代码随想录刷题-数组-有序数组的平方

文章介绍了如何解决有序数组的平方问题,通过暴力排序和双指针两种方法。暴力排序是先平方再排序,时间复杂度为O(nlogn);双指针方法从数组两端开始,比较并填充新数组,时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。

有序数组的平方

本节对应代码随想录中:代码随想录,讲解视频:有序数组的平方_哔哩哔哩_bilibili

习题

题目链接:977. 有序数组的平方 - 力扣(LeetCode)

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]

暴力排序

直接能想到的就是先把每个元素平方,然后再进行排序即可

class Solution {
public:
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& A) {
        for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
            A[i] *= A[i];
        }
        sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
        return A;
    }
};
  • 时间复杂度:O(n log n)。这段代码首先对每个元素进行平方操作,时间复杂度为 O(n)。然后使用快速排序对数组进行排序,其平均时间复杂度为 O(n log n)。因此,总的时间复杂度为 O(n log n)。
  • 空间复杂度:O(1)。这段代码只使用了常数级别的额外空间,即定义了几个整型变量,因此空间复杂度为 O(1)。

双指针

首先来说一下为什么可以使用双指针

元素本来就是有序的,只不过因为里面有负数,负数平方后就可能大于某些正数的平方,从而顺序会发生变化

但是无论正数还是负数,其绝对值越大,那么它平方后也就会越大,即数组越靠近两边,平方后就会越大

那么我们就可以使用双指针,一个指向最左边,一个指向最右边。比较两边哪个平方后更大,存入新的数组中。然后更新指针,直到两个指针相遇,说明遍历完了所有的元素。

我的解法如下:

class Solution {
   public:
    vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size(), j = n - 1, k = n - 1;
        vector<int> copy = nums;
        for (int i = 0; i < n; i++,k--) {
            if (i == j) {
                nums[0] = copy[i] * copy[i];
                break;
            }
            if (copy[i] * copy[i] > copy[j] * copy[j]) {
                nums[k] = copy[i] * copy[i];

            } else {
                nums[k] = copy[j] * copy[j];
                j--;
                i--;
            }   
        }
        return nums;
    }
};
  • 时间复杂度:O(n)。只进行了一次遍历,所以总的时间复杂度为 O(n)。
  • 空间复杂度:O(n)。这段代码使用了一个与原数组相同大小的辅助数组 copy,因此空间复杂度为 O(n)。

看了别人的解法有几点可以注意下

  • vector<int> copy = nums; 也可以写成 vector<int> copy(nums.size(), 0);,区别是前者会复制 nums 的元素,而后者会将所有元素置0
  • for 循环中的 i<n 可以 i <= j;,这样就不用再用 if 判断相等时 break 了
  • for 循环中的 i++,k-- 可以在 for 循环里面写,其实这样更符合逻辑,因为并不是每次都要 i++,k-- ,只有满足特定情况时才会这样
  • 不一定要用 for 循环,用 while(i<=j) 来循环更符合逻辑

双指针思考:上一小节的移除元素中,两个指针都在最左边开始,只不过一个快点,一个慢点,快的用来遍历一遍元素,慢的用来指向满足条件的新的数组的下标;而这一节的双指针,一个在左边,一个在右边,两个指针不断比较,然后都往中间靠拢。上一小节的终止条件是快的指针遍历完一遍就停,而这一节的是当两个指针相遇时(i <= j;)停止

### 代码随想录中的Python答案 对于希望在《代码随想录》中查找Python的答案,该资源提供了详细的算法目解析以及对应的解决方案。具体到不同类型的目,《代码随想录》不仅提供了解决方案还深入讲解了背后的原理。 针对数组类问,在处理`sortedSquares`函数时采用了一种更高效的方法来解决平方排序的问[^1]: ```python class Solution: def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]: result = [0] * len(nums) # 初始化结果列表 left, right, pos = 0, len(nums) - 1, len(nums) - 1 while left <= right: if abs(nums[left]) > abs(nums[right]): result[pos] = nums[left] ** 2 left += 1 else: result[pos] = nums[right] ** 2 right -= 1 pos -= 1 return result ``` 此方法利用双指针技术有效地减少了不必要的计算开销,并且保持了时间复杂度为O(n),而不需要额外的空间除返回的结果外[^2]。 当涉及到动态规划问初始化时,则依据具体情况决定如何设置初始状态。例如,当面对含有负数值的情况时,非零索引位置应被设为负无穷大以确保后续比较逻辑正确无误[^4]。 另外,《代码随想录》也涵盖了更多高级主如单调栈的应用实例,这有助于理解特定场景下的最优解法[^5]。 #### 注意事项 为了更好地理解和应用这些解答建议读者仔细阅读原文档内的解释说明部分,因为那里包含了实现细节背后的重要概念和技巧。
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