

文章目录
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- 摘要
- 描述
- 题解答案
- 题解代码分析
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- [1. 数据结构的设计](#1. 数据结构的设计)
- [2. 为什么需要两个数组?](#2. 为什么需要两个数组?)
- [3. init() 方法详解](#3. init() 方法详解)
- [4. reset() 方法详解](#4. reset() 方法详解)
- [5. shuffle() 方法详解](#5. shuffle() 方法详解)
- [6. Fisher-Yates 洗牌算法详解](#6. Fisher-Yates 洗牌算法详解)
- [7. Swift 中的 stride 函数](#7. Swift 中的 stride 函数)
- [8. swapAt() 方法](#8. swapAt() 方法)
- [9. 边界情况处理](#9. 边界情况处理)
- 示例测试及结果
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- [示例 1:基本操作](#示例 1:基本操作)
- [示例 2:题目示例](#示例 2:题目示例)
- [示例 3:单元素数组](#示例 3:单元素数组)
- [示例 4:验证随机性](#示例 4:验证随机性)
- [示例 5:多次 reset 和 shuffle](#示例 5:多次 reset 和 shuffle)
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 实际应用场景
- 总结
摘要
这道题其实挺有意思的,它要求我们设计一个能够打乱数组的类,并且能够随时恢复到原始状态。听起来简单,但实际做起来还是需要一些技巧的。关键点在于如何保证打乱后的数组所有排列都是等可能的,这就要用到经典的 Fisher-Yates 洗牌算法了。
这道题的核心在于如何高效地实现随机打乱,既要保证随机性,又要能快速恢复到原始状态。今天我们就用 Swift 来搞定这道题,顺便聊聊这种设计模式在实际开发中的应用场景,比如音乐播放器的随机播放、游戏中的随机抽卡、测试数据的随机生成等等。

描述
题目要求是这样的:给你一个整数数组 nums,设计算法来打乱一个没有重复元素的数组。打乱后,数组的所有排列应该是等可能的。
实现 Solution 类:
Solution(int[] nums):使用整数数组nums初始化对象int[] reset():重设数组到它的初始状态并返回int[] shuffle():返回数组随机打乱后的结果
示例 1:
输入
["Solution", "shuffle", "reset", "shuffle"]
[[[1, 2, 3]], [], [], []]
输出
[null, [3, 1, 2], [1, 2, 3], [1, 3, 2]]
解释
Solution solution = new Solution([1, 2, 3]);
solution.shuffle(); // 打乱数组 [1,2,3] 并返回结果。任何 [1,2,3]的排列返回的概率应该相同。例如,返回 [3, 1, 2]
solution.reset(); // 重设数组到它的初始状态 [1, 2, 3] 。返回 [1, 2, 3]
solution.shuffle(); // 随机返回数组 [1, 2, 3] 打乱后的结果。例如,返回 [1, 3, 2]
提示:
1 <= nums.length <= 50-10^6 <= nums[i] <= 10^6nums中的所有元素都是唯一的- 最多可以调用
10^4次reset和shuffle
这道题的核心思路是什么呢?我们需要保存原始数组,这样 reset() 才能恢复到初始状态。对于 shuffle() 方法,我们需要使用 Fisher-Yates 洗牌算法来保证所有排列都是等可能的。这个算法的思想是从后往前遍历数组,对于每个位置,随机选择一个前面的位置(包括当前位置)进行交换。

题解答案
下面是完整的 Swift 解决方案:
swift
class Solution {
// 保存原始数组
private let original: [Int]
// 当前数组状态
private var current: [Int]
init(_ nums: [Int]) {
self.original = nums
self.current = nums
}
/// 重设数组到它的初始状态并返回
func reset() -> [Int] {
current = original
return current
}
/// 返回数组随机打乱后的结果
func shuffle() -> [Int] {
// 从原始数组开始打乱
current = original
// Fisher-Yates 洗牌算法
for i in stride(from: current.count - 1, through: 1, by: -1) {
// 随机选择一个索引 j,满足 0 <= j <= i
let j = Int.random(in: 0...i)
// 交换 current[i] 和 current[j]
current.swapAt(i, j)
}
return current
}
}
题解代码分析
让我们一步步分析这个解决方案:
1. 数据结构的设计
这道题的关键在于如何保存原始数组和当前数组状态:
swift
private let original: [Int]
private var current: [Int]
我们使用了两个数组:
original:一个常量数组,用来保存原始数组。使用let声明,确保它不会被修改,这样reset()才能正确恢复到初始状态current:一个可变数组,用来保存当前数组状态。每次shuffle()都会修改这个数组
2. 为什么需要两个数组?
