feat(kotlin): add kotlin codes for the chapter of searching. (#1140)

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@ -0,0 +1,59 @@
/**
* File: binary_search.kt
* Created Time: 2024-1-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_searching
/* 二分查找(双闭区间) */
fun binarySearch(nums: IntArray, target: Int): Int {
// 初始化双闭区间 [0, n-1] ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素
var i = 0
var j = nums.size - 1
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i > j 时为空)
while (i <= j) {
val m = i + (j - i) / 2 // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
i = m + 1
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m-1] 中
j = m - 1
else // 找到目标元素,返回其索引
return m
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1
}
/* 二分查找(左闭右开区间) */
fun binarySearchLCRO(nums: IntArray, target: Int): Int {
// 初始化左闭右开区间 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
var i = 0
var j = nums.size
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i = j 时为空)
while (i < j) {
val m = i + (j - i) / 2 // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j) 中
i = m + 1
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m) 中
j = m
else // 找到目标元素,返回其索引
return m
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1
}
/* Driver Code */
fun main() {
val target = 6
val nums = intArrayOf(1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35)
/* 二分查找(双闭区间) */
var index = binarySearch(nums, target)
println("目标元素 6 的索引 = $index")
/* 二分查找(左闭右开区间) */
index = binarySearchLCRO(nums, target)
println("目标元素 6 的索引 = $index")
}

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@ -0,0 +1,48 @@
/**
* File: binary_search_edge.kt
* Created Time: 2024-1-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_searching
/* 二分查找最左一个 target */
fun binarySearchLeftEdge(nums: IntArray, target: Int): Int {
// 等价于查找 target 的插入点
val i = binarySearchInsertion(nums, target)
// 未找到 target ,返回 -1
if (i == nums.size || nums[i] != target) {
return -1
}
// 找到 target ,返回索引 i
return i
}
/* 二分查找最右一个 target */
fun binarySearchRightEdge(nums: IntArray, target: Int): Int {
// 转化为查找最左一个 target + 1
val i = binarySearchInsertion(nums, target + 1)
// j 指向最右一个 target i 指向首个大于 target 的元素
val j = i - 1
// 未找到 target ,返回 -1
if (j == -1 || nums[j] != target) {
return -1
}
// 找到 target ,返回索引 j
return j
}
/* Driver Code */
fun main() {
// 包含重复元素的数组
val nums = intArrayOf(1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15)
println("\n数组 nums = ${nums.contentToString()}")
// 二分查找左边界和右边界
for (target in intArrayOf(6, 7)) {
var index = binarySearchLeftEdge(nums, target)
println("最左一个元素 $target 的索引为 $index")
index = binarySearchRightEdge(nums, target)
println("最右一个元素 $target 的索引为 $index")
}
}

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@ -0,0 +1,65 @@
/**
* File: binary_search_insertion.kt
* Created Time: 2024-1-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_searching
/* 二分查找插入点(无重复元素) */
fun binarySearchInsertionSimple(nums: IntArray, target: Int): Int {
var i = 0
var j = nums.size - 1 // 初始化双闭区间 [0, n-1]
while (i <= j) {
val m = i + (j - i) / 2 // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) {
i = m + 1 // target 在区间 [m+1, j] 中
} else if (nums[m] > target) {
j = m - 1 // target 在区间 [i, m-1] 中
} else {
return m // 找到 target ,返回插入点 m
}
}
// 未找到 target ,返回插入点 i
return i
}
/* 二分查找插入点(存在重复元素) */
fun binarySearchInsertion(nums: IntArray, target: Int): Int {
var i = 0
var j = nums.size - 1 // 初始化双闭区间 [0, n-1]
while (i <= j) {
val m = i + (j - i) / 2 // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) {
i = m + 1 // target 在区间 [m+1, j] 中
} else if (nums[m] > target) {
j = m - 1 // target 在区间 [i, m-1] 中
} else {
j = m - 1 // 首个小于 target 的元素在区间 [i, m-1] 中
}
}
// 返回插入点 i
return i
}
/* Driver Code */
fun main() {
// 无重复元素的数组
var nums = intArrayOf(1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35)
println("\n数组 nums = ${nums.contentToString()}")
// 二分查找插入点
for (target in intArrayOf(6, 9)) {
val index = binarySearchInsertionSimple(nums, target)
println("元素 $target 的插入点的索引为 $index")
}
// 包含重复元素的数组
nums = intArrayOf(1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15)
println("\n数组 nums = ${nums.contentToString()}")
// 二分查找插入点
for (target in intArrayOf(2, 6, 20)) {
val index = binarySearchInsertion(nums, target)
println("元素 $target 的插入点的索引为 $index")
}
}

