数组代码题分析解决指南

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一、是什么？

数组是存储固定大小、相同类型元素的线性数据结构。在Java中，数组是对象，提供高效的随机访问能力（时间复杂度O(1)），但大小固定不可变。

二、解决什么问题

数组代码题通常涉及：

1. 元素操作：查找、排序、过滤、统计
2. 结构变换：旋转、反转、去重
3. 子数组问题：最大和、最长序列
4. 多维数组：矩阵操作
5. 算法优化：降低时间/空间复杂度

三、核心分析角度

1. 问题类型识别

2. 时间复杂度分析

操作	时间复杂度	适用场景
遍历	O(n)	基础操作
二分查找	O(log n)	有序数组
双指针	O(n)	去重/求和
嵌套循环	O(n²)	暴力解
哈希法	O(1)访问	快速查找

3. 空间复杂度考量

• O(1)：原地操作（推荐）
• O(n)：使用额外数据结构
• O(log n)：递归栈空间

4. 边界条件检查

// 必须检查的边界情况
if (nums == null) return; // 空数组检查
if (nums.length == 0) return; // 零长度检查
if (index >= nums.length) throw... // 越界检查

四、核心解决技巧

1. 双指针技巧

应用场景：去重、两数之和、滑动窗口

// 快慢指针示例：原地删除重复项
int slow = 0;
for (int fast = 1; fast < nums.length; fast++) {
    if (nums[fast] != nums[slow]) {
        nums[++slow] = nums[fast];
    }
}

2. 二分查找（JDK8+）

应用场景：有序数组查找

// Arrays.binarySearch 使用
int index = Arrays.binarySearch(nums, target);
// 自定义二分查找
while (left <= right) {
    int mid = left + (right - left)/2;
    if (nums[mid] == target) return mid;
    // ...
}

3. 前缀和技巧

应用场景：子数组和计算

int[] prefix = new int[nums.length+1];
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
    prefix[i+1] = prefix[i] + nums[i];
}
// 计算i~j的和：prefix[j+1]-prefix[i]

4. 流式处理（JDK8+）

应用场景：数据统计/过滤

// 使用Stream API
int sum = Arrays.stream(nums).sum();
long count = Arrays.stream(nums).filter(n -> n%2==0).count();
int[] distinct = Arrays.stream(nums).distinct().toArray();

五、解题步骤

1. 理解题意：明确输入/输出要求
2. 识别类型：确定问题类别
3. 设计算法：选择合适的数据结构和算法
4. 复杂度分析：评估时间和空间复杂度
5. 边界处理：考虑空数组、极值等情况
6. 代码实现：优先写可读性高的代码
7. 测试验证：使用边缘用例测试

六、示例：两数之和

问题：在数组中找出和为target的两个元素

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    // 使用HashMap提高查找效率
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[]{map.get(complement), i};
        }
        map.put(nums[i], i);
    }
    throw new IllegalArgumentException("No solution");
}

七、重要注意事项

1. 数组不可变大小：需要扩容时应考虑System.arraycopy()或Arrays.copyOf()
2. 多维数组：注意array.length和array[i].length的区别
3. 对象数组：包含null元素时需特殊处理
4. 并行处理：大数据量可使用Arrays.parallelSort()（JDK8+）
5. 防御性拷贝：返回数组时应考虑是否需要clone()

总结

解决数组代码题的核心思路：

1. 先分类：识别问题类型（查找/排序/统计等）
2. 选技巧：双指针/二分/前缀和等技巧匹配问题
3. 重效率：优先时间复杂度O(n)解法，必要时牺牲空间
4. 查边界：严格处理空数组、越界等边界情况
5. 用新特性：合理使用Stream API等JDK8+特性简化代码

建议从LeetCode简单题（如#26删除重复项、#27移除元素）开始练习，逐步掌握各类解题技巧。