查询两个正整数范围内的回文数(对称数) | 算法从菜鸟开始

简介: 返回两个正整数范围内的回文数(对称数),如1-10000之间的所有回文数(对称数)。

一、上题目


返回两个正整数范围内的回文数(对称数),如1-10000之间的所有回文数(对称数)。


何为回文数,即是对称的数字,如个位数1、2、3,或者是11、22、33、121这样的。


二、分析


从题目中分析是相当于将指定范围内的数遍历一遍,然后依次判断是否是回文数,重点就在如何判断一个数是回文数。


回文数具备对称的特点,如果将回文数翻转之后还相等,那这个数就是回文数。


三、方案一:利用split、reverse、join方法


/**
 * @method findPalindrome1
 * @description 寻找回文数 - split、reverse、join
 * @param left number
 * @param right number
 * @returns number[]
 */
function findPalindrome1(left: number, right: number): number[] {
  // 存放回文数
  const res: number[] = [];
  for (let i = left; i <= right; i++) {
    // 1. 将数字转为字符串
    const s = i.toString();
    // 2. 分割成数组,然后反转、再拼接
    const revS = s.split('').reverse().join('');
    // 3. 比较两个字符
    if (s === revS) {
      res.push(i);
    }
  }
  // 返回结果
  return res;
}


功能测试:


// 调用
const res = findPalindrome1(1, 200);
console.log(res); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]


OK,没啥问题~


算法时间复杂度:


外层for循环,复杂度为O(n)O(n)O(n),内部执行s.split('').reverse().join(''),这几个函数的时间复杂度是不确定的,但是考虑字符串分割、翻转所有元素、拼接元素,总是要大于O(n)O(n)O(n)时间复杂度的。


所以整体上的时间复杂度要 > O(n2)O(n^2)O(n2)


方案二:字符串自身前后比较


换一种比较字符串是否是回文串的方法 - 字符串自身前后比较(双指针)


/**
 * @method findPalindrome2
 * @description 寻找回文数 - 字符串自身前后比较
 * @param left number
 * @param right number
 * @returns number[]
 */
function findPalindrome2(left: number, right: number): number[] {
  // 接收回文数
  const res: number[] = [];
  for (let i = left; i <= right; i++) {
    // 1. 将数字转为字符串
    const s = i.toString();
    // 2. 定义是回文的标志
    let isPalindrome = true;
    // 2. 定义指针startIndex/endIndex指向首位
    let startIndex = 0;
    let endIndex = s.length - 1;
    // 只要startIndex与endIndex不想遇,则表明中间还有字符,继续向中间逼近
    while (startIndex < endIndex) {
      // 判断首位字符是否对应
      if (s[startIndex] !== s[endIndex]) {
        // 不对应,将标志设置为false
        isPalindrome = false;
        // 终止循环,再执行也咩有意义了
        break;
      }
      // 若相等,将startIndex增加,endIndex减少,向中间逼近
      startIndex++;
      endIndex--;
    }
    // 最终判断,是回文,放入结果
    if (isPalindrome) {
      res.push(i);
    }
  }
  // 返回结果
  return res;
}


功能测试:


// 调用
const res2 = findPalindrome2(1, 200);
console.log(res2); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]


OK,没啥问题~


算法时间复杂度:


两层for循环,没啥说的,整体上的时间复杂度是O(n2)O(n^2)O(n2)


方案三、反转整数


反转整数,也就是将数字还是反转成数字,不再进行字符串的转换。


我们来看下代码


/**
 * @method findPalindrome3
 * @description 寻找回文数 - 字符串自身前后比较
 * @param left number
 * @param right number
 * @returns number[]
 */
function findPalindrome3(left: number, right: number): number[] {
  // 存放回文数
  const res: number[] = [];
  // 遍历数组
  for (let i = left; i <= right; i++) {
    // 设置n的初始值为i
    let n = i;
    // 接收反转的结果
    let rev = 0;
    // 循环执行
    while (n > 0) {
      // 每次rev的值都是当前rev的值*10,在加上n对10求余数时的最后一位
      rev = rev * 10 + (n % 10);
      // n除以10,同时向下取整
      n = Math.floor(n / 10);
    }
    // 反转后相等,是回文数
    if (rev === i) {
      res.push(i);
    }
  }
  // 返回结果
  return res;
}


功能测试:


// 调用
const res3 = findPalindrome3(1, 200);
console.log(res3); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]


也没啥问题~


算法时间复杂度:


两层循环,没啥说的,整体上的时间复杂度是O(n2)O(n^2)O(n2)


三种方案性能对比


三种方案的时间复杂度大概都集中在O(n2)O(n^2)O(n2)上,那三种方案到底哪个更优呢?直接用事实说话!


以查询1-200W之间的所有回文数为例,进行性能测试


console.time('findPalindrome1');
findPalindrome1(1, 200 * 10000);
console.timeEnd('findPalindrome1');
console.time('findPalindrome2');
findPalindrome2(1, 200 * 10000);
console.timeEnd('findPalindrome2');
console.time('findPalindrome3');
findPalindrome3(1, 200 * 10000);
console.timeEnd('findPalindrome3');


结果上图:


网络异常,图片无法展示
|


从结果上可以看出,


  • 在方案一中使用splitreversejoin是比较消耗性能的,远不如方案二和方案三理想;


  • 方案二与方案三对比,后者略胜一筹,数字的处理在计算机中还是占优势的


综上所述,优先考虑使用方案三~


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