摘要:问题问题描述给定一组含有正整数和负整数的数组。假设数组首尾相接。判断数组中是否有环。你能写出时间复杂度为且空间复杂度为的算法吗示例给定数组有一个循环,从索引。给定数组没有循环。注意给定数组保证不包含元素。
问题 问题描述
给定一组含有正整数和负整数的数组。如果某个索引中的 n 是正数的,则向前移动 n 个索引。相反,如果是负数(-n),则向后移动 n 个索引。
假设数组首尾相接。判断数组中是否有环。环中至少包含 2 个元素。环中的元素一律“向前”或者一律“向后”。
你能写出时间复杂度为 O(n) 且空间复杂度为 O(1) 的算法吗?
给定数组 [2, -1, 1, 2, 2], 有一个循环,从索引 0 -> 2 -> 3 -> 0。
给定数组[-1, 2], 没有循环。
注意给定数组保证不包含元素"0"。
此题若是没有时间和空间复杂度的限制的话是非常简单的。但是想要达到O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度就比较困难,看了别人写的一些博客,还没有看到同时达到上述两个要求的。
通过思考可以知道,想要在一边循环中得到答案同时又保证O(1)的复杂度就要充分利用输入的列表nums。对于nums的每个值我们至少要能获得以下三个信息:
是否是搜索过的
是否是正在搜索的
是否还未搜索
由于0保证不包含在列表中,所以可以用0作为已经搜索过且不存在环的标志;在最开始先求出列表中绝对值最大的数k,再将每个正整数加k,每个负整数减k,这样不在-k到k中的就可以作为还未搜索的标志;反之就是正在搜索的。
解决了这个问题之后,还有一个关键的问题。当某一次搜索失败时,如何将这一次搜索过的元素改为0。如果通过遍历就会导致时间复杂度提高,显然不可以通过这样粗暴的方式。于是便想到了指针的思想,当搜索时,每一个搜索位置都存储上一个搜索的位置信息,这样当搜索失败时,就可以沿着此信息将所有此次搜索的元素全部改为0。具体细节请参考以下代码:
class Solution(object): def circularArrayLoop(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: bool """ k = len(nums) if k > 1: l = max([abs(max(nums)), abs(min(nums))]) for i in range(k): if nums[i] > 0 : nums[i] += l else: nums[i] -= l for i in range(k): if nums[i] > l and (nums[i] - l) % k != 0: a = (nums[i] - l + i) % k #下一位置的索引 b = i #当前位置索引 nums[i] = -1 while nums[a] > l and (nums[a] - l) % k != 0: c = nums[a] nums[a] = b b = a a = (a + c - l) % k if 0 < nums[a] <= l or nums[a] == -1: return True else: while nums[b] != -1: a = nums[b] nums[b] = 0 b = a nums[b] = 0 elif nums[i] < -l and (nums[i] + l) % k != 0: a = (i + nums[i] + l) % k #下一位置的索引 b = i #当前位置索引 nums[i] = 1 while nums[a] < -l and (nums[a] + l) % k != 0: c = nums[a] nums[a] = b b = a a = (a + c + l) % k if 0 < nums[a] <= l or nums[a] == 1: return True else: while nums[b] != 1: a = nums[b] nums[b] = 0 b = a nums[b] = 0 return False
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