Java缺失區(qū)間的查找方法
問題描述
問題編號為 163,題目要求我們在給定的閉區(qū)間 [lower, upper]
內(nèi),找出那些在整數(shù)數(shù)組 nums
中缺失的數(shù)字區(qū)間。這就好比我們有一個完整的數(shù)字區(qū)間,但其中部分?jǐn)?shù)字被拿走了,我們需要找出那些空缺的部分。
解題思路與過程剖析
方法簽名
public List<List<Integer>> findMissingRanges(int[] nums, int lower, int upper)
這個方法接收三個參數(shù):一個整數(shù)數(shù)組 nums
,以及兩個整數(shù) lower
和 upper
,它的任務(wù)是返回一個包含所有缺失區(qū)間的列表。每個缺失區(qū)間都由一個包含兩個整數(shù)的列表表示,分別是區(qū)間的起始和結(jié)束值。
初始化操作
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); long pre = (long) lower - 1;
這里,我們創(chuàng)建了一個 res
列表,用于存儲最終的結(jié)果。而 pre
變量被初始化為 lower - 1
,它的作用是記錄前一個檢查過的數(shù)字,方便我們后續(xù)判斷是否存在缺失區(qū)間。使用 long
類型是為了避免可能出現(xiàn)的整數(shù)溢出問題。
數(shù)組遍歷
for (int i = 0; i <= nums.length; i++) { long cur = i == nums.length ? (long) upper + 1 : nums[i];
我們通過一個 for
循環(huán)來遍歷數(shù)組 nums
。需要注意的是,循環(huán)條件是 i <= nums.length
,這意味著我們會多進(jìn)行一次迭代。在最后一次迭代時,cur
會被設(shè)為 upper + 1
,這樣做是為了確保我們能檢查到區(qū)間 [lower, upper]
的最后一個數(shù)字。
檢查缺失區(qū)間
if (cur - pre > 1) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); list.add((int) pre + 1); list.add((int) cur - 1); res.add(list); }
在每次迭代中,我們會比較 cur
和 pre
的差值。如果差值大于 1,說明在 pre
和 cur
之間存在缺失的數(shù)字,我們就創(chuàng)建一個新的區(qū)間,起始值為 pre + 1
,結(jié)束值為 cur - 1
,并將這個區(qū)間添加到結(jié)果列表 res
中。
更新 pre
pre = cur;
為了確保下一次檢查的準(zhǔn)確性,我們將 pre
更新為當(dāng)前的 cur
,這樣在下次迭代時,我們就能基于新的 pre
值繼續(xù)判斷是否存在缺失區(qū)間。
返回結(jié)果
return res;
最后,我們返回包含所有缺失區(qū)間的列表 res
,這就是我們整個算法的最終輸出。
完整代碼
class Solution{ publicList<List<Integer>>findMissingRanges(int[] nums,int lower,int upper){ List<List<Integer>> res =newArrayList<>(); long pre =(long) lower -1; for(int i =0; i <= nums.length; i++){ long cur = i == nums.length ?(long) upper +1: nums[i]; if(cur - pre >1){ List<Integer> list =newArrayList<>(); list.add((int) pre +1); list.add((int) cur -1); res.add(list); } pre = cur; } return res; } }
復(fù)雜度分析
時間復(fù)雜度
雖然原內(nèi)容中時間復(fù)雜度標(biāo)記為 O(∗)
,但實際上,我們只對數(shù)組 nums
進(jìn)行了一次遍歷,因此時間復(fù)雜度為 O(n)O(n),其中 nn 是數(shù)組 nums
的長度。
空間復(fù)雜度
空間復(fù)雜度方面,除了存儲結(jié)果的列表 res
外,我們只使用了常數(shù)級的額外空間,所以空間復(fù)雜度為 O(m)O(m),這里的 mm 是缺失區(qū)間的數(shù)量。
通過以上的分析,我們可以看到,這個算法巧妙地利用了一次遍歷和簡單的條件判斷,高效地解決了缺失區(qū)間的查找問題。希望大家在遇到類似的算法問題時,也能像“東百牧碼人”一樣,通過清晰的思路和簡潔的代碼來攻克難題。
以上就是Java缺失區(qū)間的查找方法的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Java查找缺失區(qū)間的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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