题目描述
给你一个长度为 n 的整数数组 nums ,其中 nums 的所有整数都在范围 [1, n] 内,且每个整数出现 一次 或 两次 。请你找出所有出现 两次 的整数,并以数组形式返回。
你必须设计并实现一个时间复杂度为 O(n) 且仅使用常量额外空间的算法解决此问题。
示例 1:
输入:nums = [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出:[2,3]
示例 2:
输入:nums = [1,1,2] 输出:[1]
示例 3:
输入:nums = [1] 输出:[]
提示:
- n == nums.length
- 1 <= n <= 105
- 1 <= nums[i] <= n
- nums 中的每个元素出现 一次 或 两次
答案
我的答案
class Solution {
public List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
Set<Integer> set = new HashSet<>();
List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int num : nums) {
if (!set.add(num)) {
list.add(num);
}
}
return list;
}
}
官方答案
方法一:将元素交换到对应的位置
思路与算法
由于给定的 n 个数都在 [1,n] 的范围内,如果有数字出现了两次,就意味着 [1,n] 中有数字没有出现过。
因此,我们可以尝试将每一个数放在对应的位置。由于数组的下标范围是 [0, n-1] ,我们需要将数 ii 放在数组中下标为 i-1 的位置:
- 如果 i 恰好出现了一次,那么将 i 放在数组中下标为 i-1 的位置即可;
- 如果 i 出现了两次,那么我们希望其中的一个 i 放在数组下标中为 i-1 的位置,另一个 i 放置在任意「不冲突」的位置 j 。也就是说,数 j+1 没有在数组中出现过。
这样一来,如果我们按照上述的规则放置每一个数,那么我们只需要对数组进行一次遍历。当遍历到位置 i 时,如果nums[i]?1 !=i,说明 nums[i] 出现了两次(另一次出现在位置num[i]?1),我们就可以将 num[i] 放入答案。
放置的方法也很直观:我们对数组进行一次遍历。当遍历到位置 i 时,我们知道 nums[i] 应该被放在位置 nums[i]?1。因此我们交换 num[i] 和 nums[nums[i]?1] 即可,直到待交换的两个元素相等为止。
代码
class Solution {
public List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
while (nums[i] != nums[nums[i] - 1]) {
swap(nums, i, nums[i] - 1);
}
}
List<Integer> ans = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (nums[i] - 1 != i) {
ans.add(nums[i]);
}
}
return ans;
}
public void swap(int[] nums, int index1, int index2) {
int temp = nums[index1];
nums[index1] = nums[index2];
nums[index2] = temp;
}
}
复杂度分析
方法二:使用正负号作为标记
思路与算法
我们也可以给 nums[i] 加上「负号」表示数 i+1 已经出现过一次。具体地,我们首先对数组进行一次遍历。当遍历到位置 i 时,我们考虑 nums[nums[i]?1] 的正负性:
- 如果 nums[nums[i]?1] 是正数,说明 nums[i] 还没有出现过,我们将 nums[nums[i]?1] 加上负号;
- 如果 nums[nums[i]?1] 是负数,说明 nums[i] 已经出现过一次,我们将 nums[i] 放入答案。
细节
由于 nums[i] 本身可能已经为负数,因此在将 nums[i] 作为下标或者放入答案时,需要取绝对值。
代码
class Solution {
public List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
int n = nums.length;
List<Integer> ans = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
int x = Math.abs(nums[i]);
if (nums[x - 1] > 0) {
nums[x - 1] = -nums[x - 1];
} else {
ans.add(x);
}
}
return ans;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度:O(n)。我们只需要对数组 nums 进行一次遍历。
- 空间复杂度:O(1)。返回值不计入空间复杂度。
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