寻找重复的数

问题:有101个数,为[1,100]之间的数,其中一个数是重复的,如何寻找这个重复的数,其时间复杂度和空间复杂度是多少?
解:假设这101个数存放在Data[101]的数组中

int Data[101];
for (int i = 0 ; i< 100; i++)
{
Data[i] = i;
}
Data[100] = 6;//假设是这些数据,并将最后一个设计为重复的数,当然也可以是其它数据,此处便于测试而已,没必要手动输入101个数,那会累死.

一> 采用hash的方法,该方法可以申请一个100个字节,然后扫描这个101个数据,该方法需要的空间为O(N),时间复杂度为O(N)

  1. char Buff[101];  
  2. memset(Buff, 0 , sizeof(Buff));  
  3. for (int i = 0; i < 101; ++i)  
  4.     Buff[Data[i]]++;  
  5. int iRes;  
  6. for (iRes = 1; iRes <= 100 && Buff[iRes] != 2; ++iRes)
  7.     ;  
  8. cout << iRes <<endl;  
二> 对算法一进行优化,使用bittable可以使得存储空间变为N/8 + 1, 本算法中可以将每个数出现的次数使用1个位来表示,如果出现1次则该位记为1,如果2次则记为0,使用异或操作实现此功能,理论上只需要100个位即可。
  1. for (int i = 0; i < 101; ++i)  
  2. {  
  3.     int iPos = Data[i] / 8;  
  4.     int iOff = Data[i] % 8;  
  5.     char ch = (char)(1 << iOff);  
  6.     Buff[iPos] ^= ch;  
  7. }  
  8. int iRes = 0;  
  9. for (int i = 1; i <= 100; ++i)  
  10. {  
  11.     int iPos = i / 8;  
  12.     int iOff = i % 8;  
  13.     char ch = (char)(1 << iOff);  
  14.     if (!(Buff[iPos] & ch))  
  15.     {  
  16.         iRes = i;  
  17.         break;  
  18.     }  
  19. }  

三> 空间最优化算法, 空间复杂度为O(1)

  1. int iNum = 0;  
  2. for (int i = 0; i < 101; ++i) iNum += Data[i];  
  3. int iRes = iNum - (100 + 1)*(100/2);  

### Python 实现 LeetCode 287 寻找组内的重复 对于在Python中解决寻找组内重复字的问题,可以采用多种方法来处理这个问题。一种常见的高效解法是利用二分查找或者快慢指针的方法。 #### 方法一:二分查找 通过设定左右边界并逐步缩小范围直到找到重复元素的位置。这种方法不需要额外的空间开销,并且能够有效地减少时间复杂度。 ```python def findDuplicate(nums): low = 1 high = len(nums) - 1 while low <= high: mid = (low + high) >> 1 count = sum(num <= mid for num in nums) if count > mid: duplicate = mid high = mid - 1 else: low = mid + 1 return duplicate ``` 此段代码实现了基于二分查找的解决方案[^3]。 #### 方法二:快慢指针(Floyd 判圈算法) 该方法模仿链表检测环路的思想,在不改变输入组的情况下工作。它使用两个指针——一个移动速度快于另一个;当它们相遇时,则说明存在循环即找到了重复项。 ```python def findDuplicate(nums): tortoise = hare = nums[0] # Phase 1: Find the intersection point of two runners. while True: tortoise = nums[tortoise] hare = nums[nums[hare]] if tortoise == hare: break # Phase 2: Find the entrance to cycle (duplicate element). tortoise = nums[0] while tortoise != hare: tortoise = nums[tortoise] hare = nums[hare] return hare ``` 上述代码展示了如何应用 Floyd 的判圈算法来定位重复值。 这两种方式都能够在 O(n log n) 或者更优的时间复杂度下完成任务,并且不会修改原始据结构。如果考虑空间效率的话,建议优先尝试这些原地工作的算法
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