Trova il numero duplicato
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Trova il numero duplicato".
1. Impara
Il problema "Trova il numero duplicato" è una sfida chiave nella sezione Elenco collegato.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Trova il numero duplicato.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Trova il numero duplicato.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dato un array di numeri interi contenente n + 1 numeri interi dove ciascun numero intero è compreso nell'intervallo [1, n] compreso.
C'è solo un numero ripetuto in num, restituisci questo numero ripetuto.
È necessario risolvere il problema senza modificare i numeri dell'array e utilizzando solo spazio aggiuntivo costante.
Implementa una funzione findDuplicate(nums: list) -> int che restituisce il numero duplicato.
- •1 <= n <= 100000
- •nums.length == n + 1
- •1 <= nums[i] <= n
- •There is only one repeated number in nums, but it could be repeated more than once
Esempi
[1,3,4,2,2]
2
The duplicate number is 2. It appears twice in the array.
[3,1,3,4,2]
3
The duplicate number is 3. It appears twice in the array.
[3,3,3,3,3]
3
The duplicate number is 3. It appears five times.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def find_duplicate_opt(nums: list[int]) -> int:
slow, fast = 0, 0
while True:
slow = nums[slow]
fast = nums[nums[fast]]
if slow == fast:
break
slow2 = 0
while True:
slow = nums[slow]
slow2 = nums[slow2]
if slow == slow2:
return slowCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def find_duplicate_brute(nums: list[int]) -> int:
nums.sort()
for i in range(len(nums) - 1):
if nums[i] == nums[i + 1]:
return nums[i]
return -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked List data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema dell'elenco collegato standard.
Domande correlate
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