leetcode
leetcode 1651 ~ 1700
到目标元素的最小距离

到目标元素的最小距离

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 20 ms, 内存: 16.2 MB


/*
 * 思路:
 * 1. 使用Java Stream API遍历数组nums,查找等于target的下标i。
 * 2. 计算 abs(i - start) 的值并找到最小值。
 * 3. 返回最小值。
 */

import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int getMinDistance(int[] nums, int target, int start) {
        return IntStream.range(0, nums.length)
                        .filter(i -> nums[i] == target)
                        .map(i -> Math.abs(i - start))
                        .min()
                        .orElse(Integer.MAX_VALUE);
    }
}

解释

方法:

此题解通过遍历数组来寻找与目标值target相等的元素,并在此过程中计算并更新与起始位置start的最小绝对距离。对于数组中的每个元素,如果其值等于target,则计算其索引与start的绝对差值。如果这个差值小于当前记录的最小距离,则更新最小距离。遍历完成后,返回最小距离。由于题目保证target必在数组中出现,总会有一个有效的最小距离被返回。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
为什么在这个算法中,min_index变量被初始化但没有在后续逻辑中使用?
在提供的算法中,min_index确实被初始化了,但最终并没有在算法的任何关键功能中被使用。这可能是因为在最初的设计中考虑到了记录最近的目标值的位置,但后来发现仅需要计算最小距离就足够了。因此,这个变量可以被视为冗余,除非在未来的算法扩展中需要使用这个索引。
🦆
该算法是否考虑了数组中可能存在多个目标值target的情况,这是否影响了算法的效率?
该算法通过遍历整个数组来查找每一个等于target的元素,并计算距离,因此它确实考虑了数组中可能存在多个目标值的情况。尽管这样会增加计算量,但这确保能找到与起始位置最近的目标值的最小距离。在效率方面,这种方法的时间复杂度为O(n),其中n是数组的长度。对于数组中有多个目标值的情况,这是一个简单直接的解决方案,虽然在特定条件下可能存在更优化的方法。
🦆
在计算最小距离时,是否有可能通过双向搜索或其他方法来更快地找到最近的target?
是的,可以采用双向搜索等方法来可能提高搜索效率。例如,可以从数组的起始位置start同时向左和向右搜索,这样可以在遇到第一个target时立即停止搜索,可能在某些情况下减少搜索的总步数。这种方法特别适用于当target可能很靠近起始索引的一侧时。此外,如果数组是有序的,可以使用二分查找技术来快速定位到最近的target,进一步提高效率。然而,对于无序数组,双向搜索提供了一种相对平衡的方法来减少在最坏情况下的搜索次数。

相关问题