java解决题977,使用二分法,运用双指针beat100.00%

这篇博客介绍了如何运用二分查找法解决给定一个非递减排序的整数数组,要求返回每个数字的平方组成的新数组,依然保持非递减排序的问题。在O(n)的时间复杂度下,通过维护两个指针end和start,动态比较它们平方的大小,将较大的平方值放入新数组。循环退出的条件可以是index减到-1或者end大于等于start。提供的代码示例展示了这一解决方案的实现。

有序数组的平方

一、题目描述:

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algorithmsEasy (69.54%)439-
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dynamic-programming

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Unknown

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

二、思路:

1、感想:

  • 由于两边都是向着极限延申,很容易联想到二分查找的方法.

本题的代码思路:

    • 先创建一个大小一模一样的数组newNums,并且找一个指针index指向newNums里面的元素(这里是从末尾开始指向);
    • nums数组分别设置end和start两个指针
    • 每一层循环,对end和start所指向的元素的2次方比较,大的一方赋给newNums[index],同时index减1。最终便可以退出循环返回新数组。

下面xin麒来带大家看看循环退出的条件吧

本题解中循环的退出条件:

可以想象一下,index不断递减的过程中,index的值不可能无限减下去,那么可以将index作为循环退出的条件。一般临界值都是到0,于是我们看看,那么index是取0还是其他数组退出去呢?当index为0时,可以知道本题解的newNums[0]的值还没有被nums数组里面的元素赋值,因此,当index被减到-1时才可以退出循环。

或者用end>= start来判断也可以,因为可以想象一下,end和start都是不断靠近的,那么end和start靠近到什么时候就可以退出循环呢?往往先取end和start相等时状态来考虑,end=start相等时,如果可以进入循环,那么肯定是执行else里面的代码块,那么这时候就将nums里面的最后一个元素赋值给newNum数组的最后一个元素了,接着无论是end++还是start–都会导致end<start,这时我们渴望循环退出,那么使用end >= start作为循环退出的条件也行

三、二分查找法题解

class Solution {
    public int[] sortedSquares(int[] nums) {
        int size = nums.length;
        int[] newNums = new int[size];
        int index = size - 1;
        int end = index;
        int start = 0;
        while (index != -1){
            int pre = nums[end]*nums[end];
            int orig = nums[start]*nums[start];
            if (pre > orig){
                newNums[index] = pre;
                end--;
            }else {
                newNums[index] = orig;
                start++;
            }
            index--;

        }
        return newNums;
    }
}
运行:

