LeetCode算法题-Shortest Unsorted Continuous Subarray(Java实现)

这是悦乐书的第267次更新,第281篇原创

01 看题和准备

今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第134题(顺位题号是581)。给定一个整数数组,找到一个连续的子数组,按升序对该子数组进行排序,使得整个数组也按升序排序。找到最短的无序连续子数组并输出其长度。例如:

输入:[2,6,4,8,10,9,15]
输出:5
说明:按升序对[6,4,8,10,9]子数组进行排序,以使整个数组按升序排序。

注意:

  • 数组的长度在[1,100]范围内。

  • 数组可能包含重复项,因此这里的升序表示<=。

本次解题使用的开发工具是eclipse,jdk使用的版本是1.8,环境是win7 64位系统,使用Java语言编写和测试。

02 第一种解法

特殊情况:数组第一个元素大于数组最后一个元素,直接返回整个数组的长度即可。

正常情况:使用两层for循环,外层循环每次获取到一个元素,内层循环就从其后面一位开始,往后比较,如果当前元素比后面的元素大,将其索引记录下来,如果后面遇到了更大的元素,就将索引更新为较大的索引,此索引将作为结束位置索引。

而外层循环用来参与比较的当前元素,在当前元素比后面的元素大时,保留当前元素的索引,如果后面继续出现,就取其中较小的,此索引将作为开始位置索引。最后,如果结束位置的索引值大于开始位置的索引值,就两者相减并加1,反之返回0,表示数组有序。

此解法的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1)。

public int findUnsortedSubarray(int[] nums) {
    if (nums[0] > nums[nums.length-1]) {
        return nums.length;
    }
    int start = 0, end = nums.length;
    for (int i=0; i<nums.length-1; i++) {
        for (int j=i+1; j<nums.length; j++) { 
            if (nums[i] > nums[j]) {
                start = Math.max(start, j);
                end = Math.min(end, i);
            }
        }
    }
    return start - end > 0 ? start - end + 1 : 0;
}


03 第二种解法

特殊情况:数组第一个元素大于数组最后一个元素,直接返回整个数组的长度即可。

正常情况:将数组复制一份出来,然后对复制的数组进行排序,再和原数组进行比较,从头和尾分别循环比较,最后找到起始索引,做减法再加1,就是最短无序连续子数组的长度。

此解法的时间复杂度是O(n log(n)),空间复杂度是O(n)。

public int findUnsortedSubarray2(int[] nums) {
    if (nums[0] > nums[nums.length-1]) {
        return nums.length;
    }
    int[] temp = nums.clone();
    Arrays.sort(temp);
    int start = 0, end = nums.length-1;
    while (start < nums.length && nums[start] == temp[start]) {
        start++;
    }
    while (end > start && nums[end] == temp[end]) {
        end--;
    }
    return end - start + 1;
}


04 第三种解法

定义数组的最大值为数组第一个元素,最小值为倒数第一个元素,从数组第二个元素开始,每次拿当前元素与最大值比较,取较大的一个,拿最小值与倒数第二个(从后往前递增)元素比较取较小的一个,如果最大值大于当前元素,就把当前元素的索引赋值给end,如果最小值小于倒数第二个(从后往前递增)元素,就把倒数第二个(从后往前)元素的索引值赋值给start,最后做减法再加1,要是数组是有序的,最后返回的是0,所以end的初始值为-2,start的初始值为-1。

次解法的时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1)。

public int findUnsortedSubarray3(int[] nums) {
    if (nums[0] > nums[nums.length-1]) {
        return nums.length;
    }
    int n = nums.length, start = -1, end = -2;
    int min = nums[n - 1], max = nums[0];
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        max = Math.max(max, nums[i]);
        min = Math.min(min, nums[n - 1 - i]);
        if (max > nums[i]) {
            end = i;
        }
        if (min < nums[n - 1 - i]) {
            start = n - 1 - i;
        }
    }
    return end - start + 1;
}


05 小结

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posted @ 2019-03-05 08:42 程序员小川 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