题目分析
这道题是小U得到了一个数字n，他的任务是构造一个特定数组。这个数组的构造规则是：对于每个i从1到n，将数字n到i逆序拼接，直到i等于n为止。最终，输出这个拼接后的数组。
例如，当n等于3时，拼接后的数组是 [3, 2, 1, 3, 2, 3**]。**
难点分析
1.逆序拼接的理解： 对于每一个 i，我们需要从 n 到 i 逆序拼接数字。这意味着我们需要生成一个从 n 到 i 的递减序列。
2.多次拼接与合并： 在每次生成子数组后，需要将其依次拼接到最终结果数组中。这个拼接过程需要小心处理，避免遗漏或重复。 每次拼接时，我们并不是简单地追加一个完整的子数组，而是将这些子数组连接成一个大的数组，保证顺序不被打乱。
3.数组构造的效率： 题目要求的是构造一个最终的拼接数组，考虑到拼接过程需要生成多个子数组并将其合并，需要注意效率。如果直接每次用 append 操作，可能会导致性能瓶颈，尤其是当 n 较大时。
4.动态生成子数组： 每次拼接的子数组的长度是动态变化的，因此必须根据当前的 i 动态生成从 n 到 i 的数字序列，并在每次拼接时确保顺序正确。
5.内外循环的配合： 外层循环控制从 1 到 n 的变化，而内层操作则是在每个外层循环的迭代中，生成从 n 到 i 的逆序数字。如何在每次外层循环中精确地生成并拼接这些逆序数组是解题的核心。
解题思路
根据以上分析，解决问题可以分为以下步骤：
1.初始化一个空数组：我们需要一个空的数组 result 来存储最终的拼接结果。
2.外层循环从 1 到 n：对于每一个 i，我们都需要生成一个从 n 到 i 的递减序列，并将它拼接到 result 数组中。
3.生成逆序数组：对于每个 i，我们生成从 n 到 i 的子数组，可以利用 Python 的 range 函数来生成递减的数字序列。具体地，可以使用 range(n, i-1, -1) 来生成从 n 到 i 的逆序序列。
4.拼接数组：每生成一个逆序子数组后，立即将其添加到 result 中。
5.最终返回结果：在完成所有的拼接操作后，返回 result 数组即为最终答案。
具体代码实现
以下是 JavaScript 的代码实现：
function solution(n) {
let result = []; // 初始化结果数组
for (let i = 1; i <= n; i++) { // 外层循环从1到n
for (let j = n; j >= i; j--) { // 内层循环从n递减到i
result.push(j); // 将当前数字j添加到结果数组
}
}
return result; // 返回结果数组
}
function main() {
console.log(JSON.stringify(solution(3)) === JSON.stringify([3, 2, 1, 3, 2, 3]));
console.log(JSON.stringify(solution(4)) === JSON.stringify([4, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 4, 3, 4]));
console.log(JSON.stringify(solution(5)) === JSON.stringify([5, 4, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 5, 4, 3, 5, 4, 5]));
}
main();
python代码如下：
def solution(n: int) -> list:
result = [] # 初始化结果数组
for i in range(1, n + 1): # 从1到n循环
# 逆序添加数字n到i
for j in range(n, i - 1, -1): # 从n递减到i
result.append(j) # 将当前数字添加到结果数组
return result # 返回结果数组
if __name__ == '__main__':
print(solution(3) == [3, 2, 1, 3, 2, 3])
print(solution(4) == [4, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 4, 3, 4])
print(solution(5) == [5, 4, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 5, 4, 3, 5, 4, 5])
关键步骤和细节
1. 初始化结果数组：初始化一个空的列表 result，用于存储最终的结果数组。
2. 将每个数字添加到结果数组：在内层循环中，每次迭代时，将当前的数字 j 添加到 result 数组中。
这样，result 中将按顺序包含从 n 到 i 之间的所有数字。
3.返回最终测试结果：当外层循环结束后，result 将包含所需的所有数字序列，最终返回该数组。
复杂度分析
1.时间复杂度： 外层循环运行 n 次，每次执行的内层循环运行的总次数是 O(n^2)。
因此，整个函数的时间复杂度是 O(n^2) 。
2.空间复杂度：由于我们只使用了一个额外的数组 result 来存储结果。result 最终包含 n(n + 1) / 2 个元素，因此空间复杂度主要由 result 数组的大小决定。
所以，空间复杂度是 O(n^2) 。
总结
这道题的核心在于理解如何生成从 n 到 i 的逆序数字序列，并将这些序列拼接到一个结果数组中。通过双重循环有效地生成了所需的数字序列，并拼接成最终的结果。解法简单直观，但需要注意性能优化，尤其是在 n 较大时，避免不必要的重复计算。
