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  • 我需要创建一个程序,不仅可以将2个数组放在一起,而且还可以避免打印两次在数组上重复的数字。例如:1,2,3,4,5 //Array 15,6,7,8,4 //Array 21,2,3,4,5,6,7,8 //Array 1 & 2 together我听说Hashshet可以帮忙...

    我需要创建一个程序,不仅可以将2个数组放在一起,而且还可以避免打印两次在数组上重复的数字。

    例如:

    1,2,3,4,5 //Array 1

    5,6,7,8,4 //Array 2

    1,2,3,4,5,6,7,8 //Array 1 & 2 together

    我听说Hashshet可以帮忙执行此操作,但我不确定它是否有效。 我刚刚开始编程,所以我不知道很多这样的东西。

    希望有人可以帮助我。

    谢谢

    你是在正确的道路上,只需编码!

    所以这取决于你想做什么。 你想要消除重复,你想要订购它们......类Arrays,Collections和Interface Collection是很好的起点

    看看这些链接:stackoverflow.com/questions/80476/… 和stackoverflow.com/questions/4697255/combine-two-integer-arrays

    这看起来像一个重复的问题,请看链接stackoverflow.com/questions/5818057/union-of-2-arrays-in-java

    HashSet hs = new HashSet();

    for(int i=0;i

    hs.add(arr1[i]);

    }

    以同样的方式做第二个数组。

    hs不包含任何重复值。

    这是否维持元素的顺序? 根据我的理解,HashSet在迭代时不保证顺序

    不,这不保持秩序。 如果您需要维护订单,请尝试使用LinkedHashSet

    您也可以使用TreeSet,它将按递增顺序对所有元素进行排序。

    试试这个:

    String arr[] = {"1","2","3","4"};

    String arr2[] = {"1","2","3","4","5"};

    List numList = new ArrayList(Arrays.asList(arr));

    Collections.addAll(numList, arr2);

    Set aSet = new HashSet(numList);

    Iterator iterator = aSet.iterator();

    while (iterator.hasNext()) {

    System.out.println(iterator.next());

    }

    如果需要删除重复项并保留插入项的顺序,则可以使用LinkedHashSet:

    Set set = new LinkedHashSet();

    for(int i = 0;i < firstArray.length; i++){

    set.add(firstArray[i]);

    }

    // set now contains 1,2,3,4,5

    for(int i = 0;i < secondArray.length; i++){

    set.add(secondArray[i]);

    }

    // set now contains 1,2,3,4,5,6,7,8

    如果您不需要保留插入顺序,则可以将set的实现更改为HashSet:

    Set set = new HashSet();

    添加ArrayList1,ArrayList2并生成单个arraylist ArrayList3。

    现在将其转换为

    Set Unique_set = new HashSet(Arraylist3);

    在独特的设置中,您将获得独特的元素。

    注意

    ArrayList允许复制值。 Set不允许值重复。希望你的问题得到解决。

    我将给你一般的算法,我会留给你编码。

    创建一个大小等于array1.length+array2.length的新数组(称为结果)

    创建类型为的哈希映射

    在遍历数组时,在将数字复制到"结果"之前检查数字是否存在于hashmap中(如果布尔值为true则存在)。如果不是您可以安全地复制到结果中,请将该数字的布尔值翻转为true。

    当你到达第一个数组的末尾时。将第二个循环的索引变量设置为等于第一个数组的长度,然后重复步骤3。

    如果你不知道HashMap,这是如何初始化它。 Get()将通过其键检索元素,put()将在您指定的键上放置一个值(在您的情况下将是数字)。

    HashMap map = new HashMap();

    我希望它能帮助你

    合并排序算法

    合并排序代码

    59e078c58435f5072ff1e9cd599dfe99.gif

    这只有在他想要对数组进行排序时才有用(我假设他没有)。 此外,它不会消除重复,它只是使它们更容易找到。

    在合并排序中你学会了如何组合多个数组。而且它还表明他做了一些事情来对它们进行排序,这样他就可以使用合并排序做同样的事情

    但是你并没有消除重复,而是破坏了数组的顺序

    他可以检查是否有重复的项目并转到下一个项目

    我意识到这一点,但它仍然没有维持元素的顺序。 你正在对数组进行排序,他没有说他需要对它进行排序。

    结合

    int lengthA = arrayA.length;

    int lengthB = arrayB.length;

    Sample[] result = new Sample[arrayA + arrayB];

    System.arraycopy(arrayA, 0, result, 0, lengthA);

