【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
相关文章
|
26天前
|
存储 人工智能 算法
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。
62 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。
|
29天前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
数据结构与算法学习十:排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
文章主要介绍了排序算法的分类、时间复杂度的概念和计算方法,以及常见的时间复杂度级别,并简单提及了空间复杂度。
20 1
数据结构与算法学习十:排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
|
22天前
|
存储 算法 Java
Set接口及其主要实现类(如HashSet、TreeSet)如何通过特定数据结构和算法确保元素唯一性
Java Set因其“无重复”特性在集合框架中独树一帜。本文解析了Set接口及其主要实现类(如HashSet、TreeSet)如何通过特定数据结构和算法确保元素唯一性,并提供了最佳实践建议,包括选择合适的Set实现类和正确实现自定义对象的hashCode()与equals()方法。
31 4
|
29天前
|
搜索推荐 算法
数据结构与算法学习十四:常用排序算法总结和对比
关于常用排序算法的总结和对比,包括稳定性、内排序、外排序、时间复杂度和空间复杂度等术语的解释。
17 0
数据结构与算法学习十四:常用排序算法总结和对比
|
29天前
|
存储 缓存 分布式计算
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
这篇文章是关于数据结构与算法的学习指南,涵盖了数据结构的分类、数据结构与算法的关系、实际编程中遇到的问题以及几个经典的算法面试题。
28 0
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【数据结构与算法基础】——算法复杂度
【数据结构与算法基础】——算法复杂度
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【初阶数据结构】算法效率大揭秘 | 时间与空间复杂度的深度剖析
【初阶数据结构】算法效率大揭秘 | 时间与空间复杂度的深度剖析
|
23天前
|
移动开发 算法 前端开发
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
前端常用算法全解:特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
20 0
|
2月前
|
算法 搜索推荐 开发者
别再让复杂度拖你后腿!Python 算法设计与分析实战,教你如何精准评估与优化!
在 Python 编程中,算法的性能至关重要。本文将带您深入了解算法复杂度的概念,包括时间复杂度和空间复杂度。通过具体的例子,如冒泡排序算法 (`O(n^2)` 时间复杂度,`O(1)` 空间复杂度),我们将展示如何评估算法的性能。同时,我们还会介绍如何优化算法,例如使用 Python 的内置函数 `max` 来提高查找最大值的效率,或利用哈希表将查找时间从 `O(n)` 降至 `O(1)`。此外,还将介绍使用 `timeit` 模块等工具来评估算法性能的方法。通过不断实践,您将能更高效地优化 Python 程序。
52 4
|
2月前
|
算法 程序员 Python
程序员必看!Python复杂度分析全攻略,让你的算法设计既快又省内存!
在编程领域,Python以简洁的语法和强大的库支持成为众多程序员的首选语言。然而,性能优化仍是挑战。本文将带你深入了解Python算法的复杂度分析,从时间与空间复杂度入手,分享四大最佳实践:选择合适算法、优化实现、利用Python特性减少空间消耗及定期评估调整,助你写出高效且节省内存的代码,轻松应对各种编程挑战。
38 1