序文
2019.10.27チェックイン
アルゴリズムは問題を解決する方法です。得られた結果は同じですが、異なるアルゴリズムを使用した同じ問題ですが、消費される時間とリソースは異なります。これには、アルゴリズムを学び、どのアルゴリズムがより優れているかを見つける必要があります。
トピック
毎日1つのleetcode189。回転配列
カテゴリ：配列
難易度：簡単
タイトルリンク：https://leetcode-cn.com/problems/rotate-array/
タイトル説明
配列を指定して、配列の要素をkの位置に右に移動します。ここで、kは負でない数です。
例1：
入力：[1,2,3,4,5,6,7]およびk = 3
出力：[5,6,7,1,2,3,4]
説明：
右に1ステップ回転：[7,1 、2,3,4,5,6]
右に2ステップ回転：[6,7,1,2,3,4,5]
右に3ステップ回転：[5,6,7,1,2,3 、4]
例2：
入力：[-1、-100,3,99]およびk = 2
出力：[3,99、-1、-100]
説明：
右回転ステップ1：[99、-1、-100,3]
から右に2ステップ回転：[3,99、-1、-100]
説明：
- この問題を解決するには、少なくとも3つの方法があります。
- 空間複雑度がO（1）のインプレースアルゴリズムを使用する必要があります。
回答
自分でやれ
- アイデア
私は頭がいいです。その場での移動はとても複雑だと感じています。それを実現するには、追加のメモリを使用する必要があります。これは、リストを先頭と末尾で操作できるため、配列をリストに入れることです。1ビット右に移動するたびに、末尾から削除して、削除した要素を先頭に挿入できます。
- コード
class Solution {
public void rotate(int[] nums, int k) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
for(int i=0; i<nums.length; i ){
list.add(nums[i]);
}
for(int i = 0; i < k; i ) {
int target = list.remove(nums.length-1);
list.add(0,target);
}
int[] array = new int[]{};
for (int i =0;i<list.size();i ) {
nums[i] = list.get(i);
}
}
}コードは比較的単純で、解析するものは何もありません。配列の要素をリストに配置するために、ここで追加のメモリが使用されます。問題の要件を満たさないはずですが、方法はありません。結局のところ、アルゴリズムは洗練されすぎており、以下の最適な解決策があります。
- 複雑さの分析
- 時間の複雑さ：O（nnn）= O（n）。
forループの時間の複雑さはO（n）であり、合計3つのforループが使用されます。 - スペースの複雑さ：O（n）。リストに必要なスペースは、numsの要素数と同じです。
- の結果
参照ソリューション
- アイデア
この質問は、次の2つのアイデアを提供します。
- 二重サイクル：
暴力、最初のサイクルは右にシフトする必要がある数であり、2番目のサイクルはすべての要素の値を正しい位置に移動します（これには反映が必要ですが、考えられるはずですが、お勧めできません）。 - フリップ：
arr = [1,2,3,4,5]-2ビットを右にシフト-> [4,5,1,2,3]、n = arr.length、k =右シフト番号、利用可能：
インデックス[0、n-1]の要素を反転します-> [5,4,3,2,1]
インデックス[0、k-1]-> [4,5,3,2,1]の間で要素を反転します
インデックス間で要素を反転します[k、n-1]-> [4,5,1,2,3]
配列を回転すると、実際には配列が2つの部分に分割されます。問題を解決するための鍵は、元の順序を維持しながら
、後者の部分を前に移動することです。配列の全体的な反転は2番目の要素を満たしますが、配列の
元の順序を破壊します。そのため、この時点で2つのパーツが再び反転され、元の順序に復元されます（反転して
から反転すると、元の順序が復元されます）。
- コード
/**
* 双重循环
* 时间复杂度：O(kn)
* 空间复杂度：O(1)
*/
public void rotate_1(int[] nums, int k) {
int n = nums.length;
k %= n;
for (int i = 0; i < k; i ) {
int temp = nums[n - 1];
for (int j = n - 1; j > 0; j--) {
nums[j] = nums[j - 1];
}
nums[0] = temp;
}
}
/**
* 翻转
* 时间复杂度：O(n)
* 空间复杂度：O(1)
*/
public void rotate_2(int[] nums, int k) {
int n = nums.length;
k %= n;
reverse(nums, 0, n - 1);
reverse(nums, 0, k - 1);
reverse(nums, k, n - 1);
}
private void reverse(int[] nums, int start, int end) {
while (start < end) {
int temp = nums[start];
nums[start ] = nums[end];
nums[end--] = temp;
}
}- アルゴリズムの複雑さの分析
ダブルforループ：
- 時間の複雑さ：O（n ∗ k）
- スペースの複雑さ：O（1）
フリップ：
- 時間の複雑さ：O（n）
- スペースの複雑さ：O（1）
の結果
フリップの実行結果：
おわりに
私の友人は、彼らがどのようにそれを思いついたのかをめくるソリューションを見た後、非常に賢く感じるかもしれません。私はこれに巻き込まれている必要はないと思います。アルゴリズムの問題自体に連絡します。これは、意図的な改善プロセスです。もっとやれば、自然にアイデアが生まれます。
[この記事はこのサイトで最初に公開されました。転載のソースを指定してください]： http : //coderluo.top
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