【初阶数据结构】复杂度算法题篇

简介: 该方法基于如下的事实:当我们将数组的元素向右移动 k 次后,尾部 kmodn 个元素会移动至数组头部,其余元素向后移动 kmodn 个位置。

旋转数组


力扣原题


方案一


循环K次将数组所有元素向后移动⼀位(代码不通过)


时间复杂度O(n2)

空间复杂度O(1)


void rotate(int* nums, int numsSize, int k) {
    while (k--) {
        int end = nums[numsSize - 1];
        for (int i = numsSize - 1; i > 0; i--) {
            nums[i] = nums[i - 1];
        }
        nums[0] = end;
    }
}


  • 时间复杂度过高,需要优化


方案二


申请新数组空间,先将后k个数据放到新数组中,再将剩下的数据挪到新数组中


时间复杂度O(n)

空间复杂度O(n)

void rotate(int* nums, int numsSize, int k) {
    int newArr[numsSize];
    for (int i = 0; i < numsSize; ++i) {
        newArr[(i + k) % numsSize] = nums[i];
    }
    for (int i = 0; i < numsSize; ++i) {
        nums[i] = newArr[i];
    }
}
  • 记得最后要把新数组数据复制到原数组
  • 时间复杂度降低了,可以通过
  • 空间复杂度提升,仍可以优化


方案三


数组翻转


该方法基于如下的事实:当我们将数组的元素向右移动 k 次后,尾部 kmodn 个元素会移动至数组头部,其余元素向后移动 kmodn 个位置。


我们可以先将所有元素翻转,这样尾部的 kmodn 个元素就被移至数组头部,然后我们再翻转 [0,kmodn−1] 区间的元素和 [kmodn,n−1] 区间的元素即能得到最后的答案


时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)



void reverse(int* nums, int begin, int end) {
    while (begin < end) {
        int tmp = nums[begin];
        nums[begin] = nums[end];
        nums[end] = tmp;
        begin++;
        end--;
    }
}
void rotate(int* nums, int numsSize, int k) {
    k = k % numsSize;
    reverse(nums, 0, numsSize - k - 1);
    reverse(nums, numsSize - k, numsSize - 1);
    reverse(nums, 0, numsSize - 1);
}

目录
打赏
0
1
1
0
51
分享
相关文章
C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合
本文深入解析了C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合,旨在帮助读者掌握这一高效的数据处理方法。
97 1
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
126 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
C 408—《数据结构》算法题基础篇—链表(下)
408考研——《数据结构》算法题基础篇之链表(下)。
79 29
|
17天前
|
C 408—《数据结构》算法题基础篇—链表(上)
408考研——《数据结构》算法题基础篇之链表(上)。
75 25
C 408—《数据结构》算法题基础篇—数组(通俗易懂)
408考研——《数据结构》算法题基础篇之数组。(408算法题的入门)
60 23
【C++数据结构——树】二叉树的遍历算法(头歌教学实验平台习题) 【合集】
本任务旨在实现二叉树的遍历,包括先序、中序、后序和层次遍历。首先介绍了二叉树的基本概念与结构定义,并通过C++代码示例展示了如何定义二叉树节点及构建二叉树。接着详细讲解了四种遍历方法的递归实现逻辑,以及层次遍历中队列的应用。最后提供了测试用例和预期输出,确保代码正确性。通过这些内容,帮助读者理解并掌握二叉树遍历的核心思想与实现技巧。
52 2
Java中的算法优化与复杂度分析
在Java开发中,理解和优化算法的时间复杂度和空间复杂度是提升程序性能的关键。通过合理选择数据结构、避免重复计算、应用分治法等策略,可以显著提高算法效率。在实际开发中,应该根据具体需求和场景,选择合适的优化方法,从而编写出高效、可靠的代码。
55 6
Python 中数据结构和算法的关系
数据结构是算法的载体,算法是对数据结构的操作和运用。它们共同构成了计算机程序的核心,对于提高程序的质量和性能具有至关重要的作用
112 33
Python 中的数据结构和算法优化策略
Python中的数据结构和算法如何进行优化?
|
3月前
|
数据结构之路由表查找算法(深度优先搜索和宽度优先搜索)
在网络通信中,路由表用于指导数据包的传输路径。本文介绍了两种常用的路由表查找算法——深度优先算法(DFS)和宽度优先算法(BFS)。DFS使用栈实现,适合路径问题;BFS使用队列,保证找到最短路径。两者均能有效查找路由信息,但适用场景不同,需根据具体需求选择。文中还提供了这两种算法的核心代码及测试结果,验证了算法的有效性。
147 23

热门文章

最新文章