    System.arraycopy(arrayA, 0, result, lengthA, lengthB);

    然后将所有数组值添加到Set中。它会减少重复值。

    使用以下简单代码:

    List arr1=new ArrayList<>();   //1 2 3 4 5

    List arr2=new ArrayList<>();   // 5 6 7 8

    Set res=new HashSet<>();

    res.addAll(arr1);

    res.addAll(arr2);

    System.out.println(res); //1 2 3 4 5 6 7 8

    第1步:初始化第三个新数组

    步骤2:迭代两个数组并将所有元素存储在第三个数组中

    第3步:排序第三个数组

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  • java——数组

    2019-10-04 02:02:22
    数组是多个同样数据类型数组组合,当中数据类型是不论什么数据类型。 数组变量是引用类型变量,数组能够作为对象,数组中的每个元素相当于对象的成员变量,所以数组元素能够默认初始化。(博客java——变量分类有...

        数组是多个同样数据类型数组组合,当中数据类型是不论什么数据类型。

        数组变量是引用类型变量,数组能够作为对象,数组中的每个元素相当于对象的成员变量,所以数组元素能够默认初始化。(博客java——变量分类有关于成员变量初始化的说明)。

    一维数组

    声明

    type var[];或者type[] var

    初始化

    动态初始化:定义与数组元素分配和赋值分开操作

    int a[];
    a=new int[3];
    a[0]=0;
    a[1]=1;
    a[2]=2;

    静态初始化:定义的同一时候为数组元素分配空间并赋值

    int a[]={1,2,3};

    内存分析

    class TestArray
    {
    	public static void main(String arg[])
    	{
    		int[] s;
    		s=new int[5];
    		for(int i=0;i<5;i++)
    		{
    			s[i]=i;
    		}
    	}
    }

    以上程序运行到最后。内存应该是这种:

    二维数组

    二维数组能够看做以数组为元素的数组。

    初始化

    动态初始化(注:java中多维数组的声明和创建依照从高维到低维的顺序进行

    int a[][]=new int[3][];
    a[0]=new int[2];
    a[1]=new int[4];
    a[2]=new int[3];

    静态初始化

    int a[][]={{1,2},{2,3},{3,4}};

    内存分析:

    class TestArr
    {
    	public static void main(String arg[])
    	{
    		int s[][]=new int[3][];
    		s[0]=new int[2];
    		s[1]=new int[4];
    		s[2]=new int[3];
    		for(int i=0;i<a.length;i++)
    		{
    			for(int j=0;j<s[i].length;j++)
    			{
    				s[i][j]=i;
    			}
    		}
    		
    	}
    }

    以上程序运行到最后,内存应该是这种


    总结

        1.java中一维数组的元素是数据类型同样的变量,而二维数组就是将多个一维数组组合成数组,所以理解好一维非常重要。2.数组是引用变量,能够作为一个对象。而它的元素就是成员变量。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhchoutai/p/7122967.html

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  • 给定下面这样一个整型数组:我们随意选择一个特定值,比如13,要求找出三数之和等于13的全部组合。由于5+6+2=13, 5+1+7=13,3+9+1=13,所以最终的输出结果如下:【5, 6,2】【5, 1,7】【3, 9,1】小灰的思路,...

    程序员小灰

    尝试在数组中找到和为“特定值”的三个数

    题目的具体要求是什么呢?给定下面这样一个整型数组:

    2d45f619cab258c188ad1155afad8a1a.png

    我们随意选择一个特定值,比如13,要求找出三数之和等于13的全部组合。

    由于5+6+2=13, 5+1+7=13,3+9+1=13,所以最终的输出结果如下:

    【5, 6,2】

    【5, 1,7】

    【3, 9,1】

    4970ad76bee8fad7ab59bee2f89990f4.png
    d7d4669ad4a04c909e9100e9ea7d036e.png

    小灰的思路,是把原本的“三数之和问题”,转化成求n次“两数之和问题”。

    a3f9c45fddc695b166730c66a39c1a47.png

    我们以上面这个数组为例,选择特定值13,演示一下小灰的具体思路:

    第1轮,访问数组的第1个元素5,把问题转化成从后面元素中找出和为8(13-5)的两个数:

    1740565de7d0909026da4663fa5207be.png

    如何找出和为8的两个数呢?按照上一次所讲的,我们可以使用哈希表高效求解:

    c582f689d1d47c6ebad7b9b340b1a571.png

    第2轮,访问数组的第2个元素12,把问题转化成从后面元素中找出和为1(13-12)的两个数:

