当前位置: 首页 > news >正文

排序题目:最小绝对差

文章目录

  • 题目
    • 标题和出处
    • 难度
    • 题目描述
      • 要求
      • 示例
      • 数据范围
  • 解法
    • 思路和算法
    • 代码
    • 复杂度分析

题目

标题和出处

标题:最小绝对差

出处:1200. 最小绝对差

难度

2 级

题目描述

要求

给定整数数组 arr \texttt{arr} arr,其中每个元素都不相同,找到所有具有最小绝对差的元素对。

按升序的顺序返回元素对列表,每个元素对 [a, b] \texttt{[a, b]} [a, b] 满足:

  • a, b \texttt{a, b} a, b 是数组 arr \texttt{arr} arr 中的元素。
  • a < b \texttt{a} < \texttt{b} a<b
  • b − a \texttt{b} - \texttt{a} ba 等于数组 arr \texttt{arr} arr 中的任意两个元素的最小绝对差。

示例

示例 1:

输入: arr = [4,2,1,3] \texttt{arr = [4,2,1,3]} arr = [4,2,1,3]
输出: [[1,2],[2,3],[3,4]] \texttt{[[1,2],[2,3],[3,4]]} [[1,2],[2,3],[3,4]]
解释:最小绝对差是 1 \texttt{1} 1。将所有绝对差等于 1 \texttt{1} 1 的元素对按升序的顺序加入列表并返回。

示例 2:

输入: arr = [1,3,6,10,15] \texttt{arr = [1,3,6,10,15]} arr = [1,3,6,10,15]
输出: [[1,3]] \texttt{[[1,3]]} [[1,3]]

示例 3:

输入: arr = [3,8,-10,23,19,-4,-14,27] \texttt{arr = [3,8,-10,23,19,-4,-14,27]} arr = [3,8,-10,23,19,-4,-14,27]
输出: [[-14,-10],[19,23],[23,27]] \texttt{[[-14,-10],[19,23],[23,27]]} [[-14,-10],[19,23],[23,27]]

数据范围

  • 2 ≤ arr.length ≤ 10 5 \texttt{2} \le \texttt{arr.length} \le \texttt{10}^\texttt{5} 2arr.length105
  • -10 6 ≤ arr[i] ≤ 10 6 \texttt{-10}^\texttt{6} \le \texttt{arr[i]} \le \texttt{10}^\texttt{6} -106arr[i]106

解法

思路和算法

当数组有序时,每个元素的相邻元素是数组中与该元素最接近的元素,因此最小绝对差一定是排序后的数组中的两个相邻元素之差。

首先将数组排序,然后遍历排序后的数组,计算每一对相邻元素的绝对差,即可得到最小绝对差。

得到最小绝对差之后,再次遍历排序后的数组,计算每一对相邻元素的绝对差,当相邻元素的绝对差等于最小绝对差时,将这一对相邻元素添加到结果列表中,遍历结束之后即可得到所有具有最小绝对差的元素对。

由于是遍历排序后的数组寻找具有最小绝对差的元素对,因此遍历元素对的顺序是递增顺序,可以确保结果列表中的元素对按升序的顺序排列。

代码

class Solution {public List<List<Integer>> minimumAbsDifference(int[] arr) {Arrays.sort(arr);int minDiff = arr[1] - arr[0];int length = arr.length;for (int i = 2; i < length; i++) {minDiff = Math.min(minDiff, arr[i] - arr[i - 1]);}List<List<Integer>> pairs = new ArrayList<List<Integer>>();for (int i = 1; i < length; i++) {if (arr[i] - arr[i - 1] == minDiff) {List<Integer> pair = new ArrayList<Integer>();pair.add(arr[i - 1]);pair.add(arr[i]);pairs.add(pair);}}return pairs;}
}

复杂度分析

  • 时间复杂度: O ( n log ⁡ n ) O(n \log n) O(nlogn),其中 n n n 是数组 arr \textit{arr} arr 的长度。排序需要 O ( n log ⁡ n ) O(n \log n) O(nlogn) 的时间,每次遍历数组需要 O ( n ) O(n) O(n) 的时间,总时间复杂度是 O ( n log ⁡ n ) O(n \log n) O(nlogn)

