陣列查詢重複數 LeetCode

--------------------------------學無止境，道亦有道-----------------------------

不能更改原陣列（假設陣列是唯讀的）。

只能使用額外的 o(1) 的空間。（僅可開闢一次記憶體，不能使用遞迴方式）

時間複雜度小於 o(n2) 。（兩次迴圈）

陣列中只有乙個重複的數字，但它可能不止重複出現一次。

ps：即查詢陣列中的重複數。

示例 1:

輸入: [1,3,4,2,2]

輸出: 2

示例 2:

輸入: [3,1,3,4,2]

輸出: 3

用兩個指標分別比較指向的數字，相同輸出，不同移動指標。

如上圖中所示，比較紅色與綠色指標所指向的value是否相等，相等返回紅色或綠色指標的value。若不相等，則先移動綠色指標，其步長為1。當綠色指標移動到陣列末端時，紅色指標步進1。綠色指標則移動到紅色指標index+1的位置。

以此類推，直到紅色指標移動到 nums.length-1 或者紅綠兩指標所指向的value相等時停止。

方法二：判環方式

將不同資料想成乙個節點，按照 nums[i] 的陣列原有順序進行連線，以示例一（[1,3,4,2,2]）為例：

在 示例一 中，起點與終點都是 「2 」 所以返回重複值——2；

同樣，在示例二（[3,1,3,4,2]）中也可以將陣列轉化為圖來觀察：

由圖可以看出，環出現在了 1-3 間，起點和終點為3，所以返回重複值——3。

ps：因為方法很簡單就不對**解釋了

public

intfindduplicate1
(int
nums)}}
system.out.
println
("找不到重複數,返回0");
return0;
}

定義快指標——rabbit（兔子），慢指標——turtle（烏龜），兩者均從 index = 0 開始跑。

烏龜跑自己的值，兔子跑自己值的索引，即為烏龜跑了兩次。開始時 turtle 的值為0;

第一次迴圈結果：

比較值後不相等繼續跑：

第二次迴圈結果：

以此類推，在第五次迴圈後相遇，則把烏龜放到0處兔子繼續跑，但同步跑，每次步長都為1。

烏龜和兔子均跑自己的值：

經過兩次後找到相同數：

;//相遇後，兔子從相遇點出發，烏龜從起點出發

turtle =0;

while

(rabbit != turtle)

return rabbit;

}空間複雜度是對乙個演算法在執行過程中臨時占用（虛擬機器中）儲存空間大小的量度，記做s(n)=o(f(n))。

如當乙個演算法的空間複雜度為乙個常量，即不隨被處理資料量n的大小而改變時，可表示為o(1)；當乙個演算法的空間複雜度與以2為底的n的對數成正比時，可表示為o(log2n)；當乙個演算法的空間複雜度與n成線性比例關係時，可表示為o(n).

以下內容整理自： mars93的文章——o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

o(n)，就代表資料量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷演算法。

o(n2)，就代表資料量增大n倍時，耗時增大n的平方倍，這是比線性更高的時間複雜度。比如氣泡排序，就是典型的o(n2)的演算法，對n個數排序，需要掃瞄n×n次。

o(logn)，就代表當資料增大n倍時，耗時增大logn倍（以2為底的對數函式，比如，當資料增大256倍時，耗時只增大8倍）。比如二分查詢（每找一次排除一半的可能，256個資料中查詢只要找8次就可以找到目標）

o(nlogn)，就是n乘以logn，當資料增大256倍時，耗時增大256*8=2048倍。這個複雜度高於線性低於平方。歸併排序就是o(nlogn)的時間複雜度。

o(1)，就是最低的時空複雜度， 耗時或空間 與 輸入資料大小 無關，無論輸入資料增大多少倍，耗時/耗空間都不變。比如雜湊演算法，無論資料規模多大，都可以在一次計算後找到目標。

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