    973ab2e1a669bf1e5ed49b01491d72b5.png

    第3轮,访问数组的第3个元素6,把问题转化成从后面元素中找出和为7(13-6)的两个数:

    b10b04ae3bc5ab002ba9c4e66102f985.png

    以此类推,一直遍历完整个数组,相当于求解了n次两数之和问题。

    181d58cac0e9e9243554fdcf70388ae4.png
        public static List> threeSum(int[] nums, int target) {        List> resultList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i  map = new HashMap<>();            int d1 = target - nums[i];            //寻找两数之和等于d1的组合            for (int j = i+1; j 

    在上面的代码中,每一轮解决“两数之和问题”的时间复杂度是O(n),一共迭代n轮,所以该解法总的时间复杂度是O(n²)

    至于空间复杂度,同一个哈希表被反复构建,哈希表中最多有n-1个键值对,所以该解法的空间复杂度是O(n)

    d1b614bdae732bd956a0504d2ce06f4a.png
    7a147bb98383975d811253db664f0132.png
    c5cb0088d9579bda7132763ab21a7fdf.png
    32b9f41712959e6104862f3c9d0b8308.png

    我们仍然以之前的数组为例,对数组进行升序排列:

    f6218de4fe843fa5d85580befc0a6a24.png
    39d1d83eb171607b842994bd1f5987ca.png
    e35f6b344af3cf7fc56a6def5292e76c.png

    这样说起来有些抽象,我们来具体演示一下:

    第1轮,访问数组的第1个元素1,把问题转化成从后面元素中找出和为12(13-1)的两个数。

    如何找出和为12的两个数呢?我们设置两个指针,指针j指向剩余元素中最左侧的元素2,指针k指向最右侧的元素12:

    b380b2ff01cda74c76625eff13a03e60.png

    计算两指针对应元素之和,2+12 = 14 > 12,结果偏大了。

    由于数组是按照升序排列,k左侧的元素一定小于k,因此我们把指针k左移一位:

    deafbbb283ae5f087874e2f5b251533d.png

    计算两指针对应元素之和,2+9 = 11< 12,这次结果又偏小了。

    j右侧的元素一定大于j,因此我们把指针j右移一位:

    dba98f4b65b24cbbc506856420677ab5.png

    计算两指针对应元素之和,3+9 = 12,正好符合要求!

    因此我们成功找到了一组匹配的组合:1,3,9

    但这并不是结束,我们要继续寻找其他组合,让指针k继续左移:

    0257b73c30f2d77def1f072396cb0b22.png

    计算两指针对应元素之和,3+7 = 10< 12,结果偏小了。

    于是我们让指针j右移:

    181fc6e4c8ac2d8a560092a4c7c5c56b.png

    计算两指针对应元素之和,5+7 = 12,又找到符合要求的一组:

    1,5,7

    我们继续寻找,让指针k左移:

    235c7e8f54e15009b7ffdd1983677312.png

    计算两指针对应元素之和,5+6 = 11< 12,结果偏小了。

    于是我们让指针j右移:

    ea9e1337c3006cb0e171d16b78fa96e8.png

    此时双指针重合在了一起,如果再继续移动,就有可能和之前找到的组合重复,因此我们直接结束本轮循环。

    第2轮,访问数组的第2个元素2,把问题转化成从后面元素中找出和为11(13-2)的两个数。

    我们仍然设置两个指针,指针j指向剩余元素中最左侧的元素3,指针k指向最右侧的元素12:

    5d6612687316704eb6ce6057e3acb51e.png

    计算两指针对应元素之和,3+12 = 15 > 11,结果偏大了。

    我们让指针k左移:

    9bd9839b18707e6cb27f7e6c1b5c965a.png

    计算两指针对应元素之和,3+9 = 12 > 11,结果仍然偏大。

    我们让指针k继续左移:

    635527ac03ab0af1a0efcb2b8549a481.png

    计算两指针对应元素之和,3+7 = 10 < 11,结果偏小了。

    我们让指针j右移:

    57937454e1eac28c082934709aaab173.png

    计算两指针对应元素之和,5+7 = 12 > 11,结果又偏大了。

    我们让指针k左移:

    d38479bb2998136816ffe10f88b2ea81.png

    计算两指针对应元素之和,5+6 = 11,于是我们又找到符合要求的一组:

