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} b−a 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} 2≤arr.length≤105
- -10 6 ≤ arr[i] ≤ 10 6 \texttt{-10}^\texttt{6} \le \texttt{arr[i]} \le \texttt{10}^\texttt{6} -106≤arr[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: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&…...
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,第四届BEYOND国际科技创新博览会(BEYOND Expo 2024)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,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,本届BEYOND…...
判断当前系统是linux、windows还是MacOS (python)
在很多情况下,需要在python中获取当前系统的类型,用于判断是unix/windows/mac或者java虚拟机等,python中提供了os.name, sys.platform, platform.system等方式 sys sys.platform会返回当前系统平台的标识符ÿ…...
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,支持macOS, Linux, andWindows等多种操作系统平台,使用最新的官方stable版本,并支持Kubernetes的大部分功能,从基础的容器编排管理࿰…...
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,得到矩阵 147 258 369 3.然后将矩阵每一行的数据再翻转,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,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,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,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,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,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($?)来判断是否执行成功 返回值 为 0 时:表示成功否则(非 0 值)表示失败或异常 测试工具 test 命令,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,可用于多平台上,例如android、windows、ios等。 frida分为两部分,服务端运行在目标机上,通过注入进程的方式来实现劫持应用函数,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,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: 主要功能和特点 1.图像标注 允许用户在图像中标注物体,选择特定区域,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,时间的或者其他,最终总能收获一些什么。 教程: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,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,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
🤵♂️ 个人主页:艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞Ǵ…...
深入探索DreamFusion:文本到3D生成的革命性技术
深入探索DreamFusion:文本到3D生成的革命性技术 引言: 在人工智能和计算机视觉领域,DreamFusion无疑是一个引人注目的新星。这项技术,基于Google提出的深度学习模型,将自然语言与三维内容生成紧密结合,开…...
JSP期末要点复习
一、JSP工作原理 1.客户端请求JSP页面:用户通过浏览器发送一个请求到服务器,请求一个特定的JSP页面。这个请求被服务器上的Web容器(如Apache Tomcat)接收。 2.JSP转换为Servlet:当JSP页面第一次被请求时࿰…...
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,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( spring-webmvc ),但它通常被称为“Spring MVC”。 在控制层…...
HTML 语义化
目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案: 语义化标签: <header>:页头<nav>:导航<main>:主要内容<article>&#x…...
(十)学生端搭建
本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端,同时完善学生端的构建。本次工作主要包括: 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...
线程同步:确保多线程程序的安全与高效!
全文目录: 开篇语前序前言第一部分:线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分:synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分ÿ…...
DAY 47
三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增:通道注意力模块(SE模块) class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...
为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?
在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
Matlab | matlab常用命令总结
常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...
Caliper 配置文件解析:config.yaml
Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...
ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注
今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作:ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等(ArcGIS出图图例8大技巧),那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...
AspectJ 在 Android 中的完整使用指南
一、环境配置(Gradle 7.0 适配) 1. 项目级 build.gradle // 注意:沪江插件已停更,推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...
2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...
