java数据结构与算法刷题目录(剑指Offer、LeetCode、ACM)-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完):https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846
法一:桶排序思想
题目说,每个集合的值都是1 ~ n,一般我们会想到将数组中元素,挨个作为key放入map中,然后遍历1~n从map中获取value,看看谁是0,谁是2. 但是我们可以直接再创建一个数组,长度为n+1,用下标来代表数字,将1~n的个数,放入桶中。比如遍历nums数组是,当前元素是1,就放入下标为1的桶中,此时这个桶有1个元素,当我们有遍历到1时,再次放入下标为1的桶,此时这个桶有2个元素。
class Solution { public int [ ] findErrorNums ( int [ ] nums) { int [ ] ans = new int [ 2 ] ; int [ ] bucket = new int [ nums. length + 1 ] ; for ( int num : nums) bucket[ num] ++ ; for ( int i = 1 ; i <= nums. length; i++ ) { if ( bucket[ i] == 0 ) ans[ 1 ] = i; else if ( bucket[ i] == 2 ) ans[ 0 ] = i; if ( ans[ 0 ] != 0 && ans[ 1 ] != 0 ) break ; } return ans; }
}
法二:位运算
每个集合包含的元素必然为1 ~ n。例如n = 4,那么集合可以是[1,2,3,4],[1,2,4,3],[4,3,2,1]等等,但是必然包含1,2,3,4,也就是1~n这n个数。 但是题目说了,每个集合都发生了错误,有一个数字重复,而另一个数字消失了,比如[1,2,2,4], 正确的应该是包含1,2,3,4这4个数,但是现在少了一个3.
异或 两数相同异或为0,两数不相同异或为1 任何数a异或0,都等于a本身。0 ⊕ a = a 两个相同的数异或必然为0。a ⊕ a = 0; 异或具有结合律和交换律。 结合律0⊕1⊕2⊕2 = (0⊕1)⊕(2⊕2) = 1 ⊕ 0 = 1; 交换律0⊕1⊕2⊕2 = 2⊕1⊕2⊕0 与 两个数都是1,相与为1. 1&1=1 两个数有一个是0,相与为0,1&0=0 补码 C,C++,java等编程语言中,为了更好的和硬件交互,数字以补码形式存储。 各种码的转换关系如下,了解即可,我们只需要统一用补码进行计算即可。(看不懂没关系,继续看下面)
真值:我们通过除基取余法得到的二进制代码,统一称为真值。例如十进制数8的二进制位1000,这个1000就是一个真值。 原码:那么如何区分真值是正数还是负数呢?我们只需要用掉开头的一个二进制位,0表示正数,1表示负数。例如8的原码就是0
000 … 1000 标红的那位就是符号为,剩下的都是数值位. -8的原码就是1
000 … 1000负数的符号位为1. 补码,方便计算机运算的一种码,它不方便人类理解,但是方便计算机。它可以通过原码来推导 正数的补码 = 原码 负数的补码 = 符号位不变,其余位取反,然后末位+1。当然我们有一个口诀,就是从右向左找到第一个1,然后将符号位和这个1之间所有元素按位取反即可(图解如下)
集合中保存的都是1~n的正数,计算机保存也都是补码,也就是符号位为0表示正数 正数的补码和源码是一样的,例如1 = 0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 (以32位进行保存) 负数的补码和源码的区别是,符号位和最右边的1不变
,这两个不变的二进制位中间的其余数值位
全部取反
原码:例如-1= 1
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 补码:例如-1= 1
,111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 我们现在有了1和-1的补码。 1 = 0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 -1= 1
,111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 我们发现,除了最右边的1以外,这个1左边所有的数,都是不同的。 如果此时我执行1与-1 也就是 1 & (-1) 我会得到0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001,也就是除了最右边的1以外,其余全是0. 这样我就得到了这个数的最低位的那个1.也就是我得到了这个数,最右边的一个二进制1的位置。并且其余二进制位全是0
