LeetCode 2574. 左右元素和的差值
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,请你找出一个下标从 0 开始的整数数组 answer ,其中:
answer.length == nums.length
answer[i] = |leftSum[i] - rightSum[i]|
其中:
leftSum[i] 是数组 nums 中下标 i 左侧元素之和。如果不存在对应的元素,leftSum[i] = 0 。
rightSum[i] 是数组 nums 中下标 i 右侧元素之和。如果不存在对应的元素,rightSum[i] = 0 。
返回数组 answer 。
示例 1:
输入:nums = [10,4,8,3]
输出:[15,1,11,22]
解释:数组 leftSum 为 [0,10,14,22] 且数组 rightSum 为 [15,11,3,0] 。
数组 answer 为 [|0 - 15|,|10 - 11|,|14 - 3|,|22 - 0|] = [15,1,11,22] 。
解法一:先计算出leftSum和rightSum,然后模拟即可:
class Solution {
public:
vector<int> leftRigthDifference(vector<int>& nums) {
int sz = nums.size();
vector<int> leftSum(sz);
leftSum[0] = 0;
for (int i = 1; i < sz; ++i) {
leftSum[i] = nums[i - 1] + leftSum[i - 1];
}
vector<int> rightSum(sz);
rightSum[sz - 1] = 0;
for (int i = sz - 2; i >= 0; --i) {
rightSum[i] = nums[i + 1] + rightSum[i + 1];
}
vector<int> ans(sz);
for (int i = 0; i < sz; ++i) {
ans[i] = abs(leftSum[i] - rightSum[i]);
}
return ans;
}
};
如果输入数组大小为n,此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法二:可以边遍历边计算leftSum和rightSum的当前和,从而减少空间复杂度:
class Solution {
public:
vector<int> leftRigthDifference(vector<int>& nums) {
int rightSum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);
int leftSum = 0;
int sz = nums.size();
vector<int> ans(sz);
for (int i = 0; i < sz; ++i) {
rightSum -= nums[i];
ans[i] = abs(leftSum - rightSum);
leftSum += nums[i];
}
return ans;
}
};
如果输入数组大小为n,此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· AI与.NET技术实操系列(五):向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 超详细:普通电脑也行Windows部署deepseek R1训练数据并当服务器共享给他人
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 上周热点回顾(3.3-3.9)
2021-02-27 MySQL技术neimu InnoDB存储引擎 学习笔记 第八章 备份与恢复