数组中的算法

news2024/10/25 0:17:34

目录

1.什么是数组

2.数组上的算法

2.1二分查找算法

什么是二分查找算法?

算法步骤

算法时间复杂度

一个问题

例题

题目分析

解题代码   

2.2双指针法

什么是双指针法?

例题

题目分析

解题代码


1.什么是数组

数组是在一块连续的内存空间上存储相同类型数据的集合。其实数组也是一种基本的数据结构,也是很多更加高级的数结构的基础,比如 栈、队列、哈希表……都可以基于数组实现。

下图展示了一个长度为12的 int 类型的数组:

需要注意的是: 

  • 数组的下标是从0开始计数的。
  • 数组在内存空间中的地址是连续的。

2.数组上的算法

因为数组的要求是一块连续的内存空间,所以我们可以利用其连续的特性玩一些算法。

2.1二分查找算法

什么是二分查找算法?

二分查找算法(Binary Search Algorithm)是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

算法步骤

  • 定义左右两个指针。(这里的指针是形象的说法,代表数字的下标)
  • 计算出中间元素的下标,判断待查找元素与数组中间元素的大小。
  • 如果该特定元素小于中间元素,则在中间元素的左边的区间进行查找;需要更新右指针的值。
  • 如果该特定元素大于中间元素,则在中间元素的右边的区间进行查找;需要更新左指针的值。

算法时间复杂度

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半,因此其时间复杂度为O(log n),其中n是数组的长度。

一个问题

整个查找过程在一个循环中进行,在未找到指定元素的情况下,左指针不断向右移,右指针不断向左移,那么循环的结束条件是什么呢?是left < right 还是 left <= right 呢?

怎么写这个循环的结束条件,主要取决于left == right 的情况是否有意义,有意义就写成 <= ,没有意义就写成 < ;那么 left == right 到底有没有意义,主要取决于right指针的定义,right指针的定义决定了待查找的区间是 左闭右闭 还是 左闭右开 的。

例题

题目链接 —— 二分查找  (题目来源于力扣)

题目: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

题目分析

题目表明给定的数组是有序的,并且是升序,也就是说数组中没有重复的元素,因此查找到的下标是唯一的,我们可以考虑使用二分查找算法。

解题代码   

写法一:定义左闭右闭区间。当我们定义区间为左闭右闭时,left == right 这种情况是有效的。

// 定义左闭右闭
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size()-1;

        while(left <= right) //left == right 有意义
        {
            int mid = left + (right-left)/2; // 防止溢出

            if(nums[mid] > target) 
            {
                right = mid-1;
            }
            else if(nums[mid] < target)
            {
                left = mid+1;
            }
            else
            {
                return mid;
            }
        }

        return -1;
    }
};

写法二:定义左闭右开区间。当我们定义左闭右开区间时,left == right 这种情况是没有意义的。

// 定义左闭右开
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size();

        while(left < right) //left == right 没有意义
        {
            int mid = left+(right-left)/2;
            if(nums[mid] < target)
            {
                left = mid+1;
            }
            else if(nums[mid] > target)
            {
                right = mid;
            }
            else
            {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }
};

2.2双指针法

什么是双指针法?

双指针法就是用两个指针来标记数组中的元素,能够提高遍历的效率。

我们平时遍历数组的时候,都是使用一个变量来标记数组遍历的位置,但是有些情况下,一个变量不够用,这个时候就可以考虑多使用一个变量;如果还是不够,你甚至还能再增加一个变量来标记。

例题

题目链接 —— 移除元素  (题目来源于力扣)

题目: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。元素的顺序可能发生改变。然后返回 nums 中与 val 不同的元素的数量。

题目分析

题目说要我们原地移除所有数值等于val元素,但是数组是连续的空间,如果在中间移除元素,就需要将后面所有的元素都向前移动一个位置,这样一来时间复杂的会非常大。所以,在解决数组中需要删除元素的时候,我们通常考虑找一个合适的值,使用覆盖来达到删除的目的。

解题代码

解法一:暴力解法

// 暴力解法
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int size = nums.size();
        for(int i = 0; i < size; ++i) // 遍历数组,找到需要删除的值
        {
            if(nums[i] == val) //就需要移除了
            {
                // 从需要删除的值的后面找一个值来覆盖
                for(int j = i+1; j < size; ++j) 
                {
                    nums[j-1] = nums[j];
                }
                i--;
                size--;
            }
        }

        return size;
    }
};

解法二:双指针法

// 双指针解法
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int fast = 0;
        int slow = 0;
        for(fast = 0; fast < nums.size(); ++fast)
        {
            if(nums[fast] != val)  // 找到不等于val的值放到前面去
            {
                nums[slow++] = nums[fast];
            }
        }

        return slow;
    }
};

双指针法对比与暴力解法,可以看出省略了一个查找替换循环的循环,减少了不必要的重复的查找。因此优化了代码的时间复杂度。

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