从相邻元素对还原数组

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题目

存在一个由 n 个不同元素组成的整数数组 nums ，但你已经记不清具体内容。好在你还记得 nums 中的每一对相邻元素。

给你一个二维整数数组 adjacentPairs ，大小为 n - 1 ，其中每个 adjacentPairs[i] = [ui, vi] 表示元素 ui 和 vi 在 nums 中相邻。

题目数据保证所有由元素 nums[i] 和 nums[i+1] 组成的相邻元素对都存在于 adjacentPairs 中，存在形式可能是 [nums[i], nums[i+1]] ，也可能是 [nums[i+1], nums[i]] 。这些相邻元素对可以 按任意顺序 出现。

返回 原始数组 nums 。如果存在多种解答，返回 其中任意一个 即可。

思路

为了还原整个数组，那么就必须知道每个元素的邻居元素，所以新建一个hash表，利用当前元素来做key，当前元素的邻居来做value。先存放到数组中，再将map遍历一遍，找到只有一个邻居的key值，它必定是数组开头或者数组结尾。再将数组拼接起来即可！

代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/*
*
* 还原数组
*
* */
class Solution {
    public int[] restoreArray(int[][] adjacentPairs)
    {
        // 新建一个hash表，用来存储数组节点以及它的邻居
        Map<Integer, List<Integer>>map = new HashMap<Integer,List<Integer>>();
        for (int[] adjacentPair : adjacentPairs)
        {
            map.putIfAbsent(adjacentPair[0],new ArrayList<Integer>());
            map.putIfAbsent(adjacentPair[1],new ArrayList<Integer>());
            map.get(adjacentPair[0]).add(adjacentPair[1]);
            map.get(adjacentPair[1]).add(adjacentPair[0]);
        }

        int length=adjacentPairs.length+1;
        
        int ans[]=new int[length];
        
        // 找出只有一个邻居的节点
        for (Map.Entry<Integer,List<Integer>>entry : map.entrySet())
        {
            List<Integer> list=entry.getValue();

            if (list.size()==1)
            {
                ans[0]=entry.getKey();;
                break;
            }
        }

		// 索引为1的位置一定是索引为0的位置的邻居。
        ans[1]=map.get(ans[0]).get(0);


        for (int i=2;i<length;++i)
        {
			// 获取上一个位置的邻居
            List<Integer>temp=map.get(ans[i-1]);
            //  因为前一个位置的邻居，左边是ans[i-2],右边是ans[i],即当前要求的值，
            //  如果ans[i-2]是上一个位置的邻居的0号位置，那么当前值就是在一号位置
            //  如果ans[i-2]不是上一个邻居的0号位置，那么当前位置就是上一个邻居的0号位置！
            ans[i] = ans[i-2] == temp.get(0) ? temp.get(1) : temp.get(0);
        }
        return ans;

    }
}

结果

巧妙的利用了hash表，对思维有拓展！

标签：map,邻居,nums,get,数组,ans,LeetCode,1743
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44750790/article/details/119101458