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leetcode 851 ~ 900
在长度 2N 的数组中找出重复 N 次的元素

在长度 2N 的数组中找出重复 N 次的元素

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 27 ms, 内存: 17.0 MB


/*
 * Problem Statement:
 * Given an array nums with 2n elements, n+1 of them are unique, and one element repeats exactly n times.
 * The task is to find the element that repeats n times.
 *
 * Solution Approach:
 * 1. Use Java Stream API to create a frequency map of elements.
 * 2. Filter the map to find the element with frequency n and return it.
 */

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;

public class FindRepeatingElementStream {
    public int repeatedNTimes(int[] nums) {
        int n = nums.length / 2;

        // Use Stream API to count frequencies of each element
        Map<Integer, Long> freqMap = Arrays.stream(nums)
                .boxed()
                .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));

        // Find the element with frequency n
        return freqMap.entrySet().stream()
                .filter(entry -> entry.getValue() == n)
                .map(Map.Entry::getKey)
                .findFirst()
                .orElse(-1); // Return -1 if not found (shouldn't happen as per problem statement)
    }
}

解释

方法:

该题解采用的是遍历数组中的每个元素,并使用 count 方法统计该元素在数组中出现的次数。当发现某个元素的计数大于 1 时,即认为找到了重复 n 次的元素,并立即返回该元素。这种方法利用了题目的特性:数组中只有一个元素重复 n 次,其他元素均不重复。

时间复杂度:

O(n^2)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
在题解中,为什么选择使用`count`方法而不是其他数据结构如哈希表来记录元素出现的次数?
题解选择使用`count`方法而不使用哈希表可能是因为`count`方法的代码实现简单直观,对于初学者来说更易于理解。此外,如果数组较小,使用`count`方法的性能损失不会特别明显。然而,这种方法在处理大数组时效率较低,因为每次调用`count`方法都需要遍历整个数组,导致整体时间复杂度较高。使用哈希表虽然能提高效率,但会稍微增加代码的复杂度。
🦆
题解中的算法在遇到最坏情况时的表现如何?是否可以举例说明这种最坏情况是怎样的?
在最坏情况下,题解中的算法的表现会非常低效。这种情况发生在需要多次调用`count`方法才能找到重复N次的元素时。例如,如果数组是`[1, 2, 3, ..., N-1, N, N]`,并且重复的元素`N`位于数组的最后位置,那么在发现重复元素之前,算法需要对每一个非重复元素执行一次完整的数组遍历。这意味着总计将执行大约`N*(N-1)/2`次比较,导致时间复杂度接近O(N^2)。
🦆
使用`count`方法会遍历整个数组来计数,这种方法是否会在数组很大时导致明显的性能问题?
是的,使用`count`方法在数组很大时会导致明显的性能问题。因为每次调用`count`都需要遍历整个数组以计算某个元素的出现次数,这导致每次元素检查的时间复杂度为O(N)。如果多次调用`count`(例如在未立即找到重复元素的情况下),这将导致总体时间复杂度达到O(N^2)。在元素数量巨大时,这将极大地影响算法的运行效率和响应时间。
🦆
题解中没有检查输入数组的长度和元素的范围,这种省略是否可能在实际应用中引发问题?
是的,省略对输入数组的长度和元素范围的检查可能在实际应用中引发问题。首先,如果输入数组的长度不是2N,那么算法的基本假设就不成立,可能导致异常或错误的结果。其次,如果元素的值超出了预期范围或数据类型限制,可能导致运行时错误。在实际应用中,良好的编程实践是对输入进行验证,确保它们符合预期的参数规格和约束,以增强程序的健壮性和可靠性。

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