【LeetCode977.有序数组的平方】——双指针法

本文探讨了如何使用双指针法在非递减有序数组中高效地计算每个数的平方,并在O(n)的时间复杂度下完成排序。通过实例演示和代码实现,对比了暴力求解与双指针法的优劣,适合对算法效率感兴趣的读者。

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977.有序数组的平方

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

进阶:

  • 请你设计时间复杂度为 O(n) 的算法解决本问题

题目链接:

思路:

这道题拿到手,第一反应肯定是,可以使用最简单的方法,将数组中的所有元素进行平方处理,构建新数组,再进行排序。

然而,这肯定不是最优解,这道题同样也可以尝试使用双指针法进行求解。

暴力求解:

将每个数平方后,再进行排序,这里不光要用到一个for循环,还需要用到sort函数,所以时间复杂度为O(n + nlogn),可以看作是O(nlogn)

注:运用sort函数需要加上algorithm头文件

class Solution {
public:
   //暴力平方
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
        for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
            A[i] *= A[i]; //将数组中每个数平方
        }
        sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
        return A;
    }
};

双指针法:

对于数组,双指针法是一种十分常用的方法,而这道题我们也可以尝试使用双指针法进行求解。

这里有个十分关键的点,就是:原本的数组本身就是有序的,是一个非递减的数组,那么即使数组中元素有正有负,绝对值最大的元素肯定是在数组的两端的,即数组平方的最大值是在数组的两端的。

所以我们可以使用两个双指针i,j一个指向起始位置,一个指向数组的末尾。

定义一个新的数组result用于储存新的有序平方后的元素。

这里有两条重要的判断语句:

  • 如果A[i] * A[i] < A[j] * A[j] 那么result[k--] = A[j] * A[j];
  • 如果A[i] * A[i] >= A[j] * A[j] 那么result[k--] = A[i] * A[i];
class Solution {
public:
 //双指针
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
        int k = A.size() - 1; //指向新数组的末尾,从后往前赋值
        vector<int> result(A.size(), 0);
        for (int i = 0, j = A.size() - 1; i <= j;) { // 注意这里要i <= j,因为最后要处理两个元素
            if (A[i] * A[i] < A[j] * A[j]) { //判断条件1:尾部元素更大
                result[k--] = A[j] * A[j];
                j--;
            }
            else {
                result[k--] = A[i] * A[i]; //判断条件2:头部元素更大
                i++;
            }
        }
        return result;
    }
};

时间复杂度为O(n)。

往期回顾:
LeetCode844.比较含退格的字符串
LeetCode283.移动零
LeetCode27.移除元素
LeetCode26.删除有序数组中的重复项

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