如果只用一个数组,我们无法在 reset() 时恢复到原始状态,因为 shuffle() 会修改数组。所以我们需要:
- 保存原始数组的副本(
original),用于reset()时恢复 - 使用当前数组(
current)进行打乱操作
3. init() 方法详解
swift
init(_ nums: [Int]) {
self.original = nums
self.current = nums
}
初始化方法的逻辑很简单:
- 保存原始数组 :将传入的数组保存到
original中。注意这里 Swift 会自动创建数组的副本,因为数组是值类型 - 初始化当前数组 :将
current也初始化为相同的数组
这里有个细节需要注意:Swift 中的数组是值类型,所以 self.original = nums 会创建 nums 的副本,而不是引用。这样即使外部修改了 nums,original 也不会受到影响。
4. reset() 方法详解
swift
func reset() -> [Int] {
current = original
return current
}
reset() 方法的逻辑很简单:
- 恢复原始数组 :将
current重新赋值为original。由于数组是值类型,这里会创建一个新的副本 - 返回当前数组:返回恢复后的数组
时间复杂度是 O(n),因为需要复制数组。空间复杂度也是 O(n),因为创建了数组的副本。
5. shuffle() 方法详解
这是最核心的方法,使用了 Fisher-Yates 洗牌算法:
swift
func shuffle() -> [Int] {
// 从原始数组开始打乱
current = original
// Fisher-Yates 洗牌算法
for i in stride(from: current.count - 1, through: 1, by: -1) {
// 随机选择一个索引 j,满足 0 <= j <= i
let j = Int.random(in: 0...i)
// 交换 current[i] 和 current[j]
current.swapAt(i, j)
}
return current
}
shuffle() 方法的逻辑是:
- 从原始数组开始:每次打乱都从原始数组开始,确保每次打乱都是独立的
- Fisher-Yates 洗牌算法 :从后往前遍历数组,对于每个位置
i:- 随机选择一个索引
j,满足0 <= j <= i - 交换
current[i]和current[j]
- 随机选择一个索引
6. Fisher-Yates 洗牌算法详解
Fisher-Yates 洗牌算法是生成随机排列的标准算法,它能够保证所有排列都是等可能的。
算法步骤:
假设数组有 n 个元素,索引从 0 到 n-1:
- 从最后一个元素开始(索引 n-1)
- 随机选择一个索引 j,满足
0 <= j <= n-1,然后交换array[n-1]和array[j] - 继续处理倒数第二个元素(索引 n-2),随机选择一个索引 j,满足
0 <= j <= n-2,然后交换array[n-2]和array[j] - 以此类推,直到处理到第二个元素(索引 1)
为什么这样能保证等概率?
对于每个位置 i,我们随机选择一个位置 j(0 <= j <= i)进行交换。这样:
- 最后一个元素(索引 n-1)有 n 种可能的位置(0 到 n-1)
- 倒数第二个元素(索引 n-2)有 n-1 种可能的位置(0 到 n-2,因为最后一个位置已经被占用)
- 以此类推
总的排列数是 n!,每个排列的概率都是 1/n!,所以是等概率的。
示例演示:
假设数组是 [1, 2, 3],让我们看看 Fisher-Yates 算法是如何工作的:
初始状态:[1, 2, 3]
- i = 2:随机选择 j(0 <= j <= 2),假设 j = 0,交换后:
[3, 2, 1] - i = 1:随机选择 j(0 <= j <= 1),假设 j = 1,交换后:
[3, 2, 1](没有变化) - i = 0:不需要处理(只有一个元素)
最终结果:[3, 2, 1]
如果再次执行:
- i = 2:随机选择 j(0 <= j <= 2),假设 j = 1,交换后:
[1, 3, 2] - i = 1:随机选择 j(0 <= j <= 1),假设 j = 0,交换后:
[3, 1, 2] - i = 0:不需要处理
最终结果:[3, 1, 2]
每次执行都会得到不同的随机排列。
7. Swift 中的 stride 函数
代码中使用了 stride(from:through:by:) 函数来从后往前遍历:
swift
for i in stride(from: current.count - 1, through: 1, by: -1) {
// ...
