数组(Array)
definition: 一种线性表数据结构。它使用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据。
如上图所示,假设数据元素的个数为 nnn,则数组中的每一个数据元素都有自己的下标索引,下标索引从 000 开始,到 n−1n - 1n−1 结束。数组中的每一个「下标索引」,都有一个与之相对应的「数据元素」。
从上图还可以看出,数组在计算机中的表示,就是一片连续的存储单元。数组中的每一个数据元素都占有一定的存储单元,每个存储单元都有自己的内存地址,并且元素之间是紧密排列的。
- 线性表:线性表就是所有数据元素排成像一条线一样的结构,线性表上的数据元素都是相同类型,且每个数据元素最多只有前、后两个方向。数组就是一种线性表结构,此外,栈、队列、链表都是线性表结构。
- 连续的内存空间:线性表有两种存储结构:「顺序存储结构」和「链式存储结构」。其中,「顺序存储结构」是指占用的内存空间是连续的,相邻数据元素之间,物理内存上的存储位置也相邻。数组也是采用了顺序存储结构,并且存储的数据都是相同类型的。
原生 Python 中其实没有数组的概念,而是使用了类似 Java 中的 ArrayList 容器类数据结构,叫做列表。通常我们把列表来作为 Python 中的数组使用。Python 中列表存储的数据类型可以不一致,数组长度也可以不一致。例如:
arr = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'c']
数组的优点与局限性¶
数组存储在连续的内存空间内,且元素类型相同。这种做法包含丰富的先验信息,系统可以利用这些信息来优化数据结构的操作效率。
- 空间效率高:数组为数据分配了连续的内存块,无须额外的结构开销。
- 支持随机访问:数组允许在 �(1) 时间内访问任何元素。
- 缓存局部性:当访问数组元素时,计算机不仅会加载它,还会缓存其周围的其他数据,从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。
连续空间存储是一把双刃剑,其存在以下局限性。
- 插入与删除效率低:当数组中元素较多时,插入与删除操作需要移动大量的元素。
- 长度不可变:数组在初始化后长度就固定了,扩容数组需要将所有数据复制到新数组,开销很大。
- 空间浪费:如果数组分配的大小超过实际所需,那么多余的空间就被浪费了
题目
438. 找到字符串中所有字母异位词
给定两个字符串 s
和 p
,找到 s
中所有 p
的 异位词 的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。
异位词 指由相同字母重排列形成的字符串(包括相同的字符串)。
示例 1:
输入: s = "cbaebabacd", p = "abc" 输出: [0,6] 解释: 起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。 起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。
示例 2:
输入: s = "abab", p = "ab" 输出: [0,1,2] 解释: 起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。 起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。 起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
189. 轮转数组 rotate array
方法1: 创建新的数组
创建新的数组,使用额外的储存空间
python切片语法
列表切片语法:
- 基本形式:
list[start:stop:step]
start
是切片开始的索引(包含该索引指向的元素),默认值为0。stop
是切片结束的索引(不包含该索引指向的元素),默认值为列表长度。step
是切片的步长,表示取元素的间隔,默认值为1。
使用[:]
进行列表复制:
- 当你省略
start
和stop
索引时(即[:]
),切片操作会选取整个列表。 - 这种方式实现的是列表的浅拷贝,意味着列表本身被复制了,但是列表中的元素并没有被复制。如果列表中的元素是不可变类型(如整数、字符串等),这通常不会引起问题。但如果列表中包含可变对象(如其他列表),则原始列表和复制的列表中的可变元素将指向相同的对象。
- example:
original_list = [1, 2, 3, 4] copied_list = original_list[:] # 创建 original_list 的一个浅拷贝# 修改 copied_list 不会影响 original_list copied_list.append(5) print(original_list) # 输出: [1, 2, 3, 4] print(copied_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
1. 暴力法3种写法
insert and pop
class Solution(object):def rotate(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: None Do not return anything, modify nums in-place instead."""res = nums[:] #创建列表副本:res = nums[:] 创建了nums的一个副本,名为res。这样做是为了在不改变原始列表的情况下,先在副本上进行修改。n=len(nums)for i in range(n):pos =(i+k)%nres[pos]=nums[i]for i in range(n):nums[i]=res[i]
