
本文旨在提供一种高效的java解决方案,用于限制数组中每个元素的出现次数不超过预设上限,同时保留元素的原始相对顺序。通过构建一个新的列表并利用哈希映射实时跟踪元素频率,该方法避免了低效的列表删除操作,实现了o(n)的时间复杂度。
在数据处理和算法设计中,我们经常遇到需要对集合中元素的出现频率进行限制的场景。一个典型的例子是:给定一个整数数组和一个最大允许出现次数(例如,2次),要求修改数组,使得其中每个元素出现的次数不超过该限制,并保持原数组中元素的相对顺序。任何超出限制的额外出现都应被移除。
例如: 给定数组 [2, 2, 2, 3, 4, 4, 5] 期望结果 [2, 2, 3, 4, 4, 5] (元素2的第三次出现被移除)
初学者在解决此类问题时,可能会尝试以下几种思路:
直接修改原始列表并使用 List.remove(): 如果尝试在迭代过程中直接从原始列表中移除元素,或者通过 List.remove(Object) 方法移除特定元素,会面临两个主要问题:
使用 HashMap 统计频率后移除: 另一种尝试是先用 HashMap 统计所有元素的频率,然后根据频率判断哪些元素需要移除。但如果直接使用 Map.remove(key),它会移除该键值对,意味着该元素的所有信息都将丢失,无法精确控制只移除超出限制的部分。例如,如果元素2出现了3次,map.remove(2) 会直接将2从映射中完全移除,而不是只减少其计数或移除多余的实例。
上述方法都无法在保持元素相对顺序的同时,高效且精确地实现频率限制。
为了克服上述挑战,我们可以采用一种更高效且逻辑清晰的方法:遍历原始数组,同时维护一个哈希映射来跟踪每个元素当前的出现次数,并根据限制条件将元素添加到新的结果列表中。
这种方法的核心思想是:
这种方法保证了元素的相对顺序,因为我们是按顺序处理原始数组的;同时,由于哈希映射的查找和更新操作通常是O(1)时间复杂度,整个过程的效率非常高。
以下是使用Java实现这一策略的详细代码:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.IntStream;
public class ArrayFrequencyLimiter {
/**
* 限制数组中每个元素的出现次数不超过指定上限,并返回新数组。
* 保持原始元素的相对顺序。
*
* @param arr 输入整数数组
* @param limit 每个元素允许出现的最大次数
* @return 经过处理的新数组
*/
public static int[] removeOccurrencesAboveLimit(int[] arr, int limit) {
// 使用HashMap存储每个元素的当前出现频率
// Key: 元素值, Value: 该元素在结果列表中已出现的次数
Map<Integer, Integer> occurrences = new HashMap<>();
// 用于构建结果的新列表
List<Integer> resultList = new ArrayList<>();
// 遍历原始数组中的每个元素
for (int next : arr) {
// 使用 Map.merge() 方法简洁地更新元素的频率。
// 如果元素不存在,则将其频率设为1;如果存在,则将其频率加1。
// merge方法返回的是更新后的值。
int currentFreq = occurrences.merge(next, 1, Integer::sum);
// 如果当前元素的频率(在结果列表中)尚未超过限制,则将其添加到结果列表
if (currentFreq <= limit) {
resultList.add(next);
}
// 如果 currentFreq > limit,则表示该元素已超出限制,不添加到结果列表
}
// 将结果列表转换为整数数组并返回
return toIntArray(resultList);
}
/**
* 辅助方法:将 List<Integer> 转换为 int[]。
*
* @param list 待转换的整数列表
* @return 转换后的整数数组
*/
public static int[] toIntArray(List<Integer> list) {
// 使用Java 8 Stream API 将 List<Integer> 转换为 int[]
return list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
}
public static void main(String[] args) {
// 示例一:
int[] arr1 = {2, 2, 2, 3, 4, 4, 5};
System.out.println("原始数组1: " + Arrays.toString(arr1));
System.out.println("限制为2次后的结果1: " + Arrays.toString(removeOccurrencesAboveLimit(arr1, 2))); // 预期: [2, 2, 3, 4, 4, 5]
System.out.println("--------------------");
// 示例二:
int[] arr2 = {3, 1, 2, 1, 3, 3, 4, 4, 5, 1, 3, 5};
System.out.println("原始数组2: " + Arrays.toString(arr2));
System.out.println("限制为2次后的结果2: " + Arrays.toString(removeOccurrencesAboveLimit(arr2, 2))); // 预期: [3, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 5, 5]
System.out.println("--------------------");
// 示例三:
int[] arr3 = {1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3};
System.out.println("原始数组3: " + Arrays.toString(arr3));
System.out.println("限制为1次后的结果3: " + Arrays.toString(removeOccurrencesAboveLimit(arr3, 1))); // 预期: [1, 2, 3]
}
}输出结果:
原始数组1: [2, 2, 2, 3, 4, 4, 5] 限制为2次后的结果1: [2, 2, 3, 4, 4, 5] -------------------- 原始数组2: [3, 1, 2, 1, 3, 3, 4, 4, 5, 1, 3, 5] 限制为2次后的结果2: [3, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 5, 5] -------------------- 原始数组3: [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3] 限制为1次后的结果3: [1, 2, 3]
时间复杂度:
空间复杂度:
通过采用这种策略,我们能够以高效且易于理解的方式解决数组元素频率限制问题,避免了低效的列表操作,并确保了结果的准确性和顺序。
以上就是限制数组元素出现次数:高效保留指定频率的策略的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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