的同一元素在左边,且被 mid 分成两半的数组为偶数。
我们将左子数组的最后一个元素移除后,则左子数组的元素个数变为奇数,我们应将 hi 设置为 mid - 2。
例子 4:中间元素的同一元素在左边,且被 mid 分成两半的数组为奇数。
我们将左子数组的最后一个元素移除后,则左子数组的元素个数变为偶数,我们应将 lo 设置为 mid + 1。
Java 实现
class Solution { public int singleNonDuplicate(int[] nums) { int lo = 0; int hi = nums.length - 1; while (lo < hi) { int mid = lo + (hi - lo) / 2; boolean halvesAreEven = (hi - mid) % 2 == 0; if (nums[mid + 1] == nums[mid]) { if (halvesAreEven) { lo = mid + 2; } else { hi = mid - 1; } } else if (nums[mid - 1] == nums[mid]) { if (halvesAreEven) { hi = mid - 2; } else { lo = mid + 1; } } else { return nums[mid]; } } return nums[lo]; }}
Python 实现
def singleNonDuplicate(self, nums: List[int]) -> int: lo = 0 hi = len(nums) - 1 while lo < hi: mid = lo + (hi - lo) // 2 halves_are_even = (hi - mid) % 2 == 0 if nums[mid + 1] == nums[mid]: if halves_are_even: lo = mid + 2 else: hi = mid - 1 elif nums[mid - 1] == nums[mid]: if halves_are_even: hi = mid - 2 else: lo = mid + 1 else: return nums[mid] return nums[lo]
C++ 实现
class Solution {public: int singleNonDuplicate(vector<int>& nums) { int lo = 0; int hi = nums.size() - 1; while (lo < hi) { int mid = lo + (hi - lo) / 2; bool halvesAreEven = (hi - mid) % 2 == 0; if (nums[mid + 1] == nums[mid]) { if (halvesAreEven) { lo = mid + 2; } else { hi = mid - 1; } } else if (nums[mid - 1] == nums[mid]) { if (halvesAreEven) { hi = mid - 2; } else { lo = mid + 1; } } else { return nums[mid]; } } return nums[lo]; }};
另外,你会发现即使数组没有经过排序,只要将同一元素放在一起,该算法仍然起作用(例:[10, 10, 4, 4, 7, 11, 11, 12, 12, 2, 2])。他们的顺序无关紧要,重要的是含有单个元素的子数组元素个数为奇数。
复杂度分析
时间复杂度:O(log n)。在每次循环迭代中,我们将搜索空间减少了一半。空间复杂度:O(1),仅使用了常数空间。
方法三:仅对偶数索引进行二分搜索
事实证明我们只需要对偶数索引进行二分搜索。这种方法与方法二都是不错的方法,但是该方法比方法二更加优雅。在该算法中,我们对所有偶数索引进行搜索,直到遇到第一个其后元素不相同的索引。我们可以使用二分搜索替代线性搜索。在单个元素的后面,则成对的元素变为奇数索引后跟他们的同一元素。说明我们在检索单个元素后面的偶数索引时,其后都没有它的同一元素。因此,我们可以通过偶数索引确定单个元素在左侧还是右侧。
算法:
奇数长度的数组首尾元素索引都为偶数,因此我们可以将 lo 和 hi 设置为数组首尾。我们需要确保 mid 是偶数,如果为奇数,则将其减 1。然后,我们检查 mid 的元素是否与其后面的索引相同。如果相同,则我们知道 mid 不是单个元素。且单个元素在 mid 之后。则我们将lo 设置为 mid + 2。如果不是,则我们知道单个元素位于 mid,或者在 mid 之前。我们将 hi 设置为mid。一旦 lo == hi,则当前搜索空间为 1 个元素,那么该元素为单个元素,我们将返回它。
Java 实现
class Solution { public int singleNonDuplicate(int[] nums) { int lo = 0; int hi = nums.length - 1; while (lo < hi) { int mid = lo + (hi - lo) / 2; if (mid % 2 == 1) mid--; if (nums[mid] == nums[mid + 1]) { lo = mid + 2; } else { hi = mid; } } return nums[lo]; }}
Python 实现
def singleNonDuplicate(self, nums: List[int]) -> int: lo = 0 hi = len(nums) - 1 while lo < hi: mid = lo + (hi - lo) // 2 if mid % 2 == 1: mid -= 1 if nums[mid] == nums[mid + 1]: lo = mid + 2 else: hi = mid return nums[lo]
C++ 实现
class Solution {public: int singleNonDuplicate(vector<int>& nums) { int lo = 0; int hi = nums.size() - 1; while (lo < hi) { int mid = lo + (hi - lo) / 2; if (mid % 2 == 1) mid--; if (nums[mid] == nums[mid + 1]) { lo = mid + 2; } else { hi = mid; } } return nums[lo]; }};
复杂度分析
时间复杂度:O(log n/2) = O(log n)。我们仅对元素的一半进行二分搜索。空间复杂度:O(1),仅使用了常数空间。
本文作者:力扣
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标签: #n个有序数组的公共元素