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,找出那些在整數數組 nums 中缺失的數字區(qū)間。這就好比我們有一個完整的數字區(qū)間,但其中部分數字被拿走了,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:一個整數數組 nums,以及兩個整數 lower 和 upper,它的任務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的列表表示,分別是區(qū)間的起始和結束值。
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)的整數溢出問題。
數組遍歷
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行一次迭代。在最后一次迭代時,cur 會被設為 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 之間存在缺失的數字,我們就創(chuàng)建一個新的區(qū)間,起始值為 pre + 1,結束值為 cur - 1,并將這個區(qū)間添加到結果列表 res 中。
更新 pre
pre = cur;
為了確保下一次檢查的準確性,我們將 pre 更新為當前的 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;
}
}復雜度分析
時間復雜度
雖然原內容中時間復雜度標記為 O(∗),但實際上,我們只對數組 nums 進行了一次遍歷,因此時間復雜度為 O(n)O(n),其中 nn 是數組 nums 的長度。
空間復雜度
空間復雜度方面,除了存儲結果的列表 res 外,我們只使用了常數級的額外空間,所以空間復雜度為 O(m)O(m),這里的 mm 是缺失區(qū)間的數量。
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。
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