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@ -0,0 +1,50 @@
/**
* File: hashing_search.kt
* Created Time: 2024-1-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_searching
import utils.ListNode
import java.util.HashMap
/* 哈希查找(数组) */
fun hashingSearchArray(map: Map<Int?, Int>, target: Int): Int {
// 哈希表的 key: 目标元素value: 索引
// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
return map.getOrDefault(target, -1)
}
/* 哈希查找(链表) */
fun hashingSearchLinkedList(map: Map<Int?, ListNode?>, target: Int): ListNode? {
// 哈希表的 key: 目标节点值value: 节点对象
// 若哈希表中无此 key ,返回 null
return map.getOrDefault(target, null)
}
/* Driver Code */
fun main() {
val target = 3
/* 哈希查找(数组) */
val nums = intArrayOf(1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8)
// 初始化哈希表
val map = HashMap<Int?, Int>()
for (i in nums.indices) {
map[nums[i]] = i // key: 元素value: 索引
}
val index = hashingSearchArray(map, target)
println("目标元素 3 的索引 = $index")
/* 哈希查找(链表) */
var head = ListNode.arrToLinkedList(nums)
// 初始化哈希表
val map1 = HashMap<Int?, ListNode?>()
while (head != null) {
map1[head.value] = head // key: 节点值value: 节点
head = head.next
}
val node = hashingSearchLinkedList(map1, target)
println("目标节点值 3 的对应节点对象为 $node")
}

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@ -0,0 +1,50 @@
/**
* File: linear_search.kt
* Created Time: 2024-1-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_searching
import utils.ListNode
/* 线性查找(数组) */
fun linearSearchArray(nums: IntArray, target: Int): Int {
// 遍历数组
for (i in nums.indices) {
// 找到目标元素,返回其索引
if (nums[i] == target)
return i
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1
}
/* 线性查找(链表) */
fun linearSearchLinkedList(h: ListNode?, target: Int): ListNode? {
// 遍历链表
var head = h
while (head != null) {
// 找到目标节点,返回之
if (head.value == target)
return head
head = head.next
}
// 未找到目标节点,返回 null
return null
}
/* Driver Code */
fun main() {
val target = 3
/* 在数组中执行线性查找 */
val nums = intArrayOf(1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8)
val index = linearSearchArray(nums, target)
println("目标元素 3 的索引 = $index")
/* 在链表中执行线性查找 */
val head = ListNode.arrToLinkedList(nums)
val node = linearSearchLinkedList(head, target)
println("目标节点值 3 的对应节点对象为 $node")
}

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@ -0,0 +1,49 @@
/**
* File: two_sum.kt
* Created Time: 2024-1-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_searching
/* 方法一:暴力枚举 */
fun twoSumBruteForce(nums: IntArray, target: Int): IntArray {
val size = nums.size
// 两层循环,时间复杂度为 O(n^2)
for (i in 0..<size - 1) {
for (j in i + 1..<size) {
if (nums[i] + nums[j] == target) return intArrayOf(i, j)
}
}
return IntArray(0)
}
/* 方法二:辅助哈希表 */
fun twoSumHashTable(nums: IntArray, target: Int): IntArray {
val size = nums.size
// 辅助哈希表,空间复杂度为 O(n)
val dic = HashMap<Int, Int>()
// 单层循环,时间复杂度为 O(n)
for (i in 0..<size) {
if (dic.containsKey(target - nums[i])) {
return intArrayOf(dic[target - nums[i]]!!, i)
}
dic[nums[i]] = i
}
return IntArray(0)
}
/* Driver Code */
fun main() {
// ======= Test Case =======
val nums = intArrayOf(2, 7, 11, 15)
val target = 13
// ====== Driver Code ======
// 方法一
var res = twoSumBruteForce(nums, target)
println("方法一 res = ${res.contentToString()}")
// 方法二
res = twoSumHashTable(nums, target)
println("方法二 res = ${res.contentToString()}")
}