网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

  大家好，我是 展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。

图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者：《SwiftUI 入门，进阶与实战》
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特约讲师：大学讲师，谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主：极星会首批签约作者

摘要

本文将介绍如何使用 Swift 解决一个常见的数据库问题：找出与前一天（昨天）相比温度更高的所有日期的 id。我们将通过完整的 Swift 代码实现该功能，并分析时间复杂度和空间复杂度，提供可运行的测试示例以及性能优化建议。

描述

问题背景： 给定一个 Weather 表，表中包含每个日期的温度数据。要求找出温度比昨天更高的所有日期的 id。

输入示例： Weather 表：

+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1  | 2015-01-01 | 10          |
| 2  | 2015-01-02 | 25          |
| 3  | 2015-01-03 | 20          |
| 4  | 2015-01-04 | 30          |
+----+------------+-------------+

期望输出：

+----+
| id |
+----+
| 2  |
| 4  |
+----+

解释：

• 2015-01-02 的温度比 2015-01-01 高（10 -> 25）。
• 2015-01-04 的温度比 2015-01-03 高（20 -> 30）。

题解答案

我们可以通过遍历 Weather 表，依次比较每一行记录与前一行记录的温度。具体步骤如下：

1. 遍历数据，获取当前日期与前一日期的温度。
2. 如果当前日期的温度比前一天高，则记录该日期的 id。

题解代码

swift">import Foundationstruct Weather {var id: Intvar recordDate: Stringvar temperature: Int
}func findHigherTemperatures(weatherData: [Weather]) -> [Int] {var result: [Int] = []for i in 1..<weatherData.count {let currentDay = weatherData[I]let previousDay = weatherData[i - 1]// 比较当前日期的温度与前一天的温度if currentDay.temperature > previousDay.temperature {result.append(currentDay.id)}}return result
}// 示例数据
let weatherData = [Weather(id: 1, recordDate: "2015-01-01", temperature: 10),Weather(id: 2, recordDate: "2015-01-02", temperature: 25),Weather(id: 3, recordDate: "2015-01-03", temperature: 20),Weather(id: 4, recordDate: "2015-01-04", temperature: 30)
]// 执行查找温度更高的日期
let result = findHigherTemperatures(weatherData: weatherData)// 输出结果
print(result)  // 输出: [2, 4]

题解代码分析

1. 数据结构：
   • 使用 Weather 结构体来表示每一行数据，其中 id 为日期的唯一标识符，recordDate 为日期，temperature 为该日期的温度。
2. 算法逻辑：
   • 使用循环遍历 weatherData 数组，从第二天开始与前一天的数据进行比较。
   • 如果当前日期的温度高于前一天，则将当前日期的 id 添加到结果数组 result 中。
3. 输出结果：
   • 输出温度更高的日期的 id，即 [2, 4]。

示例测试及结果

输入数据：

swift">let weatherData = [Weather(id: 1, recordDate: "2015-01-01", temperature: 10),Weather(id: 2, recordDate: "2015-01-02", temperature: 25),Weather(id: 3, recordDate: "2015-01-03", temperature: 20),Weather(id: 4, recordDate: "2015-01-04", temperature: 30)
]

输出结果：

[2, 4]

时间复杂度

• 遍历数据：我们对 weatherData 数组进行了一次遍历，时间复杂度为 O(n)，其中 n 为数组的长度。
• 总时间复杂度：O(n)。

空间复杂度

• 存储结果：我们只使用了一个 result 数组来存储结果，空间复杂度为 O(k)，其中 k 为符合条件的日期数量。
• 总空间复杂度：O(n)（存储输入数据和输出结果）。

总结

1. 解法的效率：

   • 本解法简单高效，时间复杂度为 O(n)，适用于处理不太大的数据集。

2. 适用场景：

   • 适用于天气数据分析、日常数据记录等需要进行日期间比较的场景。

3. 改进方向：

   • 如果数据量较大，可以考虑使用数据库来进行类似的查询，避免将所有数据加载到内存中进行处理。

未来展望

1. 多维度比较：
   • 可以扩展算法，不仅比较温度，还可以比较湿度、风速等其他气象数据。
2. 实时数据处理：
   • 考虑对实时天气数据进行动态处理，例如获取最新的天气数据并及时更新记录。

参考资料

• LeetCode 官方题解
• Swift 官方文档