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相关新闻：借版权之名、行诈骗之实，周某因犯诈骗罪被判处有期徒刑十一年六个月
叹！百花齐放的时代,渐行渐远!
分门别类刷算法，坚持，进步！
刷题路线参考：https://github.com/chefyuan/algorithm-base
https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master/
大家好，我是老三，一个刷题困难户，接下来我们开始数组类型算法的刷题之旅！
数组基础
数组基本上是我们最熟悉的数据结构了，刚会写“Hello World”不久，接着就是“杨辉三角”之类的练习。
数组基本结构
上图是一个字符数组的例子。
因为内存空间连续，所以可以直接通过下标获取对应的元素。
但是删除就麻烦一点，相当于填坑，一个元素被移走，留下的坑，需要其它元素来填上。
在Java中，多维数组的存储本质上也是一个行优先的一维数组。
数组是引用传递
我们都知道，在Java中的 “=” 用在基本数据类型上，是值传递，用在引用数据类型上，是引用传递。
这一块展开可以写一篇文章，我们只简单看个例子：
public class ArrayTest {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1, 2, 3};
int[] newArray = array;
newArray[1] = 0;
printArray(array);
printArray(newArray);
}
static void printArray(int[] data) {
for (int d : data) {
System.out.print(d + " ");
}
System.out.println();
}
}
大家可以看到，newArray改变了，array也跟着变了。
为什么呢？
在Java中，数组是引用数组类型。array、newArray都是存储在栈中的引用，它们指向堆中真正存储的数组对象。
所以改变了newArray，实际是改变了newArray指向的数组。
这一点是我们刷题需要注意的，复制数组需要在循环中一个个复制。
好了，接下来，让我们愉快地开始刷题吧！
二分查找
LeetCode704. 二分查找
☕ 题目：704. 二分查找 (https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/)
❓ 难度：简单
📕 描述：
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。
💡 思路：
二分查找可以说我们都很熟了。
因为数组是有序的，所以定义三个指针，low、high、mid，每次与中间指针指向的元素nums[mid]比较，
-
相等，命中
-
比nums[mid]大，目标元素就在(mid,high]区间；
-
比 nums[mid]小，目标元素就在 [low,mid)区间
public int search(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (target == nums[mid]) {
return mid;
} else if (target > nums[mid]) {
left = mid + 1;
} else if (target < nums[mid]) {
right = mid - 1;
}
}
return -1;
}
但是这个代码还有一处问题，在哪呢？
int mid = (left + right) / 2;
这个地方可能会因为left和right数值太大导致内存溢出，所以应该写为int mid = left + ((right - left) >> 1);
修改之后代码如下：
public int search(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid=left+((right-left)>>1);
if (target == nums[mid]) {
return mid;
} else if (target > nums[mid]) {
left = mid + 1;
} else if (target < nums[mid]) {
right = mid - 1;
}
}
return -1;
}
⏰ 时间复杂度：O(logn)
LeetCode35. 搜索插入位置
☕ 题目：35. 搜索插入位置 (https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/)
❓ 难度：简单
📕 描述：
给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
💡 思路：
二分查找比较简单，但写对还要费点功夫，再做一道基本一样的题巩固一下。
这道题基本一样，插入的位置可能有四种情况：
- target<nums[0] : 在最左侧插入
- target>nums[length-1] :在最右侧插入
- target=nums[i] : 和数组中元素相同，插入位置i
- nums[i]<target<nums[i+1] :在i位置之后插入
代码如下：
public int searchInsert(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
if (target < nums[left]) {
return 0;
}
if (target > nums[right]) {
return right + 1;
}
while (left <= right) {
int mid=left+((right-left)>>1);
if (target == nums[mid]) {
return mid;
} else if (target > nums[mid]) {
left = mid + 1;
} else if ((target < nums[mid])) {
right = mid - 1;
}
}
return left;
}
⏰ 时间复杂度：O(logn)
LeetCode34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
☕ 题目：34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 (https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/)
❓ 难度：中等
📕 描述：
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
进阶：
- 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？
💡 思路：
看到时间复杂度 O(log n) ，数组有序，我们知道，二分查找该上场了。
但是这道题有点不一样，它需要寻找边界。
那我们怎么办呢？
这就引入了寻找边界的二分查找。
这道题的思路是什么呢？
我们分别用二分查找来寻找左边界和右边界。
一般的二分查找：
if (nums[mid] == target) {
return mid;
}else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
}else if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
}
注意，我们这里的返回条件是 nums[mid] == target，但是寻找边界的时候就不能这样了，因为我们不能确定mid是不是我们的边界。
以寻找左边界为例，条件是 target <= nums[mid]的时候，我们接着往左移动。
寻找右边界也类似。
代码如下：
public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
int leftBound = leftBound(nums, target);
int rightBound = rightBound(nums, target);
if (rightBound < leftBound) {
return new int[]{-1, -1};
}
return new int[]{leftBound, rightBound};
}
int leftBound(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = left + ((right - left) >> 1);
if (target <= nums[mid]) {
right = mid - 1;
} else if (target > nums[mid]) {
left = mid + 1;
}
}
return left;
}
int rightBound(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = left + ((right - left) >> 1);