    2,5,6

    我们继续寻找,让指针k左移:

    c5c4be7be692ca60b3e95c054b8d4a82.png

    此时双指针又一次重合在一起,我们结束本轮循环。

    按照这个思路,我们一直遍历完整个数组。

    像这样利用两个指针指向数组两端,不断向中间靠拢调整来寻找匹配组合的方法,就是双指针法,也被称为“夹逼法”。

    2aecce6886f6753458ec4ff5208b5d0b.png
    2df30425c2d9bb5f9038963f340b6579.png
        public static List> threeSumv2(int[] nums, int target) {        Arrays.sort(nums);        List> resultList = new ArrayList>();        //大循环        for (int i = 0; i d) {                    k--;                }                //双指针重合,跳出本次循环                if (j == k) {                    break;                }                if (nums[j] + nums[k] == d) {                    List list = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[k]);                    resultList.add(list);                }            }        }        return resultList;    }

    上面这段代码表面上有三层循环,但每一轮指针j和k的移动次数加起来最多n-1次,因此该解法的整体时间复杂度是O(n²)

    最关键的是,该解法并没有使用额外的集合(排序是直接在输入数组上进行的),所以空间复杂度只有O(1)

    61a23b66c6d91c065e9dfef2d1f27db9.png
    7d789cc14bc1f04d4a4781a38067cdb6.png
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  • 给定下面这样一个整型数组:我们随意选择一个特定值,比如13,要求找出三数之和等于13的全部组合。由于5+6+2=13,5+1+7=13,3+9+1=13,所以最终的输出结果如下:【5, 6,2】【5, 1,7】【3, ...

    前一段时间,我们介绍了LeetCode上面的一个经典算法题【两数之和问题】。

    这一次,我们把问题做一下扩展,尝试在数组中找到和为“特定值”的三个数

    题目的具体要求是什么呢?给定下面这样一个整型数组:

    fceb69cb2d655d84231a60764705e7f3.png

    我们随意选择一个特定值,比如13,要求找出三数之和等于13的全部组合。

    由于5+6+2=13, 5+1+7=13,3+9+1=13,所以最终的输出结果如下:

    【5, 6,2】

    【5, 1,7】

    【3, 9,1

    d1ac0831d122fd88470b6ad958cf5441.png

    289563ba53005a7bab35842f99693537.png

    小灰的思路,是把原本的“三数之和问题”,转化成求n次“两数之和问题”。

    805a14a204b355f9b08c056d6b9e31ba.png

    我们以上面这个数组为例,选择特定值13,演示一下小灰的具体思路:

    第1轮,访问数组的第1个元素5,把问题转化成从后面元素中找出和为8(13-5)的两个数:

    eff52beafaf4e713f53c93221ce63ee7.png

    何找出和为8的两个数呢?按照上一次所讲的,我们可以使用哈希表高效求解:

    553af282916cd07eb7cde7169c81a7d7.png

    第2轮,访问数组的第2个元素12,把问题转化成从后面元素中找出和为1(13-12)的两个数:

    0ad1e3c408ce54f8a2390b8f89ef4fe9.png

    第3轮,访问数组的第3个元素6,把问题转化成从后面元素中找出和为7(13-6)的两个数:

    fcdc58513e5cefc7c1174c521b7e6aaa.png

    以此类推,一直遍历完整个数组,相当于求解了n次两数之和问题。

    abd85f680dfc68bd2ea3cd2516ddad5d.png

        public static List> threeSum(int[] nums, int target) {
            List> resultList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i             Map map = new HashMap<>();int d1 = target - nums[i];//寻找两数之和等于d1的组合for (int j = i+1; j                 int d2 = d1 - nums[j];if (map.containsKey(d2)) {
                        resultList.add(Arrays.asList(nums[i], d2, nums[j]));
                    }
                    map.put(nums[j], j);
                }
            }return resultList;
        }

    在上面的代码中,一轮解决“两数之和问题”的时间复杂度是O(n),一共迭代n轮,所以该解法总的时间复杂度是O()

    至于空间复杂度,同一个哈希表被反复构建,哈希表中最多有n-1个键值对,所以该解法的空间复杂度是O(n)

    020210039a93db27fbe96fc2d8f9b9d8.png

    041630f282d87b1bdea0d63155d25cec.png

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    e2981e936c3a7af804e27d6b720d9c84.png

    我们仍然以之前的数组为例,对数组进行升序排列:

    ae45bdb7940f52208adb793c272be174.png

    21758280e8dd18cb3912c68b96e67ca9.png

    8a5e7ee54f4fb03aaeac31baf306c00d.png

    这样说起来有些抽象,我们来具体演示一下:

