数组中不等三元组的数目
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题目描述
代码结果
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/*
* 思路:
* 1. 使用Java Stream API来处理三重嵌套循环的逻辑。
* 2. 使用IntStream来生成索引,然后通过条件过滤出满足条件的三元组。
* 3. 最终使用count()来计算符合条件的三元组数量。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public long countDistinctTriplets(int[] nums) {
int n = nums.length;
return IntStream.range(0, n - 2)
.boxed()
.flatMap(i -> IntStream.range(i + 1, n - 1)
.boxed()
.flatMap(j -> IntStream.range(j + 1, n)
.filter(k -> nums[i] != nums[j] && nums[i] != nums[k] && nums[j] != nums[k])
.mapToObj(k -> new int[]{i, j, k})))
.count();
}
}
解释
方法:
这个题解的思路是使用哈希表来记录已经看到的元素的出现次数,并同时遍历数组来构建三元组。具体步骤为:1. 初始化哈希表 `seen` 记录每个元素第一次出现时的位置。2. 从第二个元素开始遍历数组,对于每个元素 `nums[i]`,检查后续的每个元素 `nums[j]`,如果 `nums[i] != nums[j]`,那么尝试构建三元组。3. 对于每个有效的 `j`,计算在 `i` 之前且值等于 `nums[j]` 的元素的个数,这个数量可以通过 `seen` 获取。4. 更新结果 `res`,以及适当的更新 `seen` 哈希表。这个方法试图通过减少重复计算和有效利用哈希表来提高效率,但由于内部的嵌套循环,依然可能存在高的时间复杂度。
时间复杂度:
O(n^2)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
在题解中,为什么选择使用哈希表来记录元素的出现次数而不是直接使用数组?
▷🦆
题解中提到的方法似乎存在对数组中的每对元素遍历,那么这种方法的时间复杂度是多少?是否可以进一步优化?
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题解中的`seen`哈希表记录的是元素第一次出现的位置,这个信息在计算三元组数量时具体是如何使用的?
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