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力扣第 284 场周赛:探究数组中的 K 近邻下标之迷

前端

各位热衷算法与数据结构的读者,欢迎来到力扣第 284 场周赛的精彩探讨!本周,我们遇到了一个颇具挑战性的题目,它要求我们寻找数组中所有给定数字 K 的 K 近邻下标。迫不及待地,让我们携手深入探究这个问题,发现其背后的奥秘。

理解题意,把握要点

首先,让我们明确题目的关键要点:

  • 给定一个整数数组 nums。
  • 给定两个整数 key 和 k。
  • 目标是找到数组中所有给定数字 key 的 K 近邻下标。
  • K 近邻下标是指距离给定数字 key 最近的 k 个下标。

探索思路,破解难题

为了解决这个问题,我们可以采取以下思路:

  1. 遍历数组 nums,找到所有等于 key 的元素,并将它们的下标存储在一个列表中。
  2. 对存储有 key 下标的列表进行排序。
  3. 从排序后的列表中取出前 k 个下标,这些就是给定数字 key 的 K 近邻下标。

实现步骤,编写代码

根据上述思路,我们可以编写代码来解决这个问题:

def find_k_closest_indices(nums, key, k):
  """
  Finds the K closest indices of a given number in an array.

  Args:
    nums: The input array.
    key: The given number.
    k: The number of closest indices to find.

  Returns:
    A list of the K closest indices of the given number.
  """

  # Find all the indices of the given number in the array.
  indices = [i for i, num in enumerate(nums) if num == key]

  # Sort the indices in ascending order.
  indices.sort()

  # Return the first K indices.
  return indices[:k]


# Example usage.
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
key = 5
k = 3
result = find_k_closest_indices(nums, key, k)
print(result)  # Output: [3, 4, 5]

扩展应用,更广领域

该算法不仅适用于力扣的题目,它还可以在许多其他场景中发挥作用,例如:

  • 在图像处理中,它可以用于查找图像中给定像素的 K 近邻像素。
  • 在推荐系统中,它可以用于查找给定用户最喜欢的 K 个产品。
  • 在自然语言处理中,它可以用于查找给定单词的 K 个最相似的单词。

总结提升,不断精进

通过解决力扣第 284 场周赛的题目,我们学习了一种新的算法,并将其扩展应用到了更广阔的领域。不断精进算法与数据结构的知识,拓展我们的思维,才能在算法的世界中不断取得进步。