-
计算新位置并填充到副本:
n = len(nums)
获取列表nums
的长度,存储在变量n
中。- 接着使用一个循环
for i in range(n):
来遍历nums
中的每个元素。- 对于每个元素的索引
i
,计算它旋转k
步后的新位置pos
,这通过(i+k)%n
得到。这里使用取模操作符%
是为了处理k
大于列表长度的情况,确保计算出的位置索引不会超出列表范围。 - 然后将原始列表
nums
中索引为i
的元素赋值给副本res
中计算出的新位置pos
。
- 对于每个元素的索引
-
将修改后的副本复制回原列表:
- 使用另一个循环
for i in range(n):
来遍历修改后的副本res
。 nums[i] = res[i]
将副本res
中的每个元素复制回原始列表nums
的对应位置
- 使用另一个循环
-
时间复杂度: O(n) + O(n) + O(n) = O(n)
-
空间复杂度:O(n)
综合来看,这个旋转数组的方法是时间效率较高(线性时间复杂度),但在空间上并不是最优的,因为它需要额外的空间来存储整个数组的副本。在一些对空间敏感的场景下,可能需要考虑其他更节省空间的旋转方法。
2. 切片并拼接
class Solution:def rotate(self, nums: List[int], k: int) -> None:"""Do not return anything, modify nums in-place instead."""n = len(nums) #Gets the length of the nums list and stores it in n.k = k % n #Updates k to k % n to handle cases where k is greater than n. #This step ensures that the rotation count is within the range of the list's length.nums[:] = nums[n - k:] + nums[:n - k]
Rotating the List: The list is rotated by slicing and rearranging its elements:
nums[:] = nums[n - k:] + nums[:n - k]
: This line is the key to rotating the list. It works as follows:nums[n - k:]
: Takes a slice of the lastk
elements from the list.nums[:n - k]
: Takes a slice of the firstn - k
elements from the list.nums[n - k:] + nums[:n - k]
: Concatenates the lastk
elements with the firstn - k
elements, effectively rotating the list to the right byk
steps.nums[:] =
: Assigns the newly arranged list back tonums
. Usingnums[:]
instead ofnums
for assignment modifies the list in place, meaning the original list passed to the function is changed outside the function as well.
综合来看,这个解法在时间复杂度上与前一个方法相同(都是O(n)
),但在空间复杂度上更优(O(1)
vs. O(n)
),因为它避免了创建整个数组副本的需要。这使得它在空间使用上更为高效,特别是对于大数据量的情况。
2. reverse
class Solution:def rotate(self, nums: List[int], k: int) -> None:"""Do not return anything, modify nums in-place instead."""def reverse(l,r):while (l<r):nums[l],nums[r]= nums[r],nums[l]l += 1r -= 1n = len(nums)k = k % n #计算实际的旋转步数reverse(0, n-1) #翻转整个列表reverse(0, k-1) #翻转前k个元素reverse(k,n-1) #翻转剩余的元素
辅助函数reverse
reverse(l, r)
: 这个内部定义的函数用于翻转nums
列表中索引从l
到r
(包含l
和r
)的元素。它通过一个while
循环交换两端的元素,直到中间相遇
主方法rotate
-
计算实际的旋转步数:因为列表的长度可能小于旋转步数
k
,所以首先通过k = k % n
计算实际需要旋转的步数(n
是列表的长度)。这样做的目的是处理k
大于列表长度的情况,确保旋转步数是有效的。 -
翻转整个列表:通过调用
reverse(0, n-1)
翻转整个列表。这个步骤是将列表看作是一个环,通过翻转来初始化旋转操作。 -
翻转前
k
个元素:然后通过reverse(0, k-1)
仅翻转列表中前k
个元素。由于整个列表在第一步中已经翻转过了,这一步实际上是将最初的后k
个元素移动到了列表的前面。 -
翻转剩余的元素:最后,通过
