2019-10-21 249 views 评论

Leetcode题目解析（191021）

标签：leetcode

Leetcode 448：找到所有数组中消失的数字

题目描述

给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的整型数组，数组中的元素一些出现了两次，另一些只出现一次。

找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字。

您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内。

示例

输入:
[4,3,2,7,8,2,3,1]

输出:
[5,6]

解题思路

平时我们会怎么做呢？我们会新建一个长度为nums中最大数字的数组flag，且全部初始化为0；然后遍历原来的nums中的每一个元素m，令flag[m-1]=1；这样的话，flag中所有不为1的元素再加上1就是缺失的元素，这样就能保证时间复杂度是O(n)。

但是这里我们不能额外空间，那我们该怎么办呢？其实也很简单，我们将置为1的思路转变为加上一个非常大的数，使原来为0的位置上的数字远远比不上它大就可以了。所以这里我们可以加上数组的尺寸。

这样，对于nums中的数字m，对nums[m-1]加上nums.size()。这样就区分开了，那么对于nums中不存在的数字n，nums[n-1]就一定小于等于nums.size()。

当然我们还有注意一件事情，即这个数字有可能已经被加了nums.size()，所以在实际获取m-1的时候通常取余。

代码实现

vector&lt;int&gt; findDisappearedNumbers(vector&lt;int&gt;&amp; nums) {
    vector&lt;int&gt; res;
    if (nums.empty())
        return res;
    for (int i = 0; i &lt; nums.size(); i++)
    {
        int ind = (nums[i] - 1) % nums.size();//获取到当前位的数字-1是多少，假设为ind（因为数组下标从0开始）
        nums[ind] += nums.size();//然后将第Ind位加上数组长度
    }
    //如果缺失了m，那么在第m-1位的数字肯定没有加上数组的长度，那么这一位必然小于等于数组的长度。
    //其实这个题还是类似于设置一个flag数组然后有这个数字则置为1（相当于本题中的加上数组长度），
    //没有这个数字则置为0（相当于本题的不加）
    for (int i = 0; i &lt; nums.size(); i++)
    {
        if (nums[i] &lt;= nums.size())
            res.push_back(i + 1);
    }
    return res;

}

vector<int> findDisappearedNumbers(vector<int>& nums) {

vector<int> res;

if (nums.empty())

return res;

for (int i = 0; i < nums.size(); i++)

{

int ind = (nums[i] - 1) % nums.size();//获取到当前位的数字-1是多少，假设为ind（因为数组下标从0开始）

nums[ind] += nums.size();//然后将第Ind位加上数组长度

}

//如果缺失了m，那么在第m-1位的数字肯定没有加上数组的长度，那么这一位必然小于等于数组的长度。

//其实这个题还是类似于设置一个flag数组然后有这个数字则置为1（相当于本题中的加上数组长度），

//没有这个数字则置为0（相当于本题的不加）

for (int i = 0; i < nums.size(); i++)

{

if (nums[i] <= nums.size())

res.push_back(i + 1);

}

return res;

}

算法性能

执行用时：116ms
内存消耗：14.8MB
超过了96.12%的C++提交记录。

Leetcode 461：汉明距离

题目描述

两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。

给出两个整数 x 和 y，计算它们之间的汉明距离。

注意：
0 ≤ x, y < 2^31.

示例

输入: x = 1, y = 4

输出: 2

解释:
1 (0 0 0 1)
4 (0 1 0 0)
↑ ↑

上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。

解题思路

看代码即可，非常简单。

代码实现

int hammingDistance(int x, int y)
{
    int count = 0;
    while (x != 0 || y != 0)
    {
        if ((x &amp; 1) != (y &amp; 1))
            ++count;
        x &gt;&gt;= 1;
        y &gt;&gt;= 1;

    }
    return count;
}