返回
重塑数组,掌握减小和重新排列的奥秘:前端刷题第70天
前端
2024-01-31 18:41:26
引言
在前端开发的道路上,算法和数据结构是不可或缺的基石。LeetCode作为算法练习的殿堂,为我们提供了海量的题目来磨炼技能。今天,我们将踏入LeetCode的第70道题目,一道关于数组减小和重新排列的难题——1846题。
题目
给你一个正整数数组arr。请你对arr执行一些操作(也可以不进行任何操作),使得数组满足以下条件:
- arr中的每个元素都小于或等于1。
- arr中的每个元素都出现在arr中至少一次。
解题思路
这道题考察了我们对数组操作和排序的基本功。解决此题的关键在于减小数组元素 和重新排列数组 。
减小数组元素
我们可以使用贪心算法来减小数组元素。具体步骤如下:
- 对数组arr进行升序排序。
- 从数组的头部开始遍历。
- 如果当前元素大于1,将其减1并记录减小的次数。
重新排列数组
在减小数组元素后,我们需要重新排列数组以满足题目要求。我们可以使用以下步骤:
- 创建一个新的数组res。
- 初始化一个计数器count,用于记录每个元素减小的次数。
- 遍历排序后的数组arr。
- 如果当前元素为1,将其直接添加到res中。
- 如果当前元素大于1,重复count次,每次将当前元素减1并添加到res中。
- 递增count。
代码实现
def make_array_increasing(arr):
# 排序数组
arr.sort()
# 减小数组元素
count = 0
for i in range(len(arr)):
while arr[i] > 1:
arr[i] -= 1
count += 1
# 重新排列数组
res = []
count = 0
for num in arr:
if num == 1:
res.append(num)
else:
for _ in range(count):
res.append(num + 1)
count += 1
return res
复杂度分析
- 时间复杂度:O(nlogn),其中n为数组arr的长度。排序操作占主导地位。
- 空间复杂度:O(n),用于存储排序后的数组和新的数组res。
总结
解题的关键在于贪心地减小数组元素和重新排列数组。通过利用排序和遍历,我们可以高效地找到满足题目要求的数组。这道题不仅考验了我们的算法能力,也锻炼了我们对数组操作的理解。在前端开发中,熟练掌握数组操作是至关重要的,它将帮助我们解决各种实际问题。