  • 空间复杂度: O ( log ⁡ n ) O(\log n) O(logn),其中 n n n 是数组 arr \textit{arr} arr 的长度。排序需要 O ( log ⁡ n ) O(\log n) O(logn) 的递归调用栈空间。注意返回值不计入空间复杂度。

相关文章:

排序题目:最小绝对差

文章目录 题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围 解法思路和算法代码复杂度分析 题目 标题和出处 标题&#xff1a;最小绝对差 出处&#xff1a;1200. 最小绝对差 难度 2 级 题目描述 要求 给定整数数组 arr \texttt{arr} arr&#xff0c;其中每个元素都不相同&…...

沃飞携AE200真机亮相澳门,全方位赋能城市低空出行

5月22日-25日&#xff0c;第四届BEYOND国际科技创新博览会&#xff08;BEYOND Expo 2024&#xff09;在澳门盛大举行。吉利沃飞长空携旗下全自研产品AE200真机亮相&#xff0c;吸引了现场众多领导嘉宾以及媒体、观众的关注。 作为亚洲顶尖的年度科技盛会&#xff0c;本届BEYOND…...

判断当前系统是linux、windows还是MacOS (python)

在很多情况下&#xff0c;需要在python中获取当前系统的类型&#xff0c;用于判断是unix/windows/mac或者java虚拟机等&#xff0c;python中提供了os.name&#xff0c; sys.platform&#xff0c; platform.system等方式 sys sys.platform会返回当前系统平台的标识符&#xff…...

Minikube部署单节点Kubernetes

1.1 Minikube部署单节点K8s Minikube是由Kubernetes社区维护的单机版的Kubernetes集群&#xff0c;支持macOS, Linux, andWindows等多种操作系统平台&#xff0c;使用最新的官方stable版本&#xff0c;并支持Kubernetes的大部分功能&#xff0c;从基础的容器编排管理&#xff0…...

leetcode-顺时针旋转矩阵-111

题目要求 思路 1.假设现在有一个矩阵 123 456 789 2.我们可以根据19这个对角线将数据进行交换&#xff0c;得到矩阵 147 258 369 3.然后将矩阵每一行的数据再翻转&#xff0c;得到矩阵 741 852 963 代码实现 class Solution { public:vector<vector<int> > rot…...

解决GoLand无法Debug

goland 调试的的时候提示如下错误 WARNING: undefined behavior - version of Delve is too old for Go version 1.22.3 (maximum supported v 其实个原因是因为正在使用的Delve调试器版本太旧&#xff0c;无法兼容当前的Go语言版本1.22.3。Delve是Go语言的一个调试工具&#…...

云原生周刊:K8s 上的 gRPC 名称解析和负载平衡

开源项目推荐 Kraken Kraken 是一个基于 P2P 的 Docker 注册表&#xff0c;专注于可扩展性和可用性。它专为混合云环境中的 Docker 镜像管理、复制和分发而设计。借助可插拔的后端支持&#xff0c;Kraken 可以轻松集成到现有的 Docker 注册表设置中作为分发层。 E2E Framewo…...

从0开始回顾ElasticSearch

1 elasticsearch概述 1.1 elasticsearch简介 官网: https://www.elastic.co/ ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎&#xff0c;基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的&#xff0c;并作为Apache许可条款下的…...

小阿轩yx-Shell编程之条件语句

小阿轩yx-Shell编程之条件语句 条件测试操作 Shell 环境根据命令执行后的返回状态值&#xff08;$?&#xff09;来判断是否执行成功 返回值 为 0 时&#xff1a;表示成功否则&#xff08;非 0 值&#xff09;表示失败或异常 测试工具 test 命令&#xff0c;对特定条件进行…...

