【LeetCode通关全记录】658. 找到 K 个最接近的元素

【LeetCode通关全记录】658. 找到 K 个最接近的元素

题目地址658. 找到 K 个最接近的元素

解法1:删除法(双指针)

从数组的两端不断删除与x的差值更大的元素直到数组长度为k,看到这题第一个想到的就是这个方法,也是一个比较简单的方法,可惜的是在n很大k很小的时候效率不高。

注意:因为若x在数组中那么xarr[0]大而比arr[len(arr)-1]小,所以如果不想调用math.Abs()或者自己写绝对值函数取绝对值的话判断条件就需要写成x-arr[0] > arr[len(arr)-1]-xx不在数组中的情况也是类似的考虑方法。

func findClosestElements(arr []int, k int, x int) []int {
    for len(arr) > k {
        if x-arr[0] > arr[len(arr)-1]-x {
            arr = arr[1:]
        } else {
            arr = arr[:len(arr)-1]
        }
    }
    return arr
}

执行用时: 32 ms(超过97%的Golang提交记录)

内存消耗: 6.9 MB(超过39%的Golang提交记录)

时间复杂度:O(n - k)

空间复杂度:O(1)

解法2:二分查找

标准的二分查找代码,只不过判断条件改成了判断x-arr[mid]arr[mid+k]-x的大小关系而不是判断xarr[mid]是否相等,并且因为要返回k个元素所以起始条件中的右边界slen(arr)-k而不是len(arr)

这种方法不如删除法好想到,但是最坏时间复杂度更优秀一些。

func findClosestElements(arr []int, k int, x int) []int {
  s, g := len(arr)-k, 0
    for g < s {
        mid := (s + g) / 2
        if x-arr[mid] > arr[mid+k]-x {
            g = mid + 1
        } else {
            s = mid
        }
    }
    return arr[g : g+k]
}

执行用时: 36 ms(超过85%的Golang提交记录)

内存消耗: 6.9 MB(超过62%的Golang提交记录)

时间复杂度:O(logn + k)

空间复杂度:O(1)

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