每日一题(LeetCode)----数组--移除元素(一)

每日一题(LeetCode)----数组--移除元素(一)

1.题目([27. 移除元素](https://leetcode.cn/problems/sqrtx/))

给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地修改输入数组

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

说明:

为什么返回数值是整数,但输出的答案是数组呢?

请注意,输入数组是以**「引用」**方式传递的,这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。

你可以想象内部操作如下:

c++ 复制代码
// nums 是以"引用"方式传递的。也就是说,不对实参作任何拷贝
int len = removeElement(nums, val);

// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。
// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中 该长度范围内 的所有元素。
for (int i = 0; i < len; i++) {
    print(nums[i]);
}

示例 1:

c++ 复制代码
输入:nums = [3,2,2,3], val = 3
输出:2, nums = [2,2]
解释:函数应该返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均为 2。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。例如,函数返回的新长度为 2 ,而 nums = [2,2,3,3] 或 nums = [2,2,0,0],也会被视作正确答案。

示例 2:

c++ 复制代码
输入:nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2
输出:5, nums = [0,1,4,0,3]
解释:函数应该返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 3, 0, 4。注意这五个元素可为任意顺序。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

提示:

  • 0 <= nums.length <= 100
  • 0 <= nums[i] <= 50
  • 0 <= val <= 100

2.解题思路

思路一: 快速排序

因为不需要考虑数组中超出新长度后面的元素,所以我这里想到了可以使用快排

选定要删除的元素为标准值,不等于这个标准值的放在前面,等于这个标准值的相当于要被删除,那我们把它放在新数组的后面就可以了

实现步骤

1.我们先申请一个变量,用来记录不等于要删除的值的空间(新数组)的最后一个元素下标(最开始是-1)

2.遍历原数组,如果遍历到的元素不是要删除的元素,那么我们把它放到新数组的最后一个元素的后边,同时新数组的最后一个元素的下标进行更新进行+1操作

3.遍历完数组之后,我们返回这个新数组的长度即可,新数组的长度为新数组最后一个元素下标+1

思路二: 双指针(链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/ 来源:力扣(LeetCode))

思路及算法

由于题目要求删除数组中等于 val\textit{val}val 的元素,因此输出数组的长度一定小于等于输入数组的长度,我们可以把输出的数组直接写在输入数组上。可以使用双指针:右指针 right\textit{right}right 指向当前将要处理的元素,左指针 left\textit{left}left 指向下一个将要赋值的位置。

如果右指针指向的元素不等于 val\textit{val}val,它一定是输出数组的一个元素,我们就将右指针指向的元素复制到左指针位置,然后将左右指针同时右移;

如果右指针指向的元素等于 val\textit{val}val,它不能在输出数组里,此时左指针不动,右指针右移一位。

整个过程保持不变的性质是:区间 [0,left)[0,\textit{left})[0,left) 中的元素都不等于 val\textit{val}val。当左右指针遍历完输入数组以后,left\textit{left}left 的值就是输出数组的长度。

这样的算法在最坏情况下(输入数组中没有元素等于 val\textit{val}val),左右指针各遍历了数组一次。

思路三:双指针优化(链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/ 来源:力扣(LeetCode))

思路

如果要移除的元素恰好在数组的开头,例如序列 [1,2,3,4,5][1,2,3,4,5][1,2,3,4,5],当 val\textit{val}val 为 111 时,我们需要把每一个元素都左移一位。注意到题目中说:「元素的顺序可以改变」。实际上我们可以直接将最后一个元素 555 移动到序列开头,取代元素 111,得到序列 [5,2,3,4][5,2,3,4][5,2,3,4],同样满足题目要求。这个优化在序列中 val\textit{val}val 元素的数量较少时非常有效。

实现方面,我们依然使用双指针,两个指针初始时分别位于数组的首尾,向中间移动遍历该序列。

算法

如果左指针 left\textit{left}left 指向的元素等于 val\textit{val}val,此时将右指针 right\textit{right}right 指向的元素复制到左指针 left\textit{left}left 的位置,然后右指针 right\textit{right}right 左移一位。如果赋值过来的元素恰好也等于 val\textit{val}val,可以继续把右指针 right\textit{right}right 指向的元素的值赋值过来(左指针 left\textit{left}left 指向的等于 val\textit{val}val 的元素的位置继续被覆盖),直到左指针指向的元素的值不等于 val\textit{val}val 为止。

当左指针 left\textit{left}left 和右指针 right\textit{right}right 重合的时候,左右指针遍历完数组中所有的元素。

这样的方法两个指针在最坏的情况下合起来只遍历了数组一次。与思路二不同的是,思路三避免了需要保留的元素的重复赋值操作。

3.代码

思路一的代码:

c++ 复制代码
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {

        int length=nums.size();//获取数组的长度
        int index=-1;//不等于2的空间的下标
        for(int i=0;i<length;i++){
            if(nums[i]!=val){//进行快排
                int temp=nums[index+1];
                nums[index+1]=nums[i];
                nums[i]=temp;
                index++;
            }
        }
        return index+1;
    }
};

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)

思路二的代码:(链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/ 来源:力扣(LeetCode))

c++ 复制代码
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int n = nums.size();
        int left = 0;
        for (int right = 0; right < n; right++) {
            if (nums[right] != val) {
                nums[left] = nums[right];
                left++;
            }
        }
        return left;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度:O(n),其中 n 为序列的长度。我们只需要遍历该序列至多两次。

空间复杂度:O(1)。我们只需要常数的空间保存若干变量。

思路三的代码:(链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/ 来源:力扣(LeetCode))

c++ 复制代码
class Solution {
public:
    int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
        int left = 0, right = nums.size();
        while (left < right) {
            if (nums[left] == val) {
                nums[left] = nums[right - 1];
                right--;
            } else {
                left++;
            }
        }
        return left;
    }
};

时间复杂度:O(n),其中 n 为序列的长度。我们只需要遍历该序列至多一次。

空间复杂度:O(1)。我们只需要常数的空间保存若干变量。

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