代码随想录
数组
2. 二分查找
前提:
- 有序数组
- 数组中无重复元素
代码:
(版本一)左闭右闭区间
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
//当 target 小于nums的最小值 或 大于nums的最大值时,直接返回-1
if(target < nums[0] || target > nums[nums.length - 1])
return -1;
int left = 0, right = nums.length - 1, mid;
while(left <= right) {
mid = left + ((right- left) >> 1);
if(nums[mid] == target)
return mid;
else if(nums[mid] > target)
right = mid - 1;
else
left = mid + 1;
}
return -1;
}
}
- 时间复杂度:O(log n)
- 空间复杂度:O(1)
(版本二)左闭右开区间
class Solution {
public int search(int[] nums, int target) {
//当 target 小于nums的最小值 或 大于nums的最大值时,直接返回-1
if(target < nums[0] || target > nums[nums.length - 2])
return -1;
int left = 0, right = nums.length - 1, mid;
while(left < right) {
mid = left + ((right- left) >> 1);
if(nums[mid] == target)
return mid;
else if(nums[mid] > target)
right = mid;
else
left = mid + 1;
}
return -1;
}
}
- 时间复杂度:O(log n)
- 空间复杂度:O(1)
3. 移除元素
代码:
双指针法(快慢指针法)
class Solution {
public int removeElement(int[] nums, int val) {
int j = 0;
for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
if(nums[i] != val) {
nums[j++] = nums[i];
}
}
return j;
}
}
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
4. 有序数组的平方
前提:
- 非递减顺序 排序的整数数组
思路:
数组本身有序,平方和较大的值一定出现在两端,可以借用前面学习的双指针法。
代码:
class Solution {
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
int[] result = new int[nums.length];
int left = 0, right = nums.length - 1, index = nums.length - 1;
while(left <= right) {
if(nums[left] * nums[left] < nums[right] * nums[right]) {
//大的值从后往前放
result[index--] = nums[right] * nums[right];
right -= 1;
}
else {
result[index--] = nums[left] * nums[left];
left += 1;
}
}
return result;
}
}
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
5. 长度最小的子数组
滑动窗口:
不断调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出想要的结果。
滑动窗口三要素:
- 窗口内是什么?
- 满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续 子数组。
- 如何移动窗口的起始位置?
- 如果当前窗口的值 ≥ target 了,窗口就要向前移动了(窗口该缩小了)。
- 如何移动窗口的结束位置?
- 窗口的结束位置就是遍历数组的指针,也就是for循环里的索引。
代码:
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int left = 0, sum = 0, result = Integer.MAX_VALUE;
for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
sum += nums[right];
//如果滑动窗口内的总和大于或等于target
while(sum >= target) {
//更新最小子序列长度
result = Math.min(result, right - left + 1);
//移动滑动窗口的起始位置,缩小窗口
sum -= nums[left++];
}
}
return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
}
}
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)