}
这个函数的作用是:
from: current.count - 1:从最后一个索引开始through: 1:到索引 1 结束(包括 1)by: -1:每次减 1
例如,如果数组有 5 个元素(索引 0-4),这个循环会依次处理索引 4, 3, 2, 1。
8. swapAt() 方法
Swift 数组提供了 swapAt(_:_:) 方法来交换两个位置的元素:
swift
current.swapAt(i, j)
这等价于:
swift
let temp = current[i]
current[i] = current[j]
current[j] = temp
但 swapAt() 更简洁,而且性能更好(内部可能使用了优化)。
9. 边界情况处理
代码中处理了几个重要的边界情况:
- 空数组 :如果数组为空,
current.count - 1会是 -1,但stride(from:through:by:)不会执行循环,所以会直接返回空数组,这是正确的 - 单元素数组 :如果数组只有一个元素,
stride(from:through:by:)也不会执行循环(因为through: 1而from: 0),会直接返回原数组,这也是正确的 - 多次调用 shuffle():每次调用都从原始数组开始,确保每次打乱都是独立的
示例测试及结果
让我们用几个例子来测试一下这个解决方案:
示例 1:基本操作
swift
let solution = Solution([1, 2, 3])
print("初始数组: \(solution.reset())") // [1, 2, 3]
print("第一次打乱: \(solution.shuffle())") // 可能是 [3, 1, 2]
print("第二次打乱: \(solution.shuffle())") // 可能是 [2, 3, 1]
print("第三次打乱: \(solution.shuffle())") // 可能是 [1, 3, 2]
print("重置: \(solution.reset())") // [1, 2, 3]
执行过程分析:
- 初始化:
original = [1, 2, 3],current = [1, 2, 3] reset():返回[1, 2, 3]shuffle():- 从
[1, 2, 3]开始 - i = 2:随机选择 j,假设 j = 0,交换后:
[3, 2, 1] - i = 1:随机选择 j,假设 j = 1,交换后:
[3, 2, 1] - 返回
[3, 2, 1]
- 从
shuffle():再次从[1, 2, 3]开始,得到不同的随机排列reset():恢复到[1, 2, 3]
示例 2:题目示例
swift
let solution = Solution([1, 2, 3])
print("shuffle(): \(solution.shuffle())") // 例如:[3, 1, 2]
print("reset(): \(solution.reset())") // [1, 2, 3]
print("shuffle(): \(solution.shuffle())") // 例如:[1, 3, 2]
执行过程分析:
shuffle():从[1, 2, 3]开始打乱,可能得到[3, 1, 2]reset():恢复到[1, 2, 3]shuffle():再次从[1, 2, 3]开始打乱,可能得到[1, 3, 2]
示例 3:单元素数组
swift
let solution = Solution([42])
print("shuffle(): \(solution.shuffle())") // [42]
print("reset(): \(solution.reset())") // [42]
执行过程分析:
对于单元素数组,stride(from: 0, through: 1, by: -1) 不会执行循环(因为 0 < 1),所以直接返回原数组,这是正确的。
示例 4:验证随机性
swift
let solution = Solution([1, 2, 3, 4])
// 统计每种排列出现的次数
var count: [String: Int] = [:]
for _ in 0..<10000 {
let shuffled = solution.shuffle()
let key = shuffled.map { String($0) }.joined(separator: ",")
count[key, default: 0] += 1
}
print("10000 次打乱的结果分布(前10个):")
let sorted = count.sorted { $0.value > $1.value }.prefix(10)
for (key, value) in sorted {
print(" [\(key)]: \(value) 次")
}
这个测试可以验证 Fisher-Yates 算法确实能产生等概率的随机排列。对于 4 个元素的数组,总共有 4! = 24 种排列,每种排列的期望出现次数是 10000 / 24 ≈ 416 次。
示例 5:多次 reset 和 shuffle
swift
let solution = Solution([1, 2, 3, 4, 5])
print("初始: \(solution.reset())")
for i in 1...5 {
print("第 \(i) 次打乱: \(solution.shuffle())")
}
print("重置后: \(solution.reset())")
这个测试展示了多次调用 shuffle() 和 reset() 的正确性。
时间复杂度
让我们分析一下每个操作的时间复杂度:
| 操作 | 时间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|