MyBatis-Plus 从入门到精通

MyBatis-Plus 从入门到精通 前言快速入门创建一个SpringBoot项目导入依赖配置数据库创建一个实体类创建一个mapper接口在SpringBoot启动类上配置mapper接口的扫描路径在数据库中创建表编写一个SpringBoot测试类 核心功能注解CRUD接口Mapper CRUD接口Service CRUD 接口条件构造器…...

爬虫利器Frida RPC入门——夜神模拟器环境篇

Frida是一款轻量级HOOK框架&#xff0c;可用于多平台上&#xff0c;例如android、windows、ios等。 frida分为两部分&#xff0c;服务端运行在目标机上&#xff0c;通过注入进程的方式来实现劫持应用函数&#xff0c;另一部分运行在系统机器上。frida上层接口支持js、python、…...

猫狗分类识别模型建立①数据标记

一、labelImg库说明 LabelImg是一款非常流行的图像标注工具&#xff0c;广泛用于机器学习和计算机视觉领域。以下是关于LabelImg的详细介绍&#xff1a; 主要功能和特点 1.图像标注 允许用户在图像中标注物体&#xff0c;选择特定区域&#xff0c;并为这些区域添加标签或类…...

FME学习之旅---day28

我们付出一些成本&#xff0c;时间的或者其他&#xff0c;最终总能收获一些什么。 教程&#xff1a;CSV 入门...

vue3项目中字典和全局方法的创建与使用

在src下新建dict.ts/js,写入下面代码 import { App, Plugin } from vue;interface Dict {auditgrouptypeList: { label: string; value: string }[];auditstateList: { label: string; value: string }[];accountchangeList: { label: string; value: number }[]; }const Dict…...

51-54 Sora能制作动作大片还需要一段时间 | DrivingGaussian:周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅

24年3月&#xff0c;北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian: Composite Gaussian Splatting for Surrounding Dynamic Autonomous Driving Scenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景Corner Case&#xff0c;这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自…...

数据挖掘实战-基于余弦相似度的印度美食推荐系统

&#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f4…...

深入探索DreamFusion:文本到3D生成的革命性技术

深入探索DreamFusion&#xff1a;文本到3D生成的革命性技术 引言&#xff1a; 在人工智能和计算机视觉领域&#xff0c;DreamFusion无疑是一个引人注目的新星。这项技术&#xff0c;基于Google提出的深度学习模型&#xff0c;将自然语言与三维内容生成紧密结合&#xff0c;开…...

JSP期末要点复习

一、JSP工作原理 1.客户端请求JSP页面&#xff1a;用户通过浏览器发送一个请求到服务器&#xff0c;请求一个特定的JSP页面。这个请求被服务器上的Web容器&#xff08;如Apache Tomcat&#xff09;接收。 2.JSP转换为Servlet&#xff1a;当JSP页面第一次被请求时&#xff0…...

AJAX(JavaScript版本)

目录 一.AJAX简介 二.XMLHttpRequests对象 2.1XMLHttpRequests对象简介 2.2创建XMLHttpRequests对象 2.3定义回调函数 2.4发送请求 2.5XMLHttpRequests对象方法介绍 2.6XMLHttpRequests对象属性 三.向服务器发送请求 3.1发送请求 3.2使用GET还是POST 3.3使用GET来发…...

框架学习之SpringMVC学习笔记(一)

一、SpringMVC简介 1-介绍 Spring Web MVC是基于Servlet API构建的原始Web框架&#xff0c;从一开始就包含在Spring Framework中。正式名称“Spring Web MVC”来自其源模块的名称&#xff08; spring-webmvc &#xff09;&#xff0c;但它通常被称为“Spring MVC”。 在控制层…...

AI专著写作全流程:专业工具深度剖析,助你顺利完成大作

学术专著写作挑战与AI工具助力 对于许多学者而言&#xff0c;撰写学术专著最大的挑战&#xff0c;往往就是“有限的时间”与“无限的期望”的矛盾。完成一部专著通常需要3到5年&#xff0c;甚至更长的时间&#xff0c;而学者们还得兼顾教学、科研项目以及学术交流等多重责任&a…...

