只出现一次的数字
给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗？
示例 1:
输入: [2,2,1]
输出: 1//1.交换律：a ^ b ^ c <=> a ^ c ^ b
//2.任何数于0异或为任何数 0 ^ n => n
//3.相同的数异或为0: n ^ n => 0
//利用以上三个特性即可解答本题。
class Solution {
public int singleNumber(int[] nums) {
int temp=0;
for(int num:nums){
temp^=num;
}
return temp;
}
}多数元素
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。
示例 1:
输入: [2,2,1,1,1,2,2]
输出: 2//1.根据题目可知道至少有一个元素得数量是大于其他元素各自的数量。
//2.定义存活元素及存活元素数量、然后遍历数组每次判断下一个元素是否是本元素若是则元素数量加一，否则元素数量减一。若减至零则替换掉存活元素。
//3.经过遍历后由于多数元素数量大于n/2最终遍历结束后存活下来肯定是多数元素。
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
int tmpNum=nums[0],tmpCount=1;
for(int i=1;i<nums.length;i++){
int nowNum=nums[i];
if(nowNum==tmpNum){
tmpCount++;
}else{
tmpCount--;
}
if(tmpCount<=0){
tmpNum=nowNum;
tmpCount=1;
}
}
return tmpNum;
}
}搜索二维矩阵
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性：
- 每行的元素从左到右升序排列。
- 每列的元素从上到下升序排列。
示例:
现有矩阵 matrix 如下：
[
[1, 4, 7, 11, 15],
[2, 5, 8, 12, 19],
[3, 6, 9, 16, 22],
[10, 13, 14, 17, 24],
[18, 21, 23, 26, 30]
]
给定 target = 5，返回 true。
给定 target = 20，返回 false。//1.从左上角或者右下角出发遍历。
//2.判断target与选取值的大小关系判断是向左走还是向下走。
//3.找到则直接返回true否则遍历结束返回false。
class Solution {
public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {
if(matrix.length<=0){
return false;
}
int row=0;
int col=matrix[0].length-1;
while(row<=matrix.length-1&&col>=0){
int val=matrix[row][col];
if(target>val){
row++;
}else if(target<val){
col--;
}else{
return true;
}
}
return false;
}
}合并两个有序数组
给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。
- 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。
- 你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。
示例:
输入:
nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3
nums2 = [2,5,6], n = 3
输出: [1,2,2,3,5,6]//1.判断nums2中的数是否完全加入到nums1中
//2.判断nums1中是否还有待加入的数
//3.将从nums1和nums2中获取到的数判断大小，取大的数赋值到往nums1尾部逐个添加。
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int i = m-1, j = n-1, k = m+n-1;
while(j>=0){
nums1[k--] = i >= 0 && nums1[i]>nums2[j] ? nums1[i--] : nums2[j--];
}
}
}