打卡力扣题目十一

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踏破千重浪 发表于 2023/08/14 20:20:04 2023/08/14
【摘要】 目录 一、问题二、解题方法一 三、解题方法二 四、区别 关于 ARTS 的释义 —— 每周完成一个 ARTS:● Algorithm: 每周至少做一个 LeetCode 的算法题● Review: 阅读并点评至少一篇英文技术文章● Tips: 学习至少一个技术技巧● Share: 分享一篇有观点和思考的技术文章希望通过此次活动能聚集一波热爱技术的人,延续好奇、探索、实践、分享的精神。  一、...

目录

 一、问题

二、解题方法一

 三、解题方法二

 四、区别

 关于 ARTS 的释义 —— 每周完成一个 ARTS:
● Algorithm: 每周至少做一个 LeetCode 的算法题
● Review: 阅读并点评至少一篇英文技术文章
● Tips: 学习至少一个技术技巧
● Share: 分享一篇有观点和思考的技术文章

希望通过此次活动能聚集一波热爱技术的人,延续好奇、探索、实践、分享的精神。
 

 一、问题
集合 s 包含从 1 到 n 的整数。不幸的是,因为数据错误,导致集合里面某一个数字复制了成了集合里面的另外一个数字的值,导致集合 丢失了一个数字 并且 有一个数字重复 。

给定一个数组 nums 代表了集合 S 发生错误后的结果。

请你找出重复出现的整数,再找到丢失的整数,将它们以数组的形式返回。

示例 1:

输入:nums = [1,2,2,4]
输出:[2,3]


示例 2:

输入:nums = [1,1]
输出:[1,2]
 

提示:

2 <= nums.length <= 104
1 <= nums[i] <= 104

二、解题方法一
def findErrorNums(nums):
    n = len(nums)
    error_nums = [0] * n
    repeat_num = -1
 
    for i in range(n):
        if nums[abs(nums[i]) - 1] > 0:
            error_nums[abs(nums[i]) - 1] = abs(nums[i])
        else:
            repeat_num = abs(nums[i])
 
    return [x for x in range(1, n + 1) if x not in error_nums] + [repeat_num]
这段代码实现了一个函数 `findErrorNums`,用于找出给定数组 `nums` 中重复出现的整数和丢失的整数,并将它们以数组的形式返回。

具体实现过程如下:

1. 首先定义一个长度为 `n` 的列表 `error_nums`,其中 `error_nums[i]` 表示在 `nums` 中第 `i` 个元素对应的错误数字。初始时,所有元素都设为 0。

2. 然后遍历整个数组 `nums`,依次判断每个元素是否出现了错误。如果某个元素的绝对值在 `nums` 中出现过,说明它出现了错误,将该元素的绝对值赋值给 `error_nums` 中对应位置的元素;否则,说明该元素是重复出现的数字,将其赋值给变量 `repeat_num`。

3. 最后,遍历从 1 到 `n` 的所有整数,如果某个整数不在 `error_nums` 中,说明它是正确的数字,将其加入结果数组中;否则,说明它是丢失的数字,将其加入结果数组中。

4. 返回结果数组即可。

总的来说,这段代码的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)。

 三、解题方法二
另一种解题方法是使用哈希表来记录每个数字出现的次数,然后遍历整个数组,找出重复出现的数字和丢失的数字。

具体实现过程如下:

1. 首先定义一个长度为 `n` 的列表 `nums`,其中 `nums[i]` 表示集合 S 中第 `i` 个元素。

2. 创建一个空的哈希表 `count`,用于记录每个数字出现的次数。

3. 遍历整个数组 `nums`,依次将每个数字加入哈希表中,并更新该数字的出现次数。如果某个数字已经在哈希表中出现过,说明它出现了两次,需要将其从哈希表中删除。

4. 遍历哈希表,找出出现次数为奇数的数字,即为重复出现的数字;遍历数组 `nums`,找出第一个不在哈希表中的数字,即为丢失的数字。

5. 将重复出现的数字和丢失的数字以数组的形式返回即可。

总的来说,这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)。

def findErrorNums(nums):
    count = {}
    for num in nums:
        if num in count:
            count[num] += 1
        else:
            count[num] = 1
 
    res = []
    repeat_num = None
    for num, occ in count.items():
        if occ % 2 == 1:
            if repeat_num is not None:
                return [repeat_num, num]
            repeat_num = num
        elif occ == 1:
            res.append(num)
 
    return [res[0], res[1]] if len(res) == 2 else []

 四、区别
哈希表和双指针的区别在于,哈希表是一种数据结构,它提供了快速的插入操作和查找操作,无论哈希表中有多少条数据,插入和查找的时间复杂度都是为O(1)。而双指针则是一种算法思想,它通过两个指针来遍历数组或链表,从而找到符合条件的元素。 

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