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题目描述
在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字是重复的,也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
Input:
{2, 3, 1, 0, 2, 5}
Output:
2
解题思路
要求时间复杂度 O(N),空间复杂度 O(1)。因此不能使用排序的方法,也不能使用额外的标记数组。
对于这种数组元素在 [0, n-1] 范围内的问题,可以将值为 i 的元素调整到第 i 个位置上进行求解。本题要求找出重复的数字,因此在调整过程中,如果第 i 位置上已经有一个值为 i 的元素,就可以知道 i 值重复。
以 (2, 3, 1, 0, 2, 5) 为例,遍历到位置 4 时,该位置上的数为 2,但是第 2 个位置上已经有一个 2 的值了,因此可以知道 2 重复:
方法一:哈希+遍历(因为不能用额外标记数组,所以不怎么好)
题目中含有重复的字眼,第一反应应该想到哈希,set。这里我们用哈希来解。
算法步骤:
- 开辟一个长度为n的vector
, 初始化为false - 遍历数组,第一次遇到的数据,对应置为true
- 如果再一次遇到已经置为true的数据,说明是重复的。返回即可。
代码如下:
class Solution {
public:
// Parameters:
// numbers: an array of integers
// length: the length of array numbers
// duplication: (Output) the duplicated number in the array number
// Return value: true if the input is valid, and there are some duplications in the array number
// otherwise false
bool duplicate(int numbers[], int length, int* duplication) {
vector<bool> f(length, false);
for (int i=0; i<length; ++i) {
if (!f[numbers[i]]) {
f[numbers[i]] = true;
}
else {
*duplication = numbers[i];
return true;
}
}
return false;
}
};
class Solution {
public List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
boolean[] arr = new boolean[nums.length+1];
List<Integer> res = new ArrayList<>();
for(int n: nums){
if(arr[n]){
res.add(n);
}else{
arr[n] = true;
}
}
return res;
}
}
- 设置一个指针i指向开头0,
- 对于arr[i]进行判断,如果arr[i] == i, 说明下标为i的数据正确的放在了该位置上,让i++
- 如果arr[i] != i, 说明没有正确放在位置上,那么我们就把arr[i]放在正确的位置上,也就是交换
arr[i] 和arr[arr[i]]。交换之后,如果arr[i] != i, 继续交换。 - 如果交换的过程中,arr[i] == arr[arr[i]],说明遇到了重复值,返回即可。
如下图:
class Solution {
public:
// Parameters:
// numbers: an array of integers
// length: the length of array numbers
// duplication: (Output) the duplicated number in the array number
// Return value: true if the input is valid, and there are some duplications in the array number
// otherwise false
bool duplicate(int numbers[], int length, int* duplication) {
for (int i=0; i<length; ++i) {
// 不相等就一直交换
while (i != numbers[i]) {
if (numbers[i] != numbers[numbers[i]]) {
swap(numbers[i], numbers[numbers[i]]);
}
else {
*duplication = numbers[i];
return true;
}
}
}
return false;
}
};
- 时间复杂度:O(N)
- 空间复杂度:O(1)