数组处理秘籍：去重与最大差值算法大揭秘

2023-12-11 21:09:29

前言

数组是一种常见的数据结构，它存储一系列元素。数组中的元素可以是任何类型的数据，包括数字、字符串、布尔值等。数组在许多编程语言中都有实现，并且它们提供了许多有用的操作，比如添加、删除、查找和排序元素。

在实际应用中，我们经常需要对数组进行处理，比如去重和求最大差值。数组去重是指从数组中删除重复的元素，只留下唯一元素。数组最大差值是指数组中最大元素和最小元素之间的差值。

实现数组去重的方法

方法一：双重循环找重复后删掉

这种方法非常简单，它通过双重循环来遍历数组，并比较每个元素是否与其他元素相等。如果发现重复的元素，则将其删除。这种方法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。

function removeDuplicates1(arr) {
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
      if (arr[i] === arr[j]) {
        arr.splice(j, 1);
        j--;
      }
    }
  }
  return arr;
}

方法二：排序后删掉相怜相等的元素

这种方法先对数组进行排序，然后遍历数组，并比较相邻的两个元素是否相等。如果发现相邻的两个元素相等，则将其中的一个元素删除。这种方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。

function removeDuplicates2(arr) {
  arr.sort();
  for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] === arr[i - 1]) {
      arr.splice(i, 1);
      i--;
    }
  }
  return arr;
}

方法三：调用inc

这种方法使用inc函数来删除重复的元素。inc函数接收一个数组作为参数，并返回一个不包含重复元素的新数组。这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。

function removeDuplicates3(arr) {
  return [...new Set(arr)];
}

比较三种数组去重方法

方法	时间复杂度	优点	缺点
双重循环找重复后删掉	O(n^2)	简单易懂	时间复杂度高
排序后删掉相怜相等的元素	O(nlogn)	时间复杂度较低	需要对数组进行排序
调用inc	O(n)	时间复杂度最低	需要使用inc函数

求数组最大差值的方法

方法一：遍历找最大值和最小值

这种方法非常简单，它通过遍历数组，并记录最大值和最小值。最后，最大值和最小值之间的差值就是数组的最大差值。这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。

function maxDiff1(arr) {
  let max = arr[0];
  let min = arr[0];
  for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] > max) {
      max = arr[i];
    }
    if (arr[i] < min) {
      min = arr[i];
    }
  }
  return max - min;
}

方法二：调用Math方法

这种方法使用Math.max()和Math.min()方法来求数组的最大值和最小值。然后，最大值和最小值之间的差值就是数组的最大差值。这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。

function maxDiff2(arr) {
  let max = Math.max(...arr);
  let min = Math.min(...arr);
  return max - min;
}

方法三：排序后首尾相减

这种方法先对数组进行排序，然后首尾相减即可得到数组的最大差值。这种方法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。

function maxDiff3(arr) {
  arr.sort();
  return arr[arr.length - 1] - arr[0];
}

比较三种数组最大差值方法

方法	时间复杂度	优点	缺点
遍历找最大值和最小值	O(n)	简单易懂	需要两次遍历数组
调用Math方法	O(n)	简单易懂	需要使用Math方法
排序后首尾相减	O(nlogn)	时间复杂度较低	需要对数组进行排序