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社区首页 >专栏 >2026-06-07:合并相邻且相等的元素。用go语言,给你一个整数数组 nums。你要反复做合并,直到再也找不到可以合并的相邻相等元素为止。 规

2026-06-07:合并相邻且相等的元素。用go语言,给你一个整数数组 nums。你要反复做合并,直到再也找不到可以合并的相邻相等元素为止。 规

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福大大架构师每日一题
发布2026-06-08 13:24:16
发布2026-06-08 13:24:16
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2026-06-07:合并相邻且相等的元素。用go语言,给你一个整数数组 nums。你要反复做合并,直到再也找不到可以合并的相邻相等元素为止。

规则是:在当前数组里,只要存在某两个相邻位置上的值相同,就可以进行合并。每次操作时,要优先挑选“最靠左”的那一对相邻相等元素,把这两个数用它们的和替换掉。完成一次合并后,数组长度会减少 1,然后继续在新数组上寻找相邻相等的最左那一对,重复此过程,直到无法再合并。

最终,返回合并完成后的数组。

1 <= nums.length <= 100000。

1 <= nums[i] <= 100000。

输入: nums = [3,1,1,2]。

输出: [3,4]。

解释:

中间的两个元素相等,将它们合并为 1 + 1 = 2,结果为 [3, 2, 2]。

最后的两个元素相等,将它们合并为 2 + 2 = 4,结果为 [3, 4]。

不再存在相邻且相等的元素。因此,答案为 [3, 4]。

题目来自力扣3834。

过程分步详解

一、核心规则回顾

  1. 1. 每次必须找当前数组中最靠左的一对相邻相等元素合并;
  2. 2. 合并方式:两个相等数替换为它们的(即数值×2),数组长度-1;
  3. 3. 合并后重新遍历新数组,继续找最左侧可合并对,直到无相邻相等元素为止。

二、完整执行过程(分步详细描述)

初始状态

原始数组:[3, 1, 1, 2] 长度:4 当前无任何合并操作,开始第一次查找。


第一步:查找并合并「最左侧相邻相等元素」

  1. 1. 从数组左到右依次检查相邻元素:
    • • 第1个元素3和第2个元素1:不相等,跳过;
    • • 第2个元素1和第3个元素1相等,这是当前最左侧的可合并对。
  2. 2. 执行合并:两个1相加 = 2,替换这两个元素;
  3. 3. 合并后新数组:[3, 2, 2] 长度变为:3

第二步:在新数组中重新查找「最左侧相邻相等元素」

合并后必须从头开始检查新数组:

  1. 1. 从左到右依次检查:
    • • 第1个元素3和第2个元素2:不相等,跳过;
    • • 第2个元素2和第3个元素2相等,这是当前最左侧的可合并对。
  2. 2. 执行合并:两个2相加 = 4,替换这两个元素;
  3. 3. 合并后新数组:[3, 4] 长度变为:2

第三步:最终检查(无可用合并)

检查最终数组 [3, 4]: 唯一一对相邻元素34不相等,没有可合并的元素,合并流程结束。


最终结果

合并完成后的数组:[3, 4]


三、代码实现的核心逻辑(文字描述)

代码用了**栈(切片模拟栈)**的高效思路,替代了「反复遍历数组」的低效方式,完美匹配题目规则:

  1. 1. 初始化一个空栈(复用原数组空间,不额外开辟大内存);
  2. 2. 遍历原始数组的每一个数字:
    • • 把当前数字准备入栈;
    • 检查栈顶元素:如果栈顶和当前数字相等,就弹出栈顶元素,当前数字翻倍(等价于合并);
    • • 重复检查:直到栈顶和当前数字不相等,再把当前数字入栈;
  3. 3. 遍历结束后,栈中剩余的元素就是最终合并完成的数组。

这个逻辑**自动实现了「优先合并最左侧」**的规则,且无需反复遍历数组。


四、时间复杂度 & 额外空间复杂度

1. 总时间复杂度:O(n)

