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【刷穿 LeetCode】724. 寻找数组的中心索引(简单)

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宫水三叶的刷题日记
发布2021-02-20 09:40:53
2570
发布2021-02-20 09:40:53
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文章被收录于专栏:宫水三叶的刷题日记

题目描述

给定一个整数类型的数组 nums,请编写一个能够返回数组 “中心索引” 的方法。

我们是这样定义数组 中心索引 的:数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。

如果数组不存在中心索引,那么我们应该返回 -1。如果数组有多个中心索引,那么我们应该返回最靠近左边的那一个。

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:
nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6]
输出:3
解释:
索引 3 (nums[3] = 6) 的左侧数之和 (1 + 7 + 3 = 11),与右侧数之和 (5 + 6 = 11) 相等。
同时, 3 也是第一个符合要求的中心索引。

示例 2:

代码语言:javascript
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输入:
nums = [1, 2, 3]
输出:-1
解释:
数组中不存在满足此条件的中心索引。

说明:

  • nums 的长度范围为 [0, 10000]。
  • 任何一个 nums[i] 将会是一个范围在 [-1000, 1000] 的整数。

两遍前缀和解法

这是一道前缀和的裸题。

只需要用两个数组,前后处理两遍前缀和,再对两个前缀和数组的相同下标进行判别即可。

为了简化数组越界的判断,我们通常会给前缀和数组多预留一位作为哨兵。

这里由于要求前后前缀和。所以我们直接多开两位。

代码语言:javascript
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class Solution {
    public int pivotIndex(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] s1 = new int[n + 2], s2 = new int[n + 2];
        for (int i = 1; i <= n; i++) s1[i] = s1[i - 1] + nums[i - 1];
        for (int i = n; i >= 1; i--) s2[i] = s2[i + 1] + nums[i - 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (s1[i] == s2[i]) return i - 1;
        }
        return -1;
    }
}
  • 时间复杂度:对数组进行线性扫描。复杂度为
O(n)
  • 空间复杂度:使用了前缀和数组。复杂度为
O(n)

空间优化(常数级别的优化)

当然,我们也可以只处理一遍前缀和。

然后在判定一个下标是否为”中心索引“的时候,利用前缀和计算左侧值和右侧值。

但这只是常数级别的优化,并不影响其时空复杂度 ~

代码语言:javascript
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class Solution {
    public int pivotIndex(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] sum = new int[n + 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) sum[i] = sum[i - 1] + nums[i - 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            int left = sum[i - 1], right = sum[n] - sum[i];
            if (left == right) return i - 1;
        }
        return -1;
    }
}
  • 时间复杂度:对数组进行线性扫描。复杂度为
O(n)
  • 空间复杂度:使用了前缀和数组。复杂度为
O(n)

空间优化(优化至常数级别)

甚至可以不使用额外空间。

先求一遍总和 total,再使用 sum 记录当前遍历位置的左侧总和。

对于中心索引必然有:sum = total - sum - nums[i] (左边值 = 右边值)

代码语言:javascript
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class Solution {
    public int pivotIndex(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int total = 0, sum = 0;
        // 我们的 nums 处理不涉及并行操作,使用循环要比 Arrays.stream 快
        // total = Arrays.stream(nums).sum(); 
        for (int i = 0; i < n; i++) total += nums[i];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (sum == total - sum - nums[i]) return i;
            sum += nums[i];
        }
        return -1;
    }
}
  • 时间复杂度:对数组进行线性扫描。复杂度为
O(n)
  • 空间复杂度:
O(1)

总结

这是我使用到的前缀和模板(高频):

代码语言:javascript
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class Solution {
    public void func(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] sum = new int[n + 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) sum[i] = sum[i - 1] + nums[i - 1];
    }
}

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.* 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先将所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

由于 LeetCode 的题目随着周赛 & 双周赛不断增加,为了方便我们统计进度,我们将按照系列起始时的总题数作为分母,完成的题目作为分子,进行进度计算。当前进度为 */1916

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我在 Github 建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode。在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和一些其他的优选题解。

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原始发表:2021-01-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 题目描述
  • 两遍前缀和解法
  • 空间优化(常数级别的优化)
  • 空间优化(优化至常数级别)
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