init(_ nums: [Int]) |
O(n) | 需要复制数组,n 是数组长度 |
reset() |
O(n) | 需要复制数组 |
shuffle() |
O(n) | Fisher-Yates 算法需要遍历数组一次 |
总体时间复杂度:
init():O(n)reset():O(n)shuffle():O(n)
对于题目约束(nums.length <= 50,最多调用 10^4 次 reset 和 shuffle),这个时间复杂度是完全可接受的。
优化思考:
虽然每次 shuffle() 都需要复制数组,但这是必要的,因为我们需要从原始数组开始打乱。如果我们在原数组上直接打乱,就无法保证每次打乱都是独立的。
空间复杂度
空间复杂度分析:
original:存储原始数组,O(n)current:存储当前数组状态,O(n)
总空间复杂度:O(n)
其中 n 是数组的长度。我们使用了两个数组来保存数据,这是必要的,因为我们需要:
- 保存原始数组,用于
reset()时恢复 - 保存当前数组状态,用于
shuffle()时打乱
虽然使用了两个数组,但空间复杂度仍然是 O(n),因为两个数组的大小都是 n。
实际应用场景
这种设计模式在实际开发中应用非常广泛:
场景一:音乐播放器的随机播放
在音乐播放器中,我们需要能够随机播放歌曲列表,并且能够随时恢复到原始顺序:
swift
class MusicPlayer {
private let playlist: [String]
private var shuffledPlaylist: [String]
private var currentIndex: Int = 0
init(songs: [String]) {
self.playlist = songs
self.shuffledPlaylist = songs
}
func shuffle() {
// 使用 Fisher-Yates 算法打乱播放列表
shuffledPlaylist = playlist
for i in stride(from: shuffledPlaylist.count - 1, through: 1, by: -1) {
let j = Int.random(in: 0...i)
shuffledPlaylist.swapAt(i, j)
}
currentIndex = 0
}
func reset() {
shuffledPlaylist = playlist
currentIndex = 0
}
func next() -> String? {
guard currentIndex < shuffledPlaylist.count else {
return nil
}
let song = shuffledPlaylist[currentIndex]
currentIndex += 1
return song
}
}
// 使用示例
let player = MusicPlayer(songs: ["Song1", "Song2", "Song3", "Song4"])
player.shuffle()
print("随机播放: \(player.next() ?? "无")")
print("随机播放: \(player.next() ?? "无")")
player.reset()
print("顺序播放: \(player.next() ?? "无")")
这种场景下,我们需要能够随机播放歌曲,同时保留原始顺序,方便用户切换到顺序播放模式。
场景二:游戏中的随机抽卡
在卡牌游戏中,我们需要从卡池中随机抽取卡片,并且能够重置卡池:
swift
class CardPool {
private let originalCards: [Card]
private var availableCards: [Card]
init(cards: [Card]) {
self.originalCards = cards
self.availableCards = cards
}
func shuffle() {
// 打乱可用卡片
availableCards = originalCards
for i in stride(from: availableCards.count - 1, through: 1, by: -1) {
let j = Int.random(in: 0...i)
availableCards.swapAt(i, j)
}
}
func reset() {
availableCards = originalCards
}
func drawCard() -> Card? {
guard !availableCards.isEmpty else {
return nil
}
return availableCards.removeFirst()
}
}
这种场景下,我们需要能够随机抽取卡片,并且能够重置卡池,让玩家重新开始。
场景三:测试数据的随机生成
在测试中,我们需要生成随机的测试数据,并且能够重置到初始状态:
swift
class TestDataGenerator {
private let originalData: [Int]
private var shuffledData: [Int]
init(data: [Int]) {
self.originalData = data
self.shuffledData = data
}
func shuffle() {
shuffledData = originalData
for i in stride(from: shuffledData.count - 1, through: 1, by: -1) {
let j = Int.random(in: 0...i)
shuffledData.swapAt(i, j)
}
}
func reset() {
shuffledData = originalData
