leetCode-hot100-数组专题之双指针

数组双指针专题

  • 1.同向双指针
    • 1.1例题
      • 26.删除有序数组中的重复项
      • 27.移除元素
      • 80.删除有序数组中的重复项 Ⅱ
  • 2.相向双指针
    • 2.1例题
      • 11.盛最多水的容器
      • 42.接雨水
      • 581.最短无序连续子数组

双指针在算法题中很常见,下面总结双指针在数组中的一些应用,主要分为两类:

1.同向双指针

题目中有原地不适用额外空间等关键词,一般解决方法是定义两个快慢指针:
快指针:用来遍历数组,并进行一些规则匹配
慢指针:用来表示结果数组,即当前符合条件的数组

最后一般是返回慢指针的下标,需要注意的是有时候不能只返回慢指针的下标,可能需要+1,需要根据实际情况分析。

1.1例题

26.删除有序数组中的重复项

思路:
本题设置一个辅助下标指针idx指向数组的第一个元素,然后往后遍历数组,如果遇到了相同的元素就跳过,遇到不同的元素则加入到辅助下标的后一个元素,依次类推,直到遍历数组结束,最后返回idx+1即为所求的长度。详细的视频讲解点击视频讲解-删除有序数组中的重复项。
时间复杂度:
时间复杂度为O(n),只进行了一次数组的遍历。
代码实现:

class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        if(nums.length < 2) return nums.length;
        int idx = 0;
        for(int i = 1;i < nums.length;i++){
            if(nums[i] != nums[idx]){
                idx = idx + 1;
                nums[idx] = nums[i];
            }
        }
        return idx + 1;
    }
}

27.移除元素

思路:
本题的思路和第26题一样,需要一个辅助下标idx,遍历整个数组,当遇到数组元素不等于val时,则将其加入到删除后的数组中,同时辅助下标后移,遍历结束后返回辅助下标idx的值即可,详细的视频讲解点击视频讲解-移除元素。
时间复杂度:
时间复杂度为O(n)n为数组的长度。
代码实现:

class Solution {
    public int removeElement(int[] nums, int val) {
        int idx = 0;
        for(int i = 0;i < nums.length;i++){
            if(nums[i] != val){
                nums[idx] = nums[i];
                idx = idx + 1;
            }
        }
        return idx;
    }
}

80.删除有序数组中的重复项 Ⅱ

思路:
本题采用双指针来求解,解法和26.删除有序数组中的重复项类似,但是由于本题中每个元素可以出现两次,所以将idx设置为1,设置前两个位置为结果数组,第二个指针从索引为2开始,比较当前元素和结果数组中的倒数第二个元素的值是否相等(即nums[idx - 1],注意这里不要使用nums[--idx],因为这样会改变idx的值,导致索引不正确),如果相等则i++,继续向后遍历,如果不相等则加入到结果数组中(这里可以这样做的原因是nums有序数组!!!如果是无序数组则不能这么做),下面是一个模拟的例子:
在这里插入图片描述
视频讲解点击视频讲解-删除有序数组中的重复项 Ⅱ
时间复杂度:
时间复杂度为O(n),其中n为数组的长度。
代码实现:

class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        if(nums.length <= 2) return nums.length;
        int idx = 1;
        for(int i = 2;i < nums.length ; i++){
            if(nums[i] != nums[idx - 1]){
                nums[++idx] = nums[i];
            }
        }
        return idx + 1;
    }
}

2.相向双指针

双指针 一般是一个在开头,一个在结尾,两者相向处理问题,一般用来确定某个符合条件的子数组,需要维护左右边界。

2.1例题

11.盛最多水的容器

思路:
本题采用双指针来求解,由于盛水的体积为宽✖高,因此可以定义首尾两个指针,枚举出不同高度的体积并取最大值,在移动指针的过程中,应该移动高度较小的指针,因为盛水的高度是由短板来决的,如图,不同的颜色表示每次移动指针后得到的体积。视频讲解点击视频讲解-盛最多水的容器。
在这里插入图片描述

时间复杂度:
时间复杂度为O(n),空间复杂度O(1)
代码实现:

class Solution {
    public int maxArea(int[] height) {
        int ans = 0;
        int l = 0;
        int r =height.length - 1;
        while(l < r){
            ans = Math.max(ans,Math.min(height[l],height[r]) * (r-l));
            if(height[l] < height[r]) l++;
            else r--;
        }
        return ans;
    }
}

42.接雨水

思路:
本题采用双指针来求解,类似于11.盛水最多的容器,盛水的多少取决于左右柱子里较低的一个。通过维护左边和右边的最大高度,来计算整个数组中的装水容量,定义两个变量lmaxrmax,初始值都为0,用于记录当前位置左边和右边的最大高度,不断更新左右两边的最大高度来计算每个位置的水位,然后将各个位置的水位差累加起来得到总的装水容量,下面是一个模拟的例子:
在这里插入图片描述
视频讲解点击视频讲解-接雨水。
时间复杂度:
这段代码的时间复杂度是O(n),其中n是height数组的长度。由于只使用了一个while循环来遍历height,没有嵌套的循环,因此时间复杂度是线性的。
代码实现:

class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        int l = 0;
        int r = height.length - 1;
        int lmax = 0;
        int rmax = 0;
        int ans = 0;
        while(l < r){
            lmax = Math.max(lmax,height[l]);
            rmax = Math.max(rmax,height[r]);
            if(lmax < rmax){
                ans += lmax - height[l];
                l++;
            } else{
                ans += rmax - height[r];
                r--;
            }
        }
        return ans;
    }
}

581.最短无序连续子数组

思路:
本题采用双指针解决,分别从数组的两端进行遍历,确定结果数组的左右边界。确定左边界的条件如果当前元素小于左边界处的最大值,则更新右边界,否则更新左边界的最大值(左边界的右边不应该出现比左边界小的值);确定右边界的条件是如果当前元素大于右边界处的最小值,则更新左边界,否则更新右边界的最小值(右边界的左边不应该出现比右边界大的值),得到左右边界后返回子数组的长度即可。
时间复杂度:
时间复杂度为O(n)n为数组长度。
代码实现:

class Solution {
    public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
        //初始化工作:
        //start、end分别是从前向后和从后向前遍历数组的两个指针
        //需要注意的是end不是从len - 1开始,初始值应该为-1,这是为了处理数组本来就是有序数组的情况
        //lmax、rmin分别是遍历过程中维护的左边界的最大值和右边界的最小值
        int len = nums.length;
        int start = 0;
        int end = -1;
        int lmax = nums[0];
        int rmin = nums[len - 1]; 

        for(int i = 0;i < len ; i++){
            //确定左边界
            if(nums[i] < lmax){
                end = i;
            } else {
                lmax = nums[i];
            }
            //确定右边界
            if(nums[len - i - 1] > rmin){
                start = len - i -1;
            } else {
                rmin = nums[len - i -1];
            }
        }
        return end - start + 1;
    }
}

参考资料:双指针-数组

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