数据结构与算法(数组) --javascript语言描述

ding0 2019-06-26

找出数组中重复的数字

n个数字,且数字都在0到n-1范围内
思路:从头到尾扫描数组每个数字,当扫描到下标为i的数字m时,首先比较m是不是等于i,如果是,继续扫描;如果不是,再拿m和第m个数字进行比较。如果他们相等,就找到第一个重复数字,如果不相等,交换两者位置。接下来重复上述过程,直到找到第一个重复数字。

function Find(arrNumbers) {
  for (var i = 0; i < arrNumbers.length; i++) {
    while(arrNumbers[i]!==i) {
      if(arrNumbers[i] === arrNumbers[arrNumbers[i]]) {
        return arrNumbers[i];
      }
      let temp = arrNumbers[i];
      arrNumbers[i] = arrNumbers[temp];
      arrNumbers[temp] = temp;
    }
  }
}
let arr = [2,3,1,0,2,5,3];
console.log(Find(arr));

代码中尽管有一个两重循环,但是每个数字最多只要交换两次就能够找到属于它自己的位置,因此总的时间复杂度是O(n)。另外,所有的操作步骤都是在输入数组上进行的,不需要额外分配内存,因此空间复杂度为O(1)。

不修改数组找出重复的数字(二分查找)

在一个长度为n+1的数组里的所有数字都在1~n的范围内,所以数组中至少有一个数字是重复的。请找出数组中任意一个重复的数字,但是不能修改输入的数组。例如,如果输入长度为8的数组{2,3,5,4,3,2,6,7},那么对应的输出是重复的数字2或者3。

思路1:
由于不能修改输入的数组,我们可以创建一个长度为n+1的辅助数组,然后逐一把原数组的每个数字复制到辅助数组。如果原数组中被复制的数字是m,则把它复制到辅助数组中下标为m的位置。如果下标为m的位置上已经有数字了,则说明该数字重复了。由于使用了辅助空间,故该方案的空间复杂度是O(n)。

思路2:
由于思路1的空间复杂度是O(n),因此我们需要想办法避免使用辅助空间。我们可以想:如果数组中有重复的数,那么n+1个0~n范围内的数中,一定有几个数的个数大于1。那么,我们可以利用这个思路解决该问题。

我们把从1~n的数字从中间的数字m分为两部分,前面一半为1~m,后面一半为m+1~n。如果1~m的数字的数目等于m,则不能直接判断这一半区间是否包含重复的数字,反之,如果大于m,那么这一半的区间一定包含重复的数字;如果小于m,另一半m+1~n的区间里一定包含重复的数字。接下来,我们可以继续把包含重复的数字的区间一分为二,直到找到一个重复的数字。

由于如果1~m的数字的数目等于m,则不能直接判断这一半区间是否包含重复的数字,我们可以逐步减少m,然后判断1~m之间是否有重复的数,即,我们可以令m=m-1,然后再计算1~m的数字的数目是否等于m,如果等于m,再令m=m-1,如果大于m,则说明1~m的区间有重复的数,如果小于m,则说明m+1~n有重复的数,不断重复此过程。

function Find(arrNumbers) {
  let start = 1;
  let end = arrNumbers.length - 1;
  while(end >= start) {
    let middle = parseInt((end - start)/2) + start;
    let count = countRange(arrNumbers,start,middle);
    if(end == start) {
      if(count > 1) {
        return start;
      }
      else {
        break;
      }
    }
    if(count > (middle - start + 1)) {
      end = middle;
    }
    else {
      start = middle + 1;
    }
  }
  return -1;
}

function countRange(arrNumbers,start,end) {
  let count = 0;
  for (var i = 0; i < arrNumbers.length; i++) {
    if(arrNumbers[i] >=start && arrNumbers[i] <= end) {
      count++;
    }
  }
  return count;
}

let arr = [2,3,5,4,3,2,6,7];
console.log(Find(arr));

上述代码按照二分查找的思路,如果输入长度为n的数组,那么函数countRange最多将被调用O(logn)次,每次需要O(n)的时间,因此总的时间复杂度是O(nlogn)。和前面提到的需要o(n)的辅助空间的算法比,这种算法相当于以时间换空间。

二维数组中的查找

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

function Find(num,arr) {
  let found = false;
  let row = 0;
  let col = arr[0].length - 1;
  while(row < arr.length && col >= 0){
    if(arr[row][col] == num) {
      found = true;
      break;
    }
    else if(arr[row][col] > num) {
      col--;
    }
    else {
      row ++;
    }
  }
  return found;
}

let arr = [
  [1,2,8,9],
  [2,4,9,12],
  [4,7,10,13],
  [6,8,11,15]
];

console.log(Find(7,arr));

相关推荐