    第1轮,访问数组的第1个元素1,把问题转化成从后面元素中找出和为12(13-1)的两个数。

    何找出和为12的两个数呢?我们设置两个指针,指针j指向剩余元素中最左侧的元素2,指针k指向最右侧的元素12:

    9a7039fba487d14f03efccdf5842c6fc.png

    计算两指针对应元素之和,2+12 = 14 > 12,结果偏大了。

    由于数组是按照升序排列,k左侧的元素一定小于k,因此我们把指针k左移一位:

    eeb5d1011ca5b4c6ae3bf76d7ed729bf.png

    计算两指针对应元素之和,2+9 = 11< 12,这次结果又偏小了。

    j右侧的元素一定大于j,因此我们把指针j右移一位:

    74238a2173b834d7d43ce37c3ac7591f.png

    计算两指针对应元素之和,3+9 = 12,正好符合要求!

    因此我们成功找到了一组匹配的组合:1,3,9

    但这并不是结束,我们要继续寻找其他组合,让指针k继续左移:

    396ade536305237a7f691b19988a846f.png

     计算两指针对应元素之和,3+7 = 10< 12,结果偏小了。

    于是我们让指针j右移:

    2f4161b451efa56365d266c445805433.png

    计算两指针对应元素之和,5+7 = 12,又找到符合要求的一组:

    1,5,7

    我们继续寻找,让指针k左移:

    d58a3d62f943c9a0fac30646f125f34b.png

     计算两指针对应元素之和,5+6 = 11< 12,结果偏小了。

    于是我们让指针j右移:

    9dd6fc6f471dbd5afe1e82a469c6a87e.png

    此时双指针重合在了一起,如果再继续移动,就有可能和之前找到的组合重复,因此我们直接结束本轮循环。

    第2轮,访问数组的第2个元素2,把问题转化成从后面元素中找出和为11(13-2)的两个数。

    我们仍然设置两个指针,指针j指向剩余元素中最左侧的元素3,指针k指向最右侧的元素12:

    80a4e138e3628b4bc72c16bbad0d964a.png

     计算两指针对应元素之和,3+12 = 15 > 11,结果偏大了。

    我们让指针k左移:

    d00a94184eec81d8150c869e64b7585e.png

     计算两指针对应元素之和,3+9 = 12 > 11,结果仍然偏大。

    我们让指针k继续左移:

    d1c82431aa863e10018b8f4563a70e29.png

     计算两指针对应元素之和,3+7 = 10 < 11,结果偏小了。

    我们让指针j右移:

    9ab409562d24fc1cac91c3347f49b551.png

     计算两指针对应元素之和,5+7 = 12 > 11,结果又偏大了。

    我们让指针k左移:

    2b340349ac35755d51d430b3544e9305.png

     计算两指针对应元素之和,5+6 = 11,于是我们又找到符合要求的一组:

    2,5,6

    我们继续寻找,让指针k左移:

    43563fdbe70a61ee154a4279e7026679.png

    此时双指针又一次重合在一起,我们结束本轮循环。

    按照这个思路,我们一直遍历完整个数组。

    像这样利用两个指针指向数组两端,不断向中间靠拢调整来寻找匹配组合的方法,就是双指针法,也被称为“夹逼法”。

    334d0c6ea234b40e3d36de5def946bdb.png

    3edfc643986d88dbc7886eb471ee4bbe.png

        public static List> threeSumv2(int[] nums, int target) {
            Arrays.sort(nums);
            List> resultList = new ArrayList>();//大循环for (int i = 0; i             int d = target - nums[i];// j和k双指针循环定位,j在左端,k在右端for (int j=i+1,k=nums.length-1; j                // k指针向左移动while (jd) {
                        k--;
                    }//双指针重合,跳出本次循环if (j == k) {break;
                    }if (nums[j] + nums[k] == d) {
                        List list = Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[k]);
                        resultList.add(list);
                    }
                }
            }return resultList;
        }

    上面这段代码表面上有三层循环,但每一轮指针j和k的移动次数加起来最多n-1次,因此该解法的整体时间复杂度是O(n²)

    最关键的是,该解法并没有使用额外的集合(排序是直接在输入数组上进行的),所以空间复杂度只有O(1)

    4a1d814784c3cf2b573f8cba3a11bc23.png

    6ff1befe9c7fc95b61dce503aecc6e97.png

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