☆打卡算法☆LeetCode 66、加一 算法解析

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: “给定一个由整数组成的数组,在该数的基础上加一。”

一、题目


1、算法题目

“给定一个由整数组成的数组,在该数的基础上加一。”

题目链接:

来源:力扣(LeetCode)

链接:66. 加一 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)


2、题目描述

给定一个由 整数 组成的 非空 数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。

最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储单个数字。

你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头。

示例 1:
输入: digits = [1,2,3]
输出: [1,2,4]
解释: 输入数组表示数字 123。
复制代码
示例 2:
输入: digits = [4,3,2,1]
输出: [4,3,2,2]
解释: 输入数组表示数字 4321。
复制代码


二、解题


1、思路分析

找出最长的后缀9,对于数组digits来说,如果末尾没有9,末尾加1即可。

末尾有若干个9,那么只需要找出从末尾开始第一个不为9的元素,将该元素加1,后面的9全部归零,然后返回。

对于数组元素全部都是9的情况,只需要构造一个比原来数组大于1的新数组,将首元素设1,其余元素为0即可。

接下来,就需要逆序遍历数组,找出9元素。

2、代码实现

代码参考:

public class Solution {
    public int[] PlusOne(int[] digits) {
        int n = digits.Length;
        for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
            if (digits[i] != 9) {
                ++digits[i];
                for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                    digits[j] = 0;
                }
                return digits;
            }
        }
        // digits 中所有的元素均为 9
        int[] ans = new int[n + 1];
        ans[0] = 1;
        return ans;
    }
}
复制代码

网络异常,图片无法展示
|


3、时间复杂度

时间复杂度 : O(n)

其中n是数组的长度,只需要遍历一遍数组即可求得答案。

空间复杂度: O(1)

只需要常数级别的空间存放变量。


三、总结

不能用转换成数字然后加了之后再转换成数组的想法哦,会溢出的。



相关文章
|
10天前
|
算法 前端开发 数据处理
小白学python-深入解析一位字符判定算法
小白学python-深入解析一位字符判定算法
26 0
|
3天前
|
存储 算法 Java
解析HashSet的工作原理,揭示Set如何利用哈希算法和equals()方法确保元素唯一性,并通过示例代码展示了其“无重复”特性的具体应用
在Java中,Set接口以其独特的“无重复”特性脱颖而出。本文通过解析HashSet的工作原理,揭示Set如何利用哈希算法和equals()方法确保元素唯一性,并通过示例代码展示了其“无重复”特性的具体应用。
15 3
|
5天前
|
搜索推荐 算法
插入排序算法的平均时间复杂度解析
【10月更文挑战第12天】 插入排序是一种简单直观的排序算法,通过不断将未排序元素插入到已排序部分的合适位置来完成排序。其平均时间复杂度为$O(n^2)$,适用于小规模或部分有序的数据。尽管效率不高,但在特定场景下仍具优势。
|
5天前
|
算法
每日一道算法题(Leetcode 20)
每日一道算法题(Leetcode 20)
15 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
Pytorch-RMSprop算法解析
关注B站【肆十二】,观看更多实战教学视频。本期介绍深度学习中的RMSprop优化算法,通过调整每个参数的学习率来优化模型训练。示例代码使用PyTorch实现,详细解析了RMSprop的参数及其作用。适合初学者了解和实践。
19 1
|
5天前
|
前端开发 算法 JavaScript
无界SaaS模式深度解析:算力算法、链接力、数据确权制度
私域电商的无界SaaS模式涉及后端开发、前端开发、数据库设计、API接口、区块链技术、支付和身份验证系统等多个技术领域。本文通过简化框架和示例代码,指导如何将核心功能转化为技术实现,涵盖用户管理、企业店铺管理、数据流量管理等关键环节。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
Pytorch-SGD算法解析
SGD(随机梯度下降)是机器学习中常用的优化算法,特别适用于大数据集和在线学习。与批量梯度下降不同,SGD每次仅使用一个样本来更新模型参数,提高了训练效率。本文介绍了SGD的基本步骤、Python实现及PyTorch中的应用示例。
24 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
Pytorch-Adam算法解析
肆十二在B站分享深度学习实战教程,本期讲解Adam优化算法。Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点,通过一阶和二阶矩估计,实现自适应学习率,适用于大规模数据和非稳态目标。PyTorch中使用`torch.optim.Adam`轻松配置优化器。
22 0
|
15天前
|
存储 搜索推荐 算法
【排序算法(二)】——冒泡排序、快速排序和归并排序—>深层解析
【排序算法(二)】——冒泡排序、快速排序和归并排序—>深层解析
|
15天前
|
搜索推荐 算法
【排序算法(一)】——插入排序,选择排序 —> 深层解析
【排序算法(一)】——插入排序,选择排序 —> 深层解析

推荐镜像

更多