【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——13.删除有序数组中的重复项

简介: 📢前言🌲原题样例🌻C#方法一:双指针🌻Java 方法一:双指针💬总结

📢前言

🚀 算法题 🚀

🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜

🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题

🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!

🌲 今天是力扣算法题持续打卡第13天🎈!

🚀 算法题 🚀

🌲原题样例

给你一个有序数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。


不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。


说明:


为什么返回数值是整数,但输出的答案是数组呢?


请注意,输入数组是以「引用」方式传递的,这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。


你可以想象内部操作如下:

// nums 是以“引用”方式传递的。也就是说,不对实参做任何拷贝
int len = removeDuplicates(nums);
// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中 该长度范围内 的所有元素。
for (int i = 0; i < len; i++) {
    print(nums[i]);
}
示例 1:
输入:nums = [1,1,2]
输出:2, nums = [1,2]
解释:函数应该返回新的长度 2 ,并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2 。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
示例 2:
输入:nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]
输出:5, nums = [0,1,2,3,4]
解释:函数应该返回新的长度 5 , 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4 。不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

提示:


0 <= nums.length <= 3 * 104

-104 <= nums[i] <= 104

nums 已按升序排列

🌻C#方法一:双指针

思路解析


首先题目中已经说了,数组是有序的,所以两个重复的元素是一定会相邻的!


题目中还要求删除重复元素,其实就是将不重复的元素移动到数组的左侧


我们采用两个指针,一个在前为p,一个在后为q


算法流程:


比较 p 和 q 位置的元素是否相等。

如果相等,q后移 1 位

如果不相等,将q位置的元素复制到 p+1 位置上,p 后移一位,q后移 1 位

重复上述过程,直到 q等于数组长度。

返回 p + 1,即为新数组长度。

图解:

image.png


代码:

public class Solution {
    public int RemoveDuplicates(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.Length == 0) return 0;
    int p = 0;
    int q = 1;
    while(q < nums.Length){
        if(nums[p] != nums[q]){
            nums[p + 1] = nums[q];
            p++;
        }
        q++;
    }
    return p + 1;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:224 ms,在所有 C# 提交中击败了97.82%的用户
内存消耗:33.3 MB,在所有 C# 提交中击败了45.00%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

🌻Java 方法一:双指针

代码:

class Solution {
 public int removeDuplicates(int[] nums) {
    if(nums == null || nums.length == 0) return 0;
    int p = 0;
    int q = 1;
    while(q < nums.length){
        if(nums[p] != nums[q]){
            nums[p + 1] = nums[q];
            p++;
        }
        q++;
    }
    return p + 1;
}
}

执行结果

通过
执行用时:1 ms,在所有 Java  提交中击败了92.42%的用户
内存消耗:39.8 MB,在所有 Java 提交中击败了66.60%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O((1)

💬总结

  • 今天是力扣算法题打卡的第十三天!
  • 文章采用 C#Java 两种编程语言进行解题
  • 一些方法也是参考力扣大神写的,也是边学习边分享,再次感谢算法大佬们
  • 那今天的算法题分享到此结束啦,明天再见!
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