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leetcode 1051 ~ 1100
解压缩编码列表

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题目描述

代码结果

运行时间: 20 ms, 内存: 16.1 MB


/*
题目思路:
1. 使用Java Stream进行处理。
2. 使用IntStream.iterate以2为步长遍历数组nums的索引。
3. 将每对相邻元素[nums[i], nums[i+1]]转换为一个子流,子流包含nums[i]个nums[i+1]。
4. 使用flatMap将所有子流连接成一个流,并收集为一个列表。
*/

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class DecompressRLEListStream {
    public List<Integer> decompressRLElist(int[] nums) {
        return IntStream.iterate(0, i -> i + 2).limit(nums.length / 2)
                .flatMap(i -> IntStream.range(0, nums[i]).map(j -> nums[i + 1]))
                .boxed().collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) {
        DecompressRLEListStream solution = new DecompressRLEListStream();
        int[] nums1 = {1, 2, 3, 4};
        System.out.println(solution.decompressRLElist(nums1)); // 输出: [2, 4, 4, 4]
        int[] nums2 = {1, 1, 2, 3};
        System.out.println(solution.decompressRLElist(nums2)); // 输出: [1, 3, 3]
    }
}

解释

方法:

这道题的思路是通过遍历输入列表,每次取出一对 `[freq, val]`,然后根据 `freq` 的值生成由 `val` 组成的列表,并将这些列表拼接起来。遍历时步长为2,因为每次处理一对元素。

时间复杂度:

O(n^2)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
在这个算法中,处理每对 `[freq, val]` 时,是否有考虑到 `freq` 为 0 的情况,即不需要添加任何元素?
是的,算法在处理每对 `[freq, val]` 时已经默默地考虑了 `freq` 为 0 的情况。因为当 `freq` 为 0 时,`[nums[i + 1]] * nums[i]` 这一表达式会产生一个空列表,随后使用 `extend` 方法添加到 `res` 列表中时不会有任何变化。因此,如果 `freq` 为 0,结果列表不会添加任何元素,这符合题目的要求。
🦆
在算法的实现中,使用了 `extend` 方法将每个元素添加指定次数到结果列表,这个方法的内部实现是否会影响到算法的整体性能?
是的,`extend` 方法的内部实现会影响算法的整体性能。`extend` 方法添加一个列表到另一个列表的时间复杂度取决于被添加列表的长度。在本题中,`extend` 被用来添加由 `val` 重复 `freq` 次形成的列表。如果 `freq` 很大,那么重复操作和内存分配可能会较为耗时。然而,使用 `extend` 方法通常比逐个添加元素更高效,因为它可以优化内存分配和减少中间操作。
🦆
给定输入列表的结构 `[freq, val, freq, val, ...]`,是否存在一种更高效的方法来处理这种模式的数据,例如通过直接操作内存或使用特定的数据结构?
虽然当前的方法已经相对高效,但理论上可以考虑其他方法来优化内存使用和执行速度。例如,可以使用 NumPy 库直接在内存中构建和扩展数组,该库底层使用 C 语言实现,可以提供更快的数组操作性能。此外,如果在一个高级语言环境中实现,可以考虑使用生成器(generator)来延迟生成并逐个处理元素,这样可以减少一次性内存分配的需求。然而,这些方法可能需要额外的库支持和更复杂的实现。在大多数实际应用中,直接使用列表和 `extend` 方法已经足够高效和简单。

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