217.存在重复元素
作者:互联网
1.思路:将用户输入数组先排序,然后从0开始遍历至末尾,若存在相邻两个元素相同(arr【i】 == arr【i+1】),则说明存在相同元素;
2.算法选择:对时间复杂度的要求导致排序算法不能选择{“冒泡排序”、“选择排序”、“插入排序”}这些时间复杂度是O(NlogN)的算法;
这里选择堆排序(heapSort)。【左神写法】
排好序后的遍历检查时间复杂度是O(N);
3.程序:
class Solution { public:void swap(vector<int>& arr,int m,int n){ int temp = arr[m]; arr[m] = arr[n]; arr[n] = temp; }
// 具体调用模块
//将数组变成大根堆
void heapInsert(vector<int>& arr,int index){ int father = (index-1)/2; while(arr[father]<arr[index]) { swap(arr,father,index); index = father; father = (index-1)/2; } } //从0开始向下,将剩余根堆区的数据再次组成大根堆 void heapify(vector<int>& arr,int index,int heapSize){ int left = 2*index+1; while(left<heapSize){ //如果有左孩子即如果还有孩子 int largest = left+1<heapSize&&arr[left]<arr[left+1]?left+1:left;//二子选大 largest = arr[largest]>arr[index]?largest:index; // 父和大子选大 if(largest == index) //若父即大,则不用换 break; swap(arr,largest,index); //走到这里说明大子大于父,换二者 index = largest; left = index*2+1;
} } void heapSort(vector<int>& arr){ //堆排序程序段 int length = arr.size(); if(length<2) return; int heapSize=length; //第一个大根堆的大小 for(int i=0;i<length;i++) { heapInsert(arr,i); //第一次构建大根堆 } swap(arr,0,--heapSize);//确定数组最大的数据在最后位置交换当前大根堆的首元素arr[0]和arr[heapSize] while(heapSize>0)//大根堆不为空(数组还未排好序) :大根堆数↓->排好序的数组↑ { heapify(arr,0,heapSize); // 第二次构建大根堆 swap(arr,0,--heapSize); } }
bool containsDuplicate(vector<int>& nums) { //算法入口,整体思路先排序再查重 heapSort(nums); //排序 bool success; success = binaryfind(nums); //查重 if(success==true) return true; else return false; } bool binaryfind(vector<int>& nums){ //查重程序段 for(int i=1;i<nums.size();i++) { //cout<<nums[i-1]<<nums[i]<<endl; if(nums[i]==nums[i-1]) return true; }return false; } }; 4.截图 ①运行截图
②leetcode截图
标签:217,arr,nums,index,重复,元素,int,vector,largest 来源: https://www.cnblogs.com/9yuetian/p/15847926.html