数组中重复的数字

本文介绍了三种解决LeetCode问题‘数组中重复的数字’的方法:暴力解法、哈希表和原地交换算法。暴力解法通过双重循环实现,时间复杂度较高;哈希表利用HashSet的唯一性,将时间复杂度降低到O(N);原地交换算法在O(N)时间内完成,不使用额外空间,通过不断交换数组元素实现。

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题目描述

找出数组中重复的数字。
在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0~n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
示例 1:
输入:
[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3]
输出:2 或 3
限制:
2 <= n <= 100000
链接:https://leetcode.cn/problems/shu-zu-zhong-zhong-fu-de-shu-zi-lcof

1.暴力解法

因为数据范围是0~n-1(n为数组的长度),所以我们可以使用一个长度为n的boolean类型的flag数组去标识数字是否出现过,默认数组的值全部为false,遍历nums数组,如果flag[num]为false,说明数字还未出现过,并将其flag[num]设为true,否则,返回即可。
分析:时间复杂度(O(N^2))

class Solution {
    public int findRepeatNumber(int[] nums) {
        boolean[] flag = new boolean[nums.length];
        int res = 0;
        //O(N^2)
        for(int num : nums){
        	//O(N)
            if(!flag[num]){
                flag[num] = true;
            }
            else{
                res = num;
                break;
            }
        }
        return res;
    }
}

2.哈希表(HashSet的底层实现依然是HashMap)

HashMap的key唯一,HashSet根据此特性产生。HashSet的查找效率为O(1),暴力解法每次判断需要0(N)复杂度,故此算法总时间复杂度可以做到O(N),空间复杂度O(N)。

class Solution {
    public int findRepeatNumber(int[] nums) {
        Set<Integer> set = new HashSet();
        for(int num : nums){
            if(set.contains(num)) return num;
            set.add(num);
        }
        return -1;
    }
}

3. 原地交换算法

由于题目中数组长度为n,数据范围是0~n-1,那么恰好对应数组下标索引,如果有数字重复,那么必有索引与值一对多的情况出现。比如例子[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3]必有索引2对应两个值2。
时间复杂度O(N),空间复杂度O(1)原地算法。

class Solution {
    public int findRepeatNumber(int[] nums) {
        int i  = 0;
        while(i < nums.length){
            //位置正确,无需交换
            if(nums[i] == i){
                ++i;
                continue;
            }
            //nums[i]索引上对应的值与i索引上对应的值相等,返回该值
            if(nums[nums[i]] == nums[i]) {
                return nums[i];
            }
            //nums[i]索引上值和i索引上值不相等则说明位置不对,将其交换
            nums[i]^=nums[nums[i]];
            nums[nums[i]]^=nums[i];
            nums[i]^=nums[nums[i]];
        }
        return -1;
    }
}
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