在轨道上腾飞：掌握删除有序数组重复项的技术，打造高效程序

2024-01-21 04:34:15

在前端开发中，我们经常会遇到处理有序数组并从中删除重复项的场景。这不仅是对程序员能力的考验，也是优化代码性能的重要途径。本文将带您深入探讨「删除有序数组中的重复项」这一LeetCode经典题目，为您揭晓高效解决此类问题的算法和数据结构。通过掌握这些技巧，您将成为一名更加出色的前端开发工程师，在代码质量和效率上更上一层楼。

问题

给定一个排序数组nums，请你原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组nums并在使用函数后返回新的结果数组的长度。

示例 1：

输入：nums = [1,1,2]
输出：2, nums = [1,2]
解释：函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 2：

输入：nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]
输出：5, nums = [0,1,2,3,4]
解释：函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

算法分析

解决「删除有序数组中的重复项」这一问题，我们主要考虑两种算法：

双指针算法：

双指针算法的思想很简单，它利用了有序数组的特性，使用两个指针分别指向数组中的两个元素，如果两个元素相等，则将后一个指针指向下一个元素，直到找到一个与前一个元素不同的元素，再将前一个指针指向该元素，以此类推，直到遍历完整个数组。

const removeDuplicates = (nums) => {
  if (nums === null || nums.length === 0) {
    return 0;
  }

  let slow = 0;
  for (let fast = 1; fast < nums.length; fast++) {
    if (nums[fast] !== nums[slow]) {
      slow++;
      nums[slow] = nums[fast];
    }
  }

  return slow + 1;
};

双指针算法的优点是简单易懂，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)，非常适合处理有序数组中的重复项问题。

哈希表算法：

哈希表算法的思想是使用一个哈希表来存储数组中的元素，如果元素已经存在于哈希表中，则将其删除；否则，将元素添加到哈希表中。遍历完整个数组后，哈希表中剩余的元素就是不重复的元素，将其重新复制回原数组即可。

const removeDuplicates = (nums) => {
  if (nums === null || nums.length === 0) {
    return 0;
  }

  const hashTable = {};
  let slow = 0;
  for (let fast = 0; fast < nums.length; fast++) {
    if (!hashTable[nums[fast]]) {
      hashTable[nums[fast]] = true;
      nums[slow] = nums[fast];
      slow++;
    }
  }

  return slow;
};