}
func getRandomData() -> [Int] {
return shuffledData
}
}
// 使用示例
let generator = TestDataGenerator(data: Array(1...100))
generator.shuffle()
let testData1 = generator.getRandomData()
generator.shuffle()
let testData2 = generator.getRandomData()
generator.reset()
let originalData = generator.getRandomData()
这种场景下,我们需要能够生成随机的测试数据,同时保留原始数据,方便重复测试。
场景四:图片轮播的随机顺序
在图片轮播中,我们需要能够随机显示图片,并且能够恢复到原始顺序:
swift
class ImageCarousel {
private let originalImages: [UIImage]
private var shuffledImages: [UIImage]
private var currentIndex: Int = 0
init(images: [UIImage]) {
self.originalImages = images
self.shuffledImages = images
}
func shuffle() {
shuffledImages = originalImages
for i in stride(from: shuffledImages.count - 1, through: 1, by: -1) {
let j = Int.random(in: 0...i)
shuffledImages.swapAt(i, j)
}
currentIndex = 0
}
func reset() {
shuffledImages = originalImages
currentIndex = 0
}
func nextImage() -> UIImage? {
guard currentIndex < shuffledImages.count else {
return nil
}
let image = shuffledImages[currentIndex]
currentIndex += 1
return image
}
}
这种场景下,我们需要能够随机显示图片,同时保留原始顺序,方便用户切换到顺序模式。
场景五:抽奖系统的随机抽取
在抽奖系统中,我们需要从参与者列表中随机抽取获奖者,并且能够重置:
swift
class LotterySystem {
private let originalParticipants: [String]
private var shuffledParticipants: [String]
init(participants: [String]) {
self.originalParticipants = participants
self.shuffledParticipants = participants
}
func shuffle() {
shuffledParticipants = originalParticipants
for i in stride(from: shuffledParticipants.count - 1, through: 1, by: -1) {
let j = Int.random(in: 0...i)
shuffledParticipants.swapAt(i, j)
}
}
func reset() {
shuffledParticipants = originalParticipants
}
func drawWinner() -> String? {
guard !shuffledParticipants.isEmpty else {
return nil
}
return shuffledParticipants.removeFirst()
}
}
这种场景下,我们需要能够随机抽取获奖者,同时保留原始参与者列表,方便重新开始抽奖。
总结
这道题虽然看起来简单,但实际上涉及了很多重要的算法和设计思想:
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Fisher-Yates 洗牌算法:这是生成随机排列的标准算法,能够保证所有排列都是等可能的。算法的核心思想是从后往前遍历数组,对于每个位置,随机选择一个前面的位置进行交换。
-
状态管理 :我们需要保存原始数组和当前数组状态,这样才能在
reset()时恢复到初始状态。这在实际开发中是一个常见的设计模式。 -
时间复杂度优化 :虽然每次
shuffle()都需要 O(n) 的时间,但这是必要的,因为我们需要从原始数组开始打乱,保证每次打乱都是独立的。 -
实际应用:这种设计模式在实际开发中应用广泛,如音乐播放器的随机播放、游戏中的随机抽卡、测试数据的随机生成、图片轮播的随机顺序、抽奖系统的随机抽取等。
关键点总结:
- 使用 Fisher-Yates 洗牌算法保证等概率随机排列
- 保存原始数组用于
reset()时恢复 - 每次
shuffle()都从原始数组开始,保证独立性 - 所有操作的时间复杂度都是 O(n)
- 空间复杂度是 O(n)
算法优势:
- 正确性:Fisher-Yates 算法能够保证所有排列都是等概率的
- 效率:时间复杂度是 O(n),对于题目约束完全可接受
- 简单:实现简单,容易理解和维护
注意事项:
- 数组复制 :Swift 中的数组是值类型,所以
current = original会创建副本,这是正确的 - 随机性 :使用
Int.random(in: 0...i)来生成随机数,确保随机性 - 边界情况:需要处理空数组和单元素数组的情况