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leetcode 1901 ~ 1950
将找到的值乘以 2

将找到的值乘以 2

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题目描述

代码结果

运行时间: 26 ms, 内存: 16.1 MB


/*
 * This solution uses Java Streams to handle the array operations.
 * We create a Set from the array and use a lambda to double 'original' until it is not found in the set.
 */
import java.util.Arrays;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public int findFinalValueStream(int[] nums, int original) {
    // Convert the array to a Set
    Set<Integer> numSet = Arrays.stream(nums).boxed().collect(Collectors.toSet());
    // Use a while loop with the set's contains method
    while (numSet.contains(original)) {
        original *= 2;
    }
    // Return the final value of 'original'
    return original;
}

解释

方法:

此题解采用的是简单的迭代思路。它从给定的 original 值开始,不断地检查该值是否在 nums 数组中。如果在,就将该值乘以 2,然后继续检查。这个过程一直持续到 original 不再出现在 nums 中为止。最终返回的 original 就是经过多次翻倍后的结果。

时间复杂度:

O(nlog2(max(nums)))

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
你是如何确定这种迭代方法是处理这个问题的最有效方式?是否有其他算法可以更快地解决?
迭代方法简单且直接,适用于无须额外数据结构的情况下求解问题。然而,它在效率上并不总是最优。例如,如果将 nums 数组转换为哈希集合,可以将 `in` 操作的时间复杂度从 O(n) 降低到平均 O(1),从而提高整个算法的效率。此外,如果知道数字的范围有限,可以使用数组或位向量来进一步优化查找操作。
🦆
此算法中,如果 `nums` 数组非常大或者 `original` 的值非常小,会如何影响算法的性能?
如果 `nums` 数组非常大,每次 `in` 操作都需要遍历整个数组,这会导致性能显著下降,特别是在 `original` 需要多次翻倍才能找到不在数组中的值时。如果 `original` 的值非常小,它可能需要多次迭代才能达到一个不再 `nums` 中的值,每次迭代都可能涉及到整个数组的遍历,从而导致性能问题。
🦆
算法实现中使用了 `while original in nums` 操作,这种检查方式在 Python 中是如何实现的,它能保证最优的性能吗?
在 Python 中,`in` 操作对于列表来说是通过线性搜索实现的,其时间复杂度为 O(n),这意味着每次检查都需要遍历整个数组。这种方式在数据量较小时表现尚可,但随着数据量增加,性能会显著下降。因此,这种检查方式并不能保证最优的性能,尤其是在处理大规模数据时。
🦆
如果 `nums` 中含有重复元素,这会对算法的效率或结果产生什么影响?
在当前的算法实现中,`nums` 数组中的重复元素不会对结果产生影响,因为我们只关心某个值是否存在于数组中,而不关心它出现的次数。然而,重复元素会增加每次 `in` 操作的处理时间,因为即使在找到匹配项后,搜索仍将继续到数组末尾。因此,重复元素会降低算法的效率。

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