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leetcode 2601 ~ 2650
设计机械累加器

设计机械累加器

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题目描述

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代码结果

运行时间: 48 ms, 内存: 22.8 MB


/*
 * 思路:
 * 由于不能使用循环和条件判断语句,我们使用Java Stream API来实现累加。
 * Stream.iterate用来生成从1开始的整数序列,然后使用limit方法限定到目标数值,最后使用sum求和。
 */
import java.util.stream.IntStream;

public class AccumulatorStream {
    public static int accumulate(int target) {
        return IntStream.iterate(1, n -> n + 1) // 从1开始的整数序列
                .limit(target) // 限定到目标数值
                .sum(); // 求和
    }
}

// 示例调用
// System.out.println(AccumulatorStream.accumulate(5)); // 输出 15
// System.out.println(AccumulatorStream.accumulate(7)); // 输出 28

解释

方法:

题解使用了递归的方法来实现一个机械累加器。由于题目限制了使用循环和条件判断语句,递归提供了一种可用的替代方案。在递归函数中,首先检查target是否大于1,如果是,则递归调用自身,传入target-1作为新的参数。这个递归调用持续进行,直到target减到1为止。每次函数调用都会将当前的target值加到累加器self.sum上。最终,当递归完成时,self.sum中储存了从1加到target的总和。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
在题解中,递归方法如何保证不会出现堆栈溢出错误,尤其是当`target`值非常大时?
在题解中,递归的深度依赖于`target`的值,因为每次递归调用会减少`target`的值直到1。Python 的默认递归深度限制大约为1000(这个值可以通过`sys.setrecursionlimit()`调整),因此当`target`的值不超过1000时,这种递归方法通常是安全的,不会引起堆栈溢出。然而,如果`target`的值大于1000,这种方法可能会导致堆栈溢出错误。为了处理更大的`target`值,可以考虑使用尾递归优化或迭代方法来减少堆栈占用。
🦆
题解中提到使用`target > 1 and self.mechanicalAccumulator(target - 1)`这种方式来代替条件判断,具体是如何工作的?
在Python中,逻辑运算符`and`会先评估左侧表达式的值;如果左侧表达式为假,则整个表达式的结果为假,且右侧表达式不会被执行。如果左侧表达式为真,那么右侧表达式会被执行,整个表达式的结果即为右侧表达式的结果。在这个题解中,`target > 1 and self.mechanicalAccumulator(target - 1)`的作用是:当`target`大于1时,递归调用`self.mechanicalAccumulator(target - 1)`;当`target`等于1时,由于`target > 1`为假,递归不再继续,从而避免了使用显式的条件判断语句。
🦆
递归函数每次调用自身时传入的是`target-1`,为何这样的递减方式可以保证函数最终能正确计算从1到`target`的总和?
递归函数通过每次将`target`的值减少1来逐步递减到1,这种方式确保了每个介于1和`target`之间的整数都恰好被加入到累加器`self.sum`中一次。递归的基本案例是`target`为1,此时递归停止,不再进行进一步的递归调用。通过这种从`target`递减到1的方式,确保了累加器可以收集到从1到`target`的所有整数的总和。

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