从一道简单算法题里面解释什么叫做 O(1)

开发 前端 算法
题目要求从一个有序数组 nums 中,原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次。返回删除后数组的长度。不能使用额外的数组空间,使用 O(1)空间复杂度。

 [[396914]]

今天有同学在粉丝群里面问了一个算法题:

对话中的题目如下:

题目要求从一个有序数组 nums 中,原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次。返回删除后数组的长度。不能使用额外的数组空间,使用 O(1)空间复杂度。

这个同学之所以做错了,是因为他没有理解什么叫做 O(1)空间复杂度。他在第3行实际上生成了一个新的列表。这个列表的长度取决于原来列表的长度,原来列表不重复的元素越多,这个新的列表也就越长,所以它的空间复杂度是 O(n)。而且题目要求“原地”修改原来的列表,而不是生成新的列表。

我们先说说什么叫做O(1)空间复杂度。它不是指只能申请1个变量,而是指你额外申请的变量数量是恒定的,不会根据输入列表元素的数量而变化。所以,即使你申请1万个变量,但无论输入的原列表有1个元素还是1亿个元素,你始终只使用这1万个变量,那么也可以说空间复杂度为 O(1)。

再来说说什么叫做原地修改。这就是说,你直接修改输入的列表,不额外使用新的列表。我们知道,在 Python 里面,向列表里面添加一个元素使用xxx.append(yy),从列表里面根据索引删除一个元素xxx.pop(index),都是原地修改。

回到这道题目,这道题属于 LeetCode 上面简单级别的题目,如果要应聘好一些的互联网公司,这种题目应该能做到信手拈来。

这道题的关键,在于原来的列表是有序列表,所以重复的数字一定是连在一起的。因此, 我们只需要逐一检查当前元素跟上一个元素是否相同,如果相同,就移除当前元素,如果不同,就检查下一个元素。

因此,我们来写代码:

  1. class Solution: 
  2.     def removeDuplicates(self, nums): 
  3.         if not nums: 
  4.             return 0 
  5.         last = None 
  6.         index = 0 
  7.         length = len(nums) 
  8.         while index < length: 
  9.             ele = nums[index
  10.             if index == 0: 
  11.                 last = ele 
  12.                 index = 1 
  13.             elif ele == last
  14.                 length -= 1 
  15.                 nums.pop(index
  16.             else
  17.                 last = ele 
  18.                 index += 1 
  19.         return length 

运行效果如下图所示:

需要注意的是,这道题的时间复杂度是 O(n),因为从列表里面根据索引删除元素的时候,后面的元素会依次向前移动一位。一般来说,时间复杂度和空间复杂度是不能兼得的。你可以用空间换时间,也可能用时间换空间,但是很难做到同时又不占空间又不占时间。

本文转载自微信公众号「未闻Code」,可以通过以下二维码关注。转载本文请联系未闻Code公众号。

 

责任编辑:武晓燕 来源: 未闻Code
相关推荐

2023-12-26 08:10:18

Postgresql数据库Oracle

2021-03-02 11:29:50

算法算法分析前端

2018-03-13 16:04:45

Promise执行顺序

2022-01-19 11:39:15

数据治理大数据数据

2021-03-27 10:59:45

JavaScript开发代码

2022-02-08 18:09:20

JS引擎解析器

2009-08-11 14:59:57

一道面试题C#算法

2024-03-18 13:32:11

2021-04-13 08:50:21

JS作用域面试题

2018-04-26 11:23:01

Linuxfork程序

2009-08-11 10:12:07

C#算法

2021-08-16 07:56:58

C++字符串算法

2017-11-21 12:15:27

数据库面试题SQL

2009-01-08 21:21:45

程序员笔记

2009-08-11 15:09:44

一道面试题C#算法

2022-07-26 01:11:09

AMD芯片Intel

2014-11-11 15:46:54

MapReduce算法

2011-08-18 09:33:23

2018-01-29 15:25:05

前端JSDate对象

2009-12-16 09:58:35

Chrome OS
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号