  • n 是输入数组的长度;
  • • 每个元素最多入栈1次、出栈1次,没有嵌套循环,所有操作都是线性的;
  • • 即使数组长度达到上限 10^5,也能高效运行。

2. 总额外空间复杂度:O(1)

  • • 代码复用了原数组的内存空间st := nums[:0]),没有创建新的大容量切片;
  • • 仅使用了几个临时变量(循环变量、栈长度等),占用空间是固定的,不随输入数组长度变化;
  • • 最终返回的数组也没有开辟新内存,是通过指针转换直接复用原空间,属于原地操作

总结

  1. 1. 合并过程:先合并中间的1+1=2得到[3,2,2],再合并2+2=4得到最终结果[3,4]
  2. 2. 时间复杂度:O(n)(线性时间,高效处理十万级数据);
  3. 3. 额外空间复杂度:O(1)(原地操作,几乎不占用额外内存)。

Go完整代码如下:

.

代码语言:javascript
复制
package main

import (
    "fmt"
    "unsafe"
)

func mergeAdjacent(nums []int) []int64 {
    st := nums[:0] // 原地
    for _, x := range nums {
        forlen(st) > 0 && st[len(st)-1] == x {
            st = st[:len(st)-1]
            x *= 2
        }
        st = append(st, x)
    }
    // 力扣的 int 就是 int64,直接 O(1) 转成 []int64
    return *(*[]int64)(unsafe.Pointer(&st))
}

func main() {
    nums := []int{3, 1, 1, 2}
    result := mergeAdjacent(nums)
    fmt.Println(result)
}
在这里插入图片描述
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Python完整代码如下:

.

代码语言:javascript
复制
# -*-coding:utf-8-*-

from typing import List

def merge_adjacent(nums: List[int]) -> List[int]:
    """
    原地合并相邻的相同数字(类似 2048 游戏规则)
    将相邻且相同的数字合并为它们的和(乘以2)
    """
    st = []  # 使用列表作为栈
    
    for x in nums:
        # 当栈不为空且栈顶元素等于当前元素时,进行合并
        while st and st[-1] == x:
            st.pop()  # 移除栈顶元素
            x *= 2    # 当前元素翻倍
        st.append(x)
    
    return st

def main():
    nums = [3, 1, 1, 2]
    result = merge_adjacent(nums)
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

C++完整代码如下:

.

代码语言:javascript
复制
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdint>

using namespace std;

vector<int64_t> mergeAdjacent(vector<int>& nums) {
    // 原地操作:使用 nums 的前部作为栈空间
    size_t stackSize = 0;  // 栈的大小

    for (int x : nums) {
        // 当栈不为空且栈顶元素等于当前元素时,进行合并
        while (stackSize > 0 && nums[stackSize - 1] == x) {
            stackSize--;     // 弹出栈顶
            x *= 2;          // 当前元素翻倍
        }
        // 将当前元素放入栈中
        nums[stackSize] = x;
        stackSize++;
    }

    // 将结果转换为 int64_t 类型的 vector
    vector<int64_t> result;
    result.reserve(stackSize);
    for (size_t i = 0; i < stackSize; i++) {
        result.push_back(nums[i]);
    }

    return result;
}

int main() {
    vector<int> nums = {3, 1, 1, 2};
    vector<int64_t> result = mergeAdjacent(nums);

    cout << "[";
    for (size_t i = 0; i < result.size(); i++) {
        if (i > 0) cout << " ";
        cout << result[i];
    }
    cout << "]" << endl;

    return0;
}
在这里插入图片描述
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  • 过程分步详解
    • 一、核心规则回顾
    • 二、完整执行过程(分步详细描述)
      • 初始状态
      • 第一步:查找并合并「最左侧相邻相等元素」
      • 第二步:在新数组中重新查找「最左侧相邻相等元素」
      • 第三步:最终检查(无可用合并)
      • 最终结果
    • 三、代码实现的核心逻辑(文字描述)
    • 四、时间复杂度 & 额外空间复杂度
      • 1. 总时间复杂度:O(n)
      • 2. 总额外空间复杂度:O(1)
      • 总结
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  • Python完整代码如下:
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