☆打卡算法☆LeetCode 219. 存在重复元素 II 算法解析

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简介: ☆打卡算法☆LeetCode 219. 存在重复元素 II 算法解析

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一、题目

1、算法题目

“给定一个整数数组和一个整数k,判断数组中是否存在连个不同的索引,返回两个索引对应的数组的值相同是否存在。”

2、题目描述

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j ,满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false 。

示例 1:
输入: nums = [1,2,3,1], k = 3
输出: true
示例 2:
输入: nums = [1,0,1,1], k = 1
输出: true

二、解题

1、思路分析

本题要要判断在整数数组中是否有满足条件 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 的数。

遍历数组nums,不断的判断下标 j < i 使得 nums[i] == nums[j],且当i-j≤k时,就找到了符合题意的i和j。

如果要满足题意i-j≤k,那么在下标i之前存在于nums[i]相等的元素,应该先找到最大的下标j,判断i-j≤k是否成立。

用哈希表记录每个元素的最大下标,遍历数组:

  • 如果哈希表中存在和nums[i]相等的元素且该元素在哈希表中记录的下标j满足i-j≤k,则返回true
  • 将nums[i]和下标i存入哈希表,此时i是nums[i]的最大下标

重复以上操作,当遍历结束没有遇到两个相等元素的下标差的绝对值不超过k,则返回false。

2、代码实现

代码参考:

class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {
        if (grid == null || grid.length == 0) {
            return 0;
        }
        int nr = grid.length;
        int nc = grid[0].length;
        int num_islands = 0;
        for (int r = 0; r < nr; ++r) {
            for (int c = 0; c < nc; ++c) {
                if (grid[r][c] == '1') {
                    ++num_islands;
                    grid[r][c] = '0';
                    Queue<Integer> neighbors = new LinkedList<>();
                    neighbors.add(r * nc + c);
                    while (!neighbors.isEmpty()) {
                        int id = neighbors.remove();
                        int row = id / nc;
                        int col = id % nc;
                        if (row - 1 >= 0 && grid[row-1][col] == '1') {
                            neighbors.add((row-1) * nc + col);
                            grid[row-1][col] = '0';
                        }
                        if (row + 1 < nr && grid[row+1][col] == '1') {
                            neighbors.add((row+1) * nc + col);
                            grid[row+1][col] = '0';
                        }
                        if (col - 1 >= 0 && grid[row][col-1] == '1') {
                            neighbors.add(row * nc + col-1);
                            grid[row][col-1] = '0';
                        }
                        if (col + 1 < nc && grid[row][col+1] == '1') {
                            neighbors.add(row * nc + col+1);
                            grid[row][col+1] = '0';
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return num_islands;
    }
}

1702384246468.jpg

3、时间复杂度

时间复杂度:O(n)

其中n是数组nums的长度,需要遍历数组一次,对于每个元素,哈希表的操作时间都是O(n)。

空间复杂度:O(n)

其中n是数组nums的长度,需要用哈希表来记录每个元素的最大下标,哈希表中的元素个数不会超过n。

三、总结

维护一个哈希表。

哈希表里面时钟最多包含k个元素,出现重复值则说明在k的区间内存在重复元素。

每次遍历一个元素则将钙元素加入哈希表汇总,如果哈希表的大小大于k,则移除最前面的数字。

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