Eidolon与Artsy生态系统的集成:如何构建企业级移动应用

Eidolon与Artsy生态系统的集成&#xff1a;如何构建企业级移动应用 【免费下载链接】eidolon The Artsy Auction Kiosk App. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ei/eidolon Eidolon作为Artsy Auction Kiosk App&#xff0c;是企业级移动应用开发的典范之作。本文…...

where.exe 是什么openclaw 龙虾调用原理faclaw[AI人工智能(八十一)]—东方仙盟

一、where.exe 是什么&#xff1f;where.exe 是 Windows 系统自带的命令行工具&#xff0c;作用是在系统 PATH 环境变量中查找指定程序 / 文件的位置&#xff0c;相当于 Linux/macOS 里的 which 命令。它的核心功能&#xff1a;输入 where.exe <程序名>&#xff0c;会返回…...

Pixel Language Portal效果展示:实时翻译+st.balloons()庆祝动画+HP状态变化的沉浸式交互录屏

Pixel Language Portal效果展示&#xff1a;实时翻译st.balloons()庆祝动画HP状态变化的沉浸式交互录屏 1. 像素冒险工坊的诞生 在传统翻译工具千篇一律的界面中&#xff0c;Pixel Language Portal&#xff08;像素语言跨维传送门&#xff09;带来了全新的视觉冲击。这款基于…...

RyzenAdj终极指南:3分钟解锁AMD锐龙处理器隐藏性能

RyzenAdj终极指南&#xff1a;3分钟解锁AMD锐龙处理器隐藏性能 【免费下载链接】RyzenAdj Adjust power management settings for Ryzen APUs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ry/RyzenAdj 你是否感觉自己的AMD锐龙笔记本性能被限制住了&#xff1f;玩游戏时帧…...

res-downloader全流程指南:一站式网络资源获取高效解决方案

res-downloader全流程指南&#xff1a;一站式网络资源获取高效解决方案 【免费下载链接】res-downloader 视频号、小程序、抖音、快手、小红书、直播流、m3u8、酷狗、QQ音乐等常见网络资源下载! 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/res-downloader 在数字…...

Windows Cleaner:彻底解决C盘爆红问题的免费系统清理工具

Windows Cleaner&#xff1a;彻底解决C盘爆红问题的免费系统清理工具 【免费下载链接】WindowsCleaner Windows Cleaner——专治C盘爆红及各种不服&#xff01; 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WindowsCleaner 你是否曾经面对C盘爆红的警告感到束手无策&a…...

告别重复输入密码!手把手教你为GitLab配置SSH密钥(Windows/Mac通用)

告别重复输入密码&#xff01;手把手教你为GitLab配置SSH密钥&#xff08;Windows/Mac通用&#xff09; 每次提交代码都要输入密码&#xff1f;GitLab频繁的身份验证是否让你感到烦躁&#xff1f;作为开发者&#xff0c;我们每天要与版本控制系统打交道数十次&#xff0c;重复的…...

CLIP-GmP-ViT-L-14入门指南:理解ImageNet/ObjectNet双基准评估意义

CLIP-GmP-ViT-L-14入门指南&#xff1a;理解ImageNet/ObjectNet双基准评估意义 1. 什么是CLIP-GmP-ViT-L-14 CLIP-GmP-ViT-L-14是一个经过几何参数化&#xff08;GmP&#xff09;微调的CLIP模型&#xff0c;在计算机视觉领域具有出色的表现。这个模型最大的特点是它在ImageNe…...

交互弹窗设计避坑指南:Toast、Dialog、Actionbar和Snackbar的常见错误与优化建议

交互弹窗设计避坑指南&#xff1a;Toast、Dialog、Actionbar和Snackbar的常见错误与优化建议 在移动应用和网页设计中&#xff0c;交互弹窗是用户界面中不可或缺的元素。它们像数字世界中的交通信号灯&#xff0c;引导用户完成各种操作流程。然而&#xff0c;设计不当的弹窗不仅…...