if (target >= nums[mid]) {
left = mid + 1;
} else if (target < nums[mid]) {
right = mid - 1;
}
}
return right;
}
⏰ 时间复杂度：O(logn)
双指针
LeetCode27. 移除元素
☕ 题目：27. 移除元素 (https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/)
❓ 难度：简单
📕 描述：
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:
int len = removeElement(nums, val);
for (int i = 0; i < len; i++) {
print(nums[i]);
}
💡 思路
暴力解法
暴力解法没什么好说的，和上道题类似，找到要删除的元素，把它后面的元素全部向前移动一位。
这里有两点需要注意：
代码如下：
public int removeElement(int[] nums, int val) {
int length = nums.length;
int i = 0;
for (; i < length; i++) {
if (nums[i] == val) {
for (int j = i; j < length - 1; j++) {
nums[j] = nums[j + 1];
}
i--;
length--;
}
}
return length;
}
⏰ 时间复杂度：O(n²)。
双指针法
双指针法，是数组和链表题中非常常用的一种方法。
这道题用双指针法怎么解决呢？
定义两个指针，一个前，一个后。没有找到目标的时候front和after一起移动，找到目标的时候，after停下来，front接着移动，把front指向的值赋给after指向的值。
这样一来，双指针就通过一个循环完成了双循环完成的事情。
代码如下：
public int removeElement(int[] nums, int val) {
int front = 0;
int after = 0;
for (; front < nums.length; front++) {
if (val != nums[front]) {
nums[after] = nums[front];
after++;
}
}
return after;
}
⏰ 时间复杂度：O(n)。
LeetCode26. 删除有序数组中的重复项
☕ 题目：27. 移除元素 (https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/)
❓ 难度：简单
📕 描述：
给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。
不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。
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:
// nums 是以“引用”方式传递的。也就是说，不对实参做任何拷贝
int len = removeDuplicates(nums);
// 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]);
}
💡 思路
趁着上一道题劲儿还没缓过来，赶紧做一道基本一样的巩固一下。
直接上代码：
public int removeDuplicates(int[] nums) {
int front = 1;
int after = 1;
for (; front < nums.length; front++) {
if (nums[front] != nums[front - 1]) {
nums[after] = nums[front];
after++;
}
}
return after;
}
⏰ 时间复杂度：O(n)。
LeetCode283. 移动零
☕ 题目：283. 移动零 (https://leetcode-cn.com/problems/move-zeroes/)
❓ 难度：简单
📕 描述：
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
示例:
输入: [0,1,0,3,12]
输出: [1,3,12,0,0]
说明:
- 必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。
- 尽量减少操作次数
💡 思路
继续沿着上一道题的思路。
- 第一步：我们可以把为零的元素先给它删掉，怎么删呢？就是LeetCode26的两个指针的删除方式
- 第二步：但是我们这是将零移动到末尾，怎么办呢？我们把通过移动方式删除，导致数组末尾的坑用零填上就行了。
代码如下：
public void moveZeroes(int[] nums) {
int after = 0;
int front = 0;
for (; front < nums.length; front++) {
if (nums[front] != 0) {
nums[after] = nums[front];
after++;
}
}
for (; after < nums.length; after++) {
nums[after] = 0;
}
}
⏰ 时间复杂度：O(n)。
LeetCode977. 有序数组的平方
☕ 题目：977. 有序数组的平方 (https://leetcode-cn.com/problems/squares-of-a-sorted-array/)
❓ 难度：简单
📕 描述：
给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。
💡 思路
暴力排序法
这道题一看，最直观的做法是什么呢？
先求数字平方的数组，然后再把新数组排序。
代码也好写：
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
nums[i] *= nums[i];
}
Arrays.sort(nums);
return nums;
}
⏰ 时间复杂度：遍历时间复杂度O(n)，快排时间复杂度O(nlogn)，所以时间复杂度O(n+nlogn)。
💡 思路
双指针法
我们连写几道双指针了，这道题能不能用双指针实现呢？
我们分析一下，这个数组在取平方之前，是有序的，那么它绝对值最大的数一定是在两端的。
所以我们可以定义两个指针，一个指向最左端，一个指向最右端，比较两者平方的大小，大的平方放入结果数组，并移动指针。
代码如下：
public int[] sortedSquares(int[] nums) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
int[] result = new int[nums.length];
int r = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int leftRes = nums[left] * nums[left];
int rightRes = nums[right] * nums[right];
if (leftRes <= rightRes) {
result[r] = rightRes;
right--;
} else {
result[r] = leftRes;
left++;
}
r--;
}
return result;
}
⏰ 时间复杂度：O(n)。
两数之和
LeetCode1. 两数之和
☕ 题目：1. 两数之和 (https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/)
❓ 难度：简单
📕 描述：给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
💡 思路：
暴力解法
上来我们先来个最简单的暴力解法，大家应该都知道冒泡排序吧，类似的两层循环。
代码写起来也很简单：
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int[] result = new int[2];
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (nums[i] + nums[j] == target) {
result[0] = i;
result[1] = j;
return result;
}
}
}
return result;
}
⏰ 时间复杂度：看到这个双循环，就知道时间复杂度O(n²)。
哈希辅助法
时间复杂度O(n²)多少有点过了，这道题的重点是两个元素相加之和的判断。
我们可以用一个Hash集合把元素存起来，这样一来遍历一遍就够了，例如目标和9，当前元素2，只需要判断集合里是否有元素7就行了。
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(16);
int[] result = new int[2];