reverse(k, n-1)
翻转索引从k
到n-1
的元素,即列表中剩余的部分。这一步将这部分元素恢复到正确的顺序。
示例
假设nums = [1,2,3,4,5,6,7]
且k = 3
,那么旋转的步骤如下:
- 原始列表:
[1,2,3,4,5,6,7]
- 翻转整个列表:
[7,6,5,4,3,2,1]
- 翻转前
k
个元素:[5,6,7,4,3,2,1]
- 翻转剩余的元素:
[5,6,7,1,2,3,4]
最终结果是[5,6,7,1,2,3,4]
,即将原始列表向右旋转了3步。
66. 加一
给定一个由 整数 组成的 非空 数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。
最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储单个数字。
你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头。
class Solution(object):def plusOne(self, digits):""":type digits: List[int]:rtype: List[int]"""s = '' #定义一个空字符串s,用于临时存储digits数组表示的数字。l = [] #定义一个空列表l,用于存储最终结果。for i in range(len(digits)):s += str(digits[i])s = str(int(s)+1)for i in s:l.append(int(i))return l
方法步骤详解
将数字数组转换为字符串:
- 通过一个循环
for i in range(len(digits)):
遍历digits
数组。 s += str(digits[i])
:将每个数字转换为字符串并附加到s
上。这一步骤将数字数组如[1, 2, 3]
转换为字符串"123"
。
字符串数字加一:
s = str(int(s)+1)
:将字符串s
转换为整数并加一,然后再次转换为字符串。这一步处理了整数加一的操作。例如,如果s
是"123"
,加一后会变成"124"
。
将结果字符串转换回数字数组:
- 再次使用循环
for i in s:
遍历字符串中的每个字符。 l.append(int(i))
:将每个字符转换回整数并添加到列表l
中。例如,如果s
是"124"
,则l
将变为[1, 2, 4]
。
返回结果:
return l
返回列表l
作为最终结果。
示例
假设输入digits = [1, 2, 3]
,方法的执行过程如下:
- 将
digits
转换为字符串s = "123"
。 - 将字符串表示的数字加一得到
s = "124"
。 - 将字符串
s
转换回数组l = [1, 2, 4]
。 - 返回结果
[1, 2, 4]
。
724. 寻找数组的中心下标
示例 1:
输入:nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出:3 解释: 中心下标是 3 。 左侧数之和 sum = nums[0] + nums[1] + nums[2] = 1 + 7 + 3 = 11 , 右侧数之和 sum = nums[4] + nums[5] = 5 + 6 = 11 ,二者相等。
class Solution:def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> int:sum_left, sum_right = 0, sum(nums)for i in range(len(nums)):sum_right -= nums[i]# 若左侧元素和等于右侧元素和,返回中心下标 iif sum_left == sum_right:return isum_left += nums[i]return -1
方法步骤详解
-
初始化变量:
sum_left, sum_right = 0, sum(nums)
:sum_left
用于存储当前索引左侧元素的和(初始值为0),sum_right
用于存储整个数组的和,表示初始时右侧元素的总和。
-
遍历数组:
- 使用
for i in range(len(nums)):
遍历数组中的每个元素。变量i
代表当前考虑的中心索引。
- 使用
-
更新右侧和并检查条件:
sum_right -= nums[i]
:在每次循环开始时,从右侧元素和中减去当前元素,因为此元素将被考虑为中心索引的左侧部分。if sum_left == sum_right:
:检查当前的左侧和是否等于右侧和。如果相等,说明找到了中心索引,直接返回该索引i
。
-
更新左侧和:
sum_left += nums[i]
:将当前元素加到左侧和中,因为在下一次迭代中,当前元素将属于左侧部分。
-
遍历结束后:
- 如果遍历了整个数组都没有找到符合条件的中心索引,则返回-1。
示例
假设输入nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6]
,方法的执行过程如下:
- 初始
sum_left = 0
,sum_right = 28
(数组元素之和)。 - 遍历开始,
i = 0
,sum_right
更新为27,左侧和不等于右侧和,继续遍历。 - 当
i = 3
时,sum_left = 11
(1+7+3),sum_right
也为11(5+6),左侧和等于右侧和,因此返回中心索引3
。
这种方法的优点是只需要一次遍历就可以找到中心索引(如果存在的话),时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)(只使用了有限的额外空间)。这种方法既高效又简洁。