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以独创视角解析《删除有序数组中的重复项》——力扣上的解题思路与技巧
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2023-12-12 07:43:55
精通《删除有序数组中的重复项》，踏上算法大师之路
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踏入算法和数据结构的领域，LeetCode 便是当之无愧的圣地。其以高质量的题目和活跃的社区著称，为初学者和经验丰富的开发者提供了一个磨练技能和加深理解的宝贵平台。其中，《删除有序数组中的重复项》作为一道经典且极具挑战的题目，受到广大开发者的青睐，它要求我们从一个有序数组中去除重复元素。
解题指南：掌握双指针法的精髓
要攻克这道难题，关键在于巧妙利用有序数组的特性。我们采用双指针法，通过比较相邻元素来识别重复项。具体步骤如下：
- 初始化两个指针： i 用于标记新数组中不重复元素的位置，j 用于遍历原数组。
- 遍历原数组： 从 j = 1 开始，与前一个元素比较。
- 识别重复项： 如果 nums[j] 与 nums[j - 1] 不同，则将 nums[i] 更新为 nums[j]，并递增 i。
- 重复步骤 3： 持续遍历数组，直到 j 指向数组末尾。
- 返回新数组长度： 返回 i + 1，即不重复元素的新数组长度。
代码实现：用 Python 征服难题
掌握了解题思路，下面我们就用 Python 来征服这个难题：
def remove_duplicates(nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
i = 0
for j in range(1, len(nums)):
if nums[j] != nums[j - 1]:
i += 1
nums[i] = nums[j]
return i + 1
时间和空间复杂度：性能至上
- 时间复杂度： O(n)，其中 n 为数组长度。算法遍历整个数组一次，对于每个元素进行常数时间操作。
- 空间复杂度： O(1)，因为我们直接修改原数组，没有使用额外的空间。
进阶技巧：探索更多解决之道
除了双指针法，还有其他巧妙的方法可以解决此题：
- 哈希表： 将数组元素存储在哈希表中，若元素已存在则忽略。
- 计数排序： 适用于元素范围有限的数组，通过计数并按序重建数组。
总结：解题之道，触类旁通
《删除有序数组中的重复项》不仅仅是一道算法题，更是一个解决类似问题的通用方法论。通过深入剖析题目，掌握解题思路，再辅以巧妙的技巧，你可以攻克各种千变万化的难题。
练习题：巩固所学，再攀高峰
为了进一步夯实你的理解，请尝试挑战以下练习题：
- 《删除有序数组中的重复项 II》
- 《删除有序数组中的重复项 III》
- 《删除排序链表中的重复元素》
常见问题解答：释疑解惑，扫清障碍
-
为什么双指针法能有效识别重复项？
- 有序数组的特性保证了相邻元素一定是不同的，因此通过比较相邻元素可以有效识别重复项。
-
算法是否会改变原数组？
- 是的，算法直接修改原数组，从而节省了额外的空间。
-
哈希表法和双指针法的区别是什么？
- 哈希表法使用额外的空间来存储元素，而双指针法直接修改原数组。空间复杂度不同。
-
计数排序法适用于哪些情况？
- 计数排序法适用于元素范围有限的数组，时间复杂度为 O(n+k)，其中 k 为元素范围。
-
如何提高解决算法题的能力？
- 熟练掌握基础数据结构和算法，多加练习，总结解题套路，不断提升思维能力。
