请用JAVA语言写一下 :给你一个整数数组 nums ,请计算数组的 中心下标 。 数组 中心下标 是数组的一个下标,其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果中心下标位于数组最左端,那么左侧数之和视为 0 ,因为在下标的左侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用。 如果数组有多个中心