得到它有什么用呢?作用就是简化判断条件,让我们只需要用if考虑两种情况,而不是无数种。 0 & 任何数都是0,只有1 & 1 才能唯一的 = 1. 这就是它的作用。对于最终得到的只有最右1,其余全为0的二进制串lowbit = 0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001来说,只有遇到一个同样1在最右边的数才会不为0,否则它必然为0. 它让任何数与其相与只有两种结果,要么为1,要么为0.而不是各种值。 例如 8 = 0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000 和lowbit相与0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 结果为==0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 如果不进行只取最右边1的操作,直接随便两个数呢? 8的二进制补码为:0000 … 1000 9的二进制补码为:0000 … 1001 异或结果为:==== 0000 … 1000 这个值=8,不同的数,还有无穷多种结果 请你告诉我,我该如何写if语句,描述这大量的结果呢?我们当然希望只有0或者1两种状态,以方便我们写if语句。所以这就是只保留最右边的1,其余全部为0的作用。
案例的补码 1的补码:0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 2的补码:0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 3的补码:0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 4的补码:0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0100 找到,缺少的数和重复的数的异或结果,记为xor。 整体异或消除重复的元素:1⊕2⊕2⊕4 = 1⊕0⊕4 = 1⊕4. 这里利用了异或的结合律和异或规律(相同的数异或 = 0) 和1~n异或获得重复的数和缺少的数的异或。1⊕4⊕1⊕2⊕3⊕4 = (1⊕1)⊕(4⊕4)⊕(2⊕3) = 2⊕3此时就是重复的数2,和缺少的数3的异或结果。记为xor 找到xor这个异或结果的最低位1. 上面说过,这个操作就是将if判断简化为只需要判断是0还是1,而不是无穷多种. xor & (-xor) = 只保留最低位的1,其余全为0. 记为lowbit = 0
,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001。这里很巧,这个例子的lowbit正好是1的补码。
这道题需要两个结果,一个是缺少的数,另一个是重复的数 我们这里常用的套路就是分成两组计算。因为我们上面分析过,任何数和lowbit相与,只有0和1两种结果。我们将与lowbit相与为0分为一组,让它和num1进行异或。与lowbit相与为1的分为另一组,让它和num2进行异或。
nums数组中的值[1,2,2,4],依次和lowbit进行分组异或. 可以获得两个没有任何问题的数。也就是既不是丢失的,也不是重复的。 1&lowbit = 1, num2 ^=1 = 0⊕1=1. 首先是1这个数,与lowbit相与,发现值为1,将其分为1组,和num2进行异或 2&lowbit = 0, num1 ^=2 = 0⊕2=2. 然后2这个数,与lowbit相与,发现值为0,分到0组,和num1异或 2&lowbit = 0, num1 ^=2 = 2⊕2 = 0. 然后又是2这个数,与lowbit相与,发现值为0,0组异或 4&lowbit = 0, num1 ^=4 = 0⊕4 = 4. 最后是4这个数,与lowbit相与,发现值为0,0组异或 最终,num1 = 4,num2 = 1 然后和1~n,也就是1,2,3,4进行再次分组异或,找到两个有问题的数。也就是重复的,和丢失的 1&lowbit = 1, num2 ^=1 = 1⊕1 = 0. 2&lowbit = 0, num1 ^=2 = 4⊕2 = 6. 这个6是二进制转换过来的,大家可以自己用代码算 3&lowbit = 1, num2 ^=3 = 0⊕3 = 3. 4&lowbit = 0, num1 ^=4 = 6⊕4 = 2. 最终,num1 = 2,num2 = 3。但是到底谁是丢失的,谁是重复的,我们也不知道 再次进行nums数组[1,2,2,4]的遍历比对,看看num1是否保存的是重复的值,如果是,num1作为重复值,num2作为缺失值返回。否则num1作为缺失值,num2作为重复值返回
class Solution { public int [ ] findErrorNums ( int [ ] nums) { int n = nums. length; int xor = 0 ; for ( int num: nums) xor ^= num; for ( int i = 1 ; i<= n; i++ ) xor^= i; int lowbit = xor & ( - xor) ; int num1 = 0 , num2 = 0 ; for ( int num: nums) { if ( ( num & lowbit) == 0 ) num1^= num; else num2 ^= num; } for ( int i = 1 ; i<= n; i++ ) { if ( ( i & lowbit) == 0 ) num1^= i; else num2^= i; } for ( int num: nums) { if ( num== num1) return new int [ ] { num1, num2} ; } return new int [ ] { num2, num1} ; }
}