#左耳听风 ARST 打卡活动重启#
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] * nrepeat_num = -1for 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] += 1else:count[num] = 1res = []repeat_num = Nonefor num, occ in count.items():if occ % 2 == 1:if repeat_num is not None:return [repeat_num, num]repeat_num = numelif 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。