算法面试高频题解指南【一】
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💻首发时间:🎞2022年7月22日🎠
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目录
1.NC110 旋转数组
描述:
一个数组A中存有 n 个整数,在不允许使用另外数组的前提下,将每个整数循环向右移 M( M >=0)个位置,即将A中的数据由(A0 A1 ……AN-1 )变换为(AN-M …… AN-1 A0 A1 ……AN-M-1 )(最后 M 个数循环移至最前面的 M 个位置)。如果需要考虑程序移动数据的次数尽量少,要如何设计移动的方法?
数据范围:0 < n \le 1000<n≤100,0 \le m \le 10000≤m≤1000
进阶:空间复杂度 O(1)O(1),时间复杂度 O(n)O(n)
这是C语言给的OJ模块 :
探讨:
这道题呢是高频榜单题NC110 旋转数组,中等级别,关联的企业和关联职位都要这道题,大家可以拿着这道题好好刷。
的面试
分析一下这道题的出现概率是非常大的居然考察数高达87次,这是多么庞大的数字啊,难度也是中等一般,(看下图)通过率也是偏低的;我们知道了为什么我拿这道题讲解的原因了吧!所以很有必要看看
题目主要信息:
- 一个长度为nnn的数组,将数组整体循环右移mmm个位置(mmm可能大于nnn)
- 循环右移即最后mmm个元素放在数组最前面,前n−mn-mn−m个元素依次后移
- 不能使用额外的数组空间
算法思想一:使用额外数组
解题思路:
可以使用额外的数组来将每个元素放至正确的位置。遍历原数组,将原数组下标为 i 的元素放至新数组下标为 (i+m) mod n (为了防止右移的长度大于数组的长度,所以才有取余)的位置,最后返回新数组即可
图解:
代码展示:
JAVA版本
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复杂度分析
时间复杂度 O(n):其中 n 为数组的长度,遍历数组时间O(n)
空间复杂度O(n): 额外新数组占用空间
算法思想二:数组翻转
解题思路:
该方法基于如下的事实:将数组的元素向右移动 k 次后,尾部 m mod n 个元素会移动至数组头部,其余元素向后移动 m mod n 个位置。
该方法为数组的翻转:翻转算法参考 反转链表中的双指针方法
1、可以先将所有元素翻转,这样尾部的 m mod n 个元素就被移至数组头部,
2、然后再翻转 [0,m mod n−1] 区间的元素
3、 最后翻转[m mod n,n−1] 区间的元素即能得到最后的答案。
实例:
以 n=7,m=3 为例进行如下展示:
操作 | 结果 |
原始数据 | 【1,2,3,4,5,6,7】 |
翻转所有元素 | 【7,6,5,4,3,2,1】 |
翻转 [0,m mod n −1] 区间的元素 | 【5,6,7,4,3,2,1】 |
翻转 [m mod n, n −1] 区间的元素 | 【5,6,7,1,2,3,4】 |
最后返回:【5,6,7,1,2,3,4】
代码展示:
Python版本
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复杂度分析
时间复杂度:O(N),其中 N 为数组的长度。每个元素被翻转两次,一共 N 个元素,因此总时间复杂度为 O(2N)=O(N)。
空间复杂度:O(1)。使用常数级空间变量
算法思想三:数组变换
解题思路:
简单便利的方法:数组直接变换
1、tmp = m mod n,找到右移的距离
2、采用 a[:tmp], a[tmp:] = a[-tmp:],a[:n-tmp] 直接变换
代码展示:
Python版本
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复杂度分析
时间复杂度:O(n),其中 n 为数组的长度。一共移动n个元素
空间复杂度:O(1)。使用常数级空间变量
举一反三:
学习完本题的思路你可以解决如下题目:
方法:三次翻转(推荐使用)
思路:
循环右移相当于从第mmm个位置开始,左右两部分视作整体翻转。即abcdefg右移3位efgabcd可以看成AB翻转成BA(这里小写字母看成数组元素,大写字母看成整体)。既然是翻转我们就可以用到reverse函数。
具体做法:
- step 1:因为mmm可能大于nnn,因此需要对nnn取余,因为每次长度为nnn的旋转数组相当于没有变化。
- step 2:第一次将整个数组翻转,得到数组的逆序,它已经满足了右移的整体出现在了左边。
- step 3:第二次就将左边的mmm个元素单独翻转,因为它虽然移到了左边,但是逆序了。
- step 4:第三次就将右边的n−mn-mn−m个元素单独翻转,因此这部分也逆序了。
图示:
Java代码实现:
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C++代码实现:
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Python实现代码:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
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复杂度分析:
- 时间复杂度:O(n)O(n)O(n),三次reverse函数的复杂度都最坏为O(n)O(n)O(n)
- 空间复杂度:O(1)O(1)O(1),没有使用额外的辅助空间
接下来再来一道
2.NC78 反转链表
描述:
给定一个单链表的头结点pHead(该头节点是有值的,比如在下图,它的val是1),长度为n,反转该链表后,返回新链表的表头。
数据范围: 0\leq n\leq10000≤n≤1000
要求:空间复杂度 O(1)O(1) ,时间复杂度 O(n)O(n) 。
如当输入链表{1,2,3}时,
经反转后,原链表变为{3,2,1},所以对应的输出为{3,2,1}。
以上转换过程如下图所示:
我们看输出样式
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解法一:迭代
- 在遍历链表时,将当前节点的next 指针改为指向前一个节点。由于节点没有引用其前一个节点,因此必须事先存储其前一个节点。在更改引用之前,还需要存储后一个节点。最后返回新的头引用。
图解:
Java参考代码:
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复杂度分析:
时间复杂度:O(N),其中 N 是链表的长度。需要遍历链表一次。
空间复杂度:O(1),常数空间复杂度
解法二:递归
- 使用递归函数,一直递归到链表的最后一个结点,该结点就是反转后的头结点,记作 ans
- 此后,每次函数在返回的过程中,让当前结点的下一个结点的 next 指针指向当前节点。
- 同时让当前结点的 next 指针指向NULL ,从而实现从链表尾部开始的局部反转
- 当递归函数全部出栈后,链表反转完成。
C++参考代码:
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复杂度分析:
时间复杂度:O(N),其中 N 是链表的长度。需要对链表的每个节点进行反转操作。
空间复杂度:O(N),其中 N 是链表的长度。空间复杂度主要取决于递归调用的栈空间,最多为 N 层
算法思路三:使用额外栈
解题思路:
新建额外的新栈 stack
循环遍历原链表,并将链表元素入栈,遍历结束后,将栈内元素依次出栈并建立链表
图解:
代码展示:
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复杂度分析:
时间复杂度O(N):N表示链表长度
空间复杂度O(N):辅助栈空间
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