【剑指 offer】数组中重复的数字 -- Java 实现
数组中重复的数字
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【剑指 offer】数组中重复的数字 -- Java 实现
一、排序
1. 分析
将输入数组排序,再判断相邻位置是否存在相同数字,如果存在,对 duplication 赋值返回,否则继续比较
2. 代码
import java.util.*; public class Solution { public boolean duplicate(int numbers[],int length,int [] duplication) { if(numbers == null || length == 0){ return false; } Arrays.sort(numbers); for(int i=0;i<length-1;i++){ if(numbers[i] == numbers[i+1]){ duplication[0] = numbers[i]; return true; } } return false; } }
3. 复杂度
时间复杂度:
空间复杂度:
二、哈希表
1. 分析
利用 HashSet 解决,从头到尾扫描数组,每次扫描到一个数,判断当前数是否存在 HashSet 中,如果存在,则重复,对 duplication 赋值返回,否则将该数加入到 HashSet 中
2. 代码
import java.util.*; public class Solution { public boolean duplicate(int numbers[],int length,int [] duplication) { Set<Integer> set = new HashSet<>(); for(int i =0 ;i<length;i++){ if(set.contains(numbers[i])){ duplication[0] = numbers[i]; return true; }else{ set.add(numbers[i]); } } return false; } }
3. 复杂度
时间复杂度:
空间复杂度:
三、利用特性
1. 分析
数组的长度为 n 且所有数字都在 0 到 n-1 的范围内,我们可以将每次遇到的数进行"归位",当某个数发现自己的"位置"被相同的数占了,则出现重复。
扫描整个数组,当扫描到下标为 i 的数字时,首先比较该数字(m)是否等于 i,如果是,则接着扫描下一个数字;如果不是,则拿 m 与第 m 个数比较。如果 m 与第 m 个数相等,则说明出现重复了;如果 m 与第 m 个数不相等,则将 m 与第 m 个数交换,将 m "归位",再重复比较交换的过程,直到发现重复的数
举个栗子:
以数组 {2,3,1,0,2,5,3} 为例
当 i = 0 时,nums[i] = 2 != i,判断 nums[i] 不等于 nums[nums[i]],交换 nums[i] 和 nums[nums[i]],交换后数组为:{1,3,2,0,2,5,3}
此时 i = 0,nums[i] = 1 != i,判断 nums[i] 不等于 nums[nums[i]],交换 nums[i] 和 nums[nums[i]],交换后数组为:{3,1,2,0,2,5,3}
此时 i = 0,nums[i] = 3 != i,判断 nums[i] 不等于 nums[nums[i]],交换 nums[i] 和 nums[nums[i]],交换后数组为:{0,1,2,3,2,5,3}
此时 i = 0,nums[i] = 0 = i,继续下一组
当 i = 1,nums[i] = 1 = i,继续下一组
当 i = 2,nums[i] = 2 = i,继续下一组
当 i = 3,nums[i] = 3 = i,继续下一组
当 i = 4,nums[i] = 2 != i,判断 nums[i] 等于 nums[nums[i]],出现重复,赋值返回
2. 代码
import java.util.*; public class Solution { public boolean duplicate(int nums[],int length,int [] duplication) { if(nums == null || length == 0){ return false; } for(int i=0;i<length;i++){ while(nums[i] != i){ if(nums[i] == nums[nums[i]]){ duplication[0] = nums[i]; return true; } // swap int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[tmp]; nums[tmp] = tmp; } } return false; } }
3. 复杂度
时间复杂度:
空间复杂度: