287. 寻找重复数

这题的难点就在于下面的说明了,我们先不管下面的那些说明的要求,用常规的解法来解答下上的题目。

排序思想解法

先把原来的数组进行排序,然后逐个遍历,一旦发现后一个元素和当前的元素相等,那么就返回,这就是我们找到了重复数字。但是这种思想,就不满足说明里面的,不能改变原数组,虽然时间复杂度是满足O(n^2)。

哈希思想

用个哈希集合(HashSet)来记录已经出现过的元素,一旦遍历到了元素曾经出现在集合当中,那么就返回,这就是需要寻找的重复数字。

重新排序的思想

这种思想说起来有点复杂,但是时间复杂度是最好的。

我们从头开始遍历数组,遍历到的下标为i,那么我们就分两种情况来讨论:

  1. 如果num[i]等于(i+1),就是值等于刚好等于下标那么就遍历到下一个。因为刚刚好这个就是对应的,我们就不管他了。
  2. 如果num[i]和(i+1)不等,那么就去吧下标等于(num[i] - 1)的数字和这个数字进行交换(下标为i),这样再去判断如今的这个位置上的value和index是否相等,如果不等,继续交换。交换到这个位置上的num[i]和(i+1)相等为止;或者你会找到一个数字,这个数字,那个数字在对应的位置上已经有了,那么这个就是重复的那个数字了。

Talk is cheap, show me the code.

public int findDuplicate(int[] nums) {
if (nums.length == 0) {
return 0;
}
int res = 0;
for (int i = 0, len = nums.length; i < len; i++) {
int temp = i + 1;
// 判断num[i]的值是不是就是放在这
if (temp == nums[i]) {
continue;
} else {
// 两个不相同就进入循环,
while (temp != nums [i]) {
int newIndex = nums[i] - 1;
// 如果位置上的数字和num[i]相等,那么就表示出现重复的数字,
if (nums[newIndex] == nums[i]) {
return nums[i];
}
// 交换两个元素
int swapTemp = nums[newIndex];
nums[newIndex] = nums[i];
nums[i] = swapTemp;
}
}
}
return res;
}

当然了,以上依然不是最好的解法。因为虽然时间是O(n),但是却把原来的数组变动了。

用二分思想

这里的思想有点复杂,大概的思想是这样:

我们先假设一个如果排序好的数组中,你如果取中间的数字,那么如果你的这个中间数 是要比当前的索引的坐标大的话,那么就是也就是nums[i] > i,那么就是说明那个重复的数字是在后半部分的,因为只有在后半部分有重复数字存在的时候,才会多出一个数字来,那么我们就用二分法,吧start取到中点位置,继续寻找;反之,那个重复的数字是在前半部的。

因为我们这数组是没排序的数组,那么我们根据上面的那个计数的思想,我们先取一个取值范围,如果数组里面的元素的取值在这个取值范围的元素个数,等于这个取值范围的区间,那么就表示这个取值范围内不存在重复元素,我们要取别的区间的,继续计数。

public int findDuplicateNew(int[] nums) {
int start = 1;
int end = nums.length;
while (start <= end) {
// 取中值
int middle = start + ((end - start) >> 1);
// 计算从开始值到中值区间内有多少数字。
int tempCount = countRange(nums, start, middle);
// 如果已经区间已经缩小的到了只有一个数了,那么就可以判断在区间内的数字是不是有两个了。
if (start == end) {
if (tempCount > 1) {
return start;
} else {
break;
}
} // 区间就是 中值- 开始值 + 1。然后开始和计数比较。
int range = middle - start + 1;
if (tempCount > range) {
end = middle;
} else if (tempCount <= range) {
start = middle + 1;
}
}
return -1;
} // 计数比较,时间复杂度为O(n)
private int countRange(int[] nums, int start, int end) {
int count = 0;
for (int item : nums) {
if (item >= start && item <= end ) {
count++;
}
}
return count;
}

以上的时间复杂度是$O(NlogN)$ ,二分的时间复杂度是$O(logN)$,每次计数的时间复杂度是$O(N)$。

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