关阿姨带你横扫LeetCode系列之移除元素|Java 刷题打卡

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首先跟大家阐明一点就是,每道算法题都有多种解法,我们只讲LeetCode上几种优秀的解题思路~,希望可以帮助到大家,那我们先来看下题目描述吧~

一、题目描述:

给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 1:

给定 nums = [3,2,2,3], val = 3,

函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2:

给定 nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2,

函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。

注意这五个元素可为任意顺序。

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

说明:

为什么返回数值是整数,但输出的答案是数组呢?

请注意,输入数组是以「引用」方式传递的,这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。 你可以想象内部操作如下:

// nums 是以“引用”方式传递的。也就是说,不对实参作任何拷贝
int len = removeElement(nums, val);

// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中 该长度范围内 的所有元素。
for (int i = 0; i < len; i++) {
    print(nums[i]);
}

二、思路分析:

1.双指针

如果上一题理解的比较透彻的话,很容易发现这题也能用双指针做。如何做呢? 我们同样保留两个指针 i 和 j,其中 i 是慢指针,j 是快指针,都从0开始遍历。 当 nums[j]与给定的值相等时,说明是我们要移除的元素,此时自增j,再判断下一个数字是否等于该给定的值,如果还相等继续自增j,直到nums[j]不等于给定的值,此时将nums[j]赋值给nums[i],然后i和j同时自增i和j。 重复以上步骤,直到j到数组末尾,新数组长度为i。

代码演示

 public int removeElement(int[] nums, int val) {
     int i = 0;
     // 注意这里是j=0
     for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
         // 如果nums[j]不等于给定数字val,则赋值、自增,继续向下遍历
         if (nums[j] != val) {
             nums[i] = nums[j];
             i++;
         }
     }
     // 返回的是i,不是i+1,为什么呢?因为j是从0开始的,不是从i+1开始的,这里大家可以仔细琢磨一下
     return i;
 }

复杂度分析

时间复杂度:O(n)假设数组总共有 n个元素,i和 j 至少遍历 2n 步。 空间复杂度:O(1)。

2.双指针进阶版

上一种解法没有任何问题哈,我们现在考虑一种特殊情况,就是数组包含很少的要删除的元素的情况。 例如,num=[1,2,3,5,4],Val=4之前的算法会对前四个元素做不必要的复制操作。 另一个例子是 num=[4,1,2,3,5],Val=4似乎没有必要将 [1,2,3,5] 这几个元素左移一步,因为问题描述中提到元素的顺序可以更改。 那怎么办呢?我们来分析一下: 我们能不能在遇到nums[i] = val时,将当前元素与数组最后一个元素交换,这样就保证了等于给定值的元素都被移到了数组的最后面,这样我们在减少数组的长度,相当于舍弃数组后面值为val的元素。

代码演示

 public int removeElement(int[] nums, int val) {
     int i = 0;
     int n = nums.length;
     while (i < n) {
         // 如果当前元素是我们要找的元素时
         if (nums[i] == val) {
             // 将数组的最后一个元素,复制到当前位置
             nums[i] = nums[n - 1];
             // 并且将数组缩容,自减
             // 注意,有可能最后一个元素也是我们要找的val,所以我们这里i没有进行自增
             n--;
         } else {
             // 如果当前元素不是我们要找的元素,那么i自增,遍历下一个
             i++;
         }
     }
     return n;
 }

复杂度分析

时间复杂度:O(n),i 和 n 最多遍历 n 步。在这个方法中,赋值操作的次数等于要删除的元素的数量。因此,如果要移除的元素很少,效率会更高。 空间复杂度:O(1)

刷题总结

如果大家还有其他解题思路,只要能实现要求,都是没问题的,条条大路通罗马,不要仅仅局限于我讲的这种解法哈~,优秀的思路和代码更具备学习意义,我们一起加油吧