(java)leetcode.724——寻找数组的中心索引

原题地址:https://leetcode-cn.com/problems/find-pivot-index/

给你一个整数数组 nums,请编写一个能够返回数组 “中心下标” 的方法。
数组 中心下标 是数组的一个下标,其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。
如果数组不存在中心下标,返回 -1 。如果数组有多个中心下标,应该返回最靠近左边的那一个。
注意:中心下标可能出现在数组的两端。

思路:判定条件:左边的和*2+当前索引值=总和

class Solution {
        public int pivotIndex(int[] nums) {
            int l = nums.length;
            int i=-1;
            int sum_all = 0;
//            int sum_all = Arrays.stream(nums).sum();
            for(int N:nums) sum_all += N; //这一步比注释的内容运行速度还要快一点
            for(int index=0;index<l;index++){
                // 左边之和*2=总和,其中总和为数组总和减去当前值
                if(index==0||index==l-1){
                    if(sum_all-nums[index]==0) return index;
                }
                else{
                    if(get_sum(nums,index)*2+nums[index]== sum_all) return index;
                }
            }
            return i;
        }
        public int get_sum(int[] nums,int j){
            int sum=0;
            int l=nums.length;
            for(int i=1;i<=j;i++){
                if(i==l) sum=0;
                else sum=sum+nums[i-1];//加到该下标前一个数为止
            }
            return sum;
        }
    }

青古の每篇一歌
《腐草为萤》
于青萍之末 
风露更婆娑

### LeetCode Hot 100 '除自身以外数组的乘积' Java 解决方案 对于给定的一个整数数组 `nums`,目标是构建一个新的数组 `answer`,使得 `answer[i]` 是除了 `nums[i]` 外所有元素的乘积。此问题可以通过两次遍历实现,在不使用额外空间的情况下完成计算。 #### 方法概述 通过两个方向的扫描来解决问题:一次正向扫描用于累积左侧部分的结果;另一次反向扫描则更新右侧部分并最终形成完整的解法[^2]。 #### 正向扫描 初始化一个变量 `leftProduct` 来保存当前索引左边所有数字相乘得到的结果,并将其赋值给新创建的答案列表对应位置上。随着迭代过程不断更新这个累加器以便后续使用。 ```java public class Solution { public int[] productExceptSelf(int[] nums) { int length = nums.length; int[] answer = new int[length]; // 初始化为1是因为任何数与1相乘都等于其本身 int leftProduct = 1; for (int i = 0; i < length; ++i){ answer[i] = leftProduct; leftProduct *= nums[i]; } ``` #### 反向扫描 接着从右至左再次遍历输入数组的同时维护另一个临时变量 `rightProduct` 记录右边元素连乘结果。每一步都将之前存储好的左侧产品乘以此时获得的新因子存入答案数组相应下标的格子内。 ```java int rightProduct = 1; for (int i = length - 1; i >= 0; --i){ answer[i] *= rightProduct; rightProduct *= nums[i]; } return answer; } } ``` 这种方法不仅满足题目要求的空间复杂度 O(1),而且时间效率也达到了最优水平——线性的O(n)
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