欢迎大家参与本项目,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们收益!
双指针风骚起来,也是无敌
https://leetcode-cn.com/problems/squares-of-a-sorted-array/
给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每个数字的平方 组成的新数组,要求也按 非递减顺序 排序。
示例 1: 输入:nums = [-4,-1,0,3,10] 输出:[0,1,9,16,100] 解释:平方后,数组变为 [16,1,0,9,100],排序后,数组变为 [0,1,9,16,100]
示例 2: 输入:nums = [-7,-3,2,3,11] 输出:[4,9,9,49,121]
最直观的相反,莫过于:每个数平方之后,排个序,美滋滋,代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
A[i] *= A[i];
}
sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
return A;
}
};
这个时间复杂度是 O(n + nlogn), 可以说是O(nlogn)的时间复杂度,但为了和下面双指针法算法时间复杂度有鲜明对比,我记为 O(n + nlogn)。
数组其实是有序的, 只不过负数平方之后可能成为最大数了。
那么数组平方的最大值就在数组的两端,不是最左边就是最右边,不可能是中间。
此时可以考虑双指针法了,i指向起始位置,j指向终止位置。
定义一个新数组result,和A数组一样的大小,让k指向result数组终止位置。
如果A[i] * A[i] < A[j] * A[j]
那么result[k--] = A[j] * A[j];
。
如果A[i] * A[i] >= A[j] * A[j]
那么result[k--] = A[i] * A[i];
。
如动画所示:
不难写出如下代码:
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
int k = A.size() - 1;
vector<int> result(A.size(), 0);
for (int i = 0, j = A.size() - 1; i <= j;) { // 注意这里要i <= j,因为最后要处理两个元素
if (A[i] * A[i] < A[j] * A[j]) {
result[k--] = A[j] * A[j];
j--;
}
else {
result[k--] = A[i] * A[i];
i++;
}
}
return result;
}
};
此时的时间复杂度为O(n),相对于暴力排序的解法O(n + nlogn)还是提升不少的。
这里还是说一下,大家不必太在意leetcode上执行用时,打败多少多少用户,这个就是一个玩具,非常不准确。
做题的时候自己能分析出来时间复杂度就可以了,至于leetcode上执行用时,大概看一下就行,只要达到最优的时间复杂度就可以了,
一样的代码多提交几次可能就击败百分之百了.....
Java:
Python:
class Solution:
def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]:
n = len(nums)
i,j,k = 0,n - 1,n - 1
ans = [-1] * n
while i <= j:
lm = nums[i] ** 2
rm = nums[j] ** 2
if lm > rm:
ans[k] = lm
i += 1
else:
ans[k] = rm
j -= 1
k -= 1
return ans
Go:
func sortedSquares(nums []int) []int {
n := len(nums)
i, j, k := 0, n-1, n-1
ans := make([]int, n)
for i <= j {
lm, rm := nums[i]*nums[i], nums[j]*nums[j]
if lm > rm {
ans[k] = lm
i++
} else {
ans[k] = rm
j--
}
k--
}
return ans
}
Rust
impl Solution {
pub fn sorted_squares(nums: Vec<i32>) -> Vec<i32> {
let n = nums.len();
let (mut i,mut j,mut k) = (0,n - 1,n- 1);
let mut ans = vec![0;n];
while i <= j{
if nums[i] * nums[i] < nums[j] * nums[j] {
ans[k] = nums[j] * nums[j];
j -= 1;
}else{
ans[k] = nums[i] * nums[i];
i += 1;
}
k -= 1;
}
ans
}
}