在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要回答用户关于选择排序的实现以及双指针二分法的区别联系的问。用户还提到希望用C语言实现选择排序。首先,我应该先回顾选择排序的基本原理,然后考虑如何在C语言中正确编写代码。同时,我需要比较双指针二分法,明确它们的区别联系。 首先,选择排序的算法步骤是什么?选择排序每次从未排序的部分中找到最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。这个过程需要两层循环,外层循环控制已排序的位置,内层循环遍历未排序元素寻找最小。时间复杂度是O(n²),因为每次都需要遍历剩余元素。 接下来,用C语言实现选择排序。需要定义一个数组,外层循环从0到n-2,内层循环从当前i到n-1,找到最小的索引,然后交换到i的位置。需要注意的是,交换时使用临时变量,或者用指针操作。另外,用户提供的引用中提到了qsort的比较函数,但这里不需要,因为选择排序是直接操作数组。 然后关于双指针二分法的区别联系。双指针通常用于数组或链表中,通过两个指针的移动来解决,例如快慢指针、左右指针等,比如在快速排序或两数之使用二分法则是一种分治策略,用于在有序数组中查找元素,每次将搜索范围减半,时间复杂度为O(logn)。两者的联系可能在于处理有序数组时,双指针可以配合二分法使用,比如在合并两个有序数组时。 需要确保回答的结构清晰,分点说明选择排序的实现步骤、代码示例,然后分别解释双指针二分法的概念,再比较它们的异同。同时,引用用户提供的参考中的相关内容,例如引用[4]提到二分插入排序,可以提到二分法与排序算法的结合应用。 另外,用户之前的问是关于四数之算法,其中使用双指针法,所以在比较双指针二分法时,可以结合之前的例子,说明双指针在优化时间复杂度上的作用,而二分法则更多用于查找。需要确认引用是否正确,比如引用[2]中的快速排序使用了前后指针,可以作为双指针一个例子。 最后,生成相关问,帮助用户进一步学习。可能的问包括选择排序的优化、双指针的其他应用场景、二分法的变种等。</think>### 选择排序的C语言实现 #### 算法思路 选择排序通过不断选择未排序部分的最小元素,放置到已排序序列的末尾,步骤如下: 1. **外层循环**:遍历数组,确定当前位置 $i$ 为最小应存放的位置 2. **内层循环**:在 $i$ 到 $n-1$ 范围内寻找最小元素的索引 3. **交换元素**:将最小与当前 $i$ 位置的元素交换 时间复杂度为 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(1)$。 #### 代码实现 ```c #include <stdio.h> void swap(int *a, int *b) { int temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void selection_sort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int min_idx = i; // 寻找未排序部分的最小索引 for (int j = i + 1; j < n; j++) { if (arr[j] < arr[min_idx]) { min_idx = j; } } // 将最小交换到当前位置 if (min_idx != i) { swap(&arr[i], &arr[min_idx]); } } } int main() { int arr[] = {64, 25, 12, 22, 11}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); selection_sort(arr, n); printf("Sorted array: "); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } return 0; } ``` #### 代码解析 1. **核心逻辑** ```c for (int j = i + 1; j < n; j++) { if (arr[j] < arr[min_idx]) { min_idx = j; } } ``` 内层循环遍历未排序部分,记录最小索引,时间复杂度为 $O(n^2)$[^1]。 2. **优化空间** - 可同时记录最大最小,减少外层循环次数(双向选择排序) - 加入提前终止条件,若未发生交换则直接返回(对部分有序数组有效) --- ### 双指针二分法的区别与联系 #### 双指针技术 1. **定义** 通过两个指针协同遍历数据结构(如数组、链表),解决特定。 2. **常见类型** - **左右指针**:从两端向中间移动(如快速排序[^2]、两数之) - **快慢指针**:检测循环或中点问(如链表环检测) 3. **时间复杂度** 通常为 $O(n)$ 或 $O(n^2)$,取决于具体场景。 #### 二分法 1. **定义** 基于有序数组,通过不断缩小搜索范围至一半来查找目标,时间复杂度 $O(\log n)$[^4]。 2. **核心步骤** ```c int left = 0, right = n-1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left)/2; if (arr[mid] == target) return mid; else if (arr[mid] < target) left = mid + 1; else right = mid - 1; } ``` #### 区别与联系 | 特性 | 双指针 | 二分法 | |---------------|--------------------------------|--------------------------------| | **适用场景** | 无序/有序数组,链表操作 | 必须是有序数组 | | **时间复杂度**| $O(n)$ 或更高 | $O(\log n)$ | | **空间复杂度**| $O(1)$ | $O(1)$ | | **组合应用** | 在二分法使用双指针调整搜索边界 | 在双指针遍历前先用排序预处理数组 | **联系示例**:在排序后的数组使用双指针查找两数之时,若结合二分法优化,可将时间复杂度从 $O(n)$ 进一步降低(但通常直接双指针已足够高效)。 --- ### 相关问 1. **如何优化选择排序的时间复杂度?** (提示:考虑减少比较次数或交换次数的方法) 2. **双指针在链表反转中的应用是什么?** 3. **二分法插入排序与普通插入排序的效率对比如何?**[^4] 4. **如何利用双指针实现快速排序的分区操作?**[^2]
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