977.有序数组的平方
题目描述
给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每个数字的平方 组成的新数组,要求也按 非递减顺序 排序。
示例 1:
输入:nums = [-4,-1,0,3,10]
输出:[0,1,9,16,100]
解释:平方后,数组变为 [16,1,0,9,100]
排序后,数组变为 [0,1,9,16,100]
示例 2:
输入:nums = [-7,-3,2,3,11]
输出:[4,9,9,49,121]
提示:
- 1 <= nums.length <= 104
- -104 <= nums[i] <= 104
- nums 已按 非递减顺序 排序
快速排序
对快排算法不了解的可以看我这篇博客:快速排序算法
class Solution {
public:
// sortedSquares 函数接收一个按非递减顺序排列的整数数组,并返回一个新的非递减排序的平方数组
vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
// 遍历输入的数组,计算每个元素的平方
for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
nums[i] *= nums[i]; // 将元素自身乘以自身,实现平方
// 调用快速排序函数对平方后的数组进行非递减排序
quick_sort(nums, 0, nums.size() - 1);
// 返回排序后的数组
return nums;
}
private:
// quick_sort 函数实现快速排序算法
void quick_sort(vector<int>& nums, int l, int r) {
// 如果子数组长度为0或负,则不需要排序,直接返回
if(l >= r) return;
// 初始化双指针和中间值
int i = l - 1, j = r + 1, x = nums[(l + r) >> 1];
while(i < j) {
// 从左向右找第一个大于或等于x的数
do i++; while(nums[i] < x);
// 从右向左找第一个小于或等于x的数
do j--; while(nums[j] > x);
// 如果满足条件,交换两个数
if(i < j) swap(nums[i], nums[j]);
}
// 递归排序 x 左边的部分
quick_sort(nums, l, j);
// 递归排序 x 右边的部分
quick_sort(nums, j + 1, r);
}
};
归并排序
对归并排序算法不了解的可以看我这篇博客:归并排序算法
class Solution {
public:
// sortedSquares函数接收一个非递减的整数数组nums,并返回每个数平方后同样非递减排序的新数组
vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
// 遍历输入数组,计算每个元素的平方
for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
nums[i] *= nums[i];
// 对平方后的数组进行归并排序
merge_sort(nums, 0, nums.size() - 1);
// 返回排序后的数组
return nums;
}
private:
// merge_sort函数实现归并排序算法
void merge_sort(vector<int>& nums, int l, int r) {
// 如果子数组的长度为0或者负数,则不需要排序
if(l >= r) return;
// 计算数组的中点,用于分割数组
int mid = (l + r) >> 1; // 等价于(l + r) / 2,但是位运算更快
// 递归地对数组的前半部分进行排序
merge_sort(nums, l, mid);
// 递归地对数组的后半部分进行排序
merge_sort(nums, mid + 1, r);
// 使用两个游标i和j来遍历两个子数组
int k = 0, i = l, j = mid + 1;
// 创建一个临时数组用于存放排序后的结果
vector<int> tmp(r - l + 1);
// 合并两个已排序的子数组
while(i <= mid && j <= r) {
if(nums[i] <= nums[j]) tmp[k++] = nums[i++];
else tmp[k++] = nums[j++];
}
// 如果有剩余的元素,将它们复制到临时数组中
while(i <= mid) tmp[k++] = nums[i++];
while(j <= r) tmp[k++] = nums[j++];
// 将排序后的临时数组复制回原数组
for(i = l, j = 0; i <= r; i++, j++) nums[i] = tmp[j];
}
};
双指针
这道题目能够使用双指针方法的原因在于题目本身的特性。题目给出的数组 nums 是一个非递减排序的数组,这意味着数组中元素的绝对值从两端向中心递增。当需要得到每个元素平方后的数组并且也要求是非递减排序时,最大的难点在于负数的平方可能会变得比正数大,即 (-k)^2 ^> j2,其中 k 和 j 都是正数。
为了解决这个问题,双指针技术非常有效:
1.数组两端的元素平方值最大:由于原数组是非递减排序的,最大的元素平方值将出现在数组的两端。正数的最大值在数组的末尾,而负数的最大绝对值在数组的开头。
2.双指针从两端向中心移动:一个指针指向开头(负数区域的最大绝对值),一个指针指向末尾(正数区域的最大值)。在每一步中,比较这两个指针指向元素的平方值,将较大的平方值放入答案数组的当前位置(从末尾开始填充),然后移动相应的指针(如果负数区域的平方大,则移动开头的指针,反之,移动末尾的指针)。
无需额外的比较或排序:由于从两端开始并将最大值依次放入答案数组的末尾,我们无需进行额外的比较或排序操作,答案数组自然就是非递减排序的。
此方法的有效性基于对原数组排序特性的充分利用,即利用了非递减排序的特点,以及负数平方后可能会大于正数的性质。通过双指针从两端向中心遍历和比较,可以有效地一次遍历就得到正确的排序结果,从而实现时间复杂度为 O(n) 的算法。
class Solution {
public:
vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
// 初始化k为最后一个元素的索引,这是因为平方后的最大值将会放在这个位置
int k = nums.size() - 1;
int i , j ;
// 初始化结果数组,大小与输入数组相同
vector<int> z(nums.size());
// 当i和j没有相遇时,进行循环
//当 i > j 时,意味着两个指针相遇或者交叉,表示所有元素都已经遍历比较过一次,因此任务完成。
//如果 i 和 j 相等,还有一个元素需要处理,它们平方后应该放在当前的 k 位置。如果 i 和 j 交叉了,说明所有元素都已经处理完毕。
for(i = 0, j = nums.size() - 1; i <= j;) {
// 比较i和j位置上元素的平方大小
if(nums[i] * nums[i] > nums[j] * nums[j]) {
// 如果i位置的元素平方更大,将其平方值放在结果数组的当前k位置
z[k--] = nums[i] * nums[i];
// 将i向后移动,以比较下一个元素
i++;
} else {
// 如果j位置的元素平方更大或者相等,将其平方值放在结果数组的当前k位置
z[k--] = nums[j] * nums[j];
// 将j向前移动,以比较下一个元素
j--;
}
}
// 返回已经按非递减顺序排序的平方数组
return z;
}
};
文章讲述了如何通过快速排序和归并排序算法解决给定的有序数组平方问题,同时保持新数组的非递减排序。文章介绍了两种方法:一种是先平方再排序,另一种是利用双指针技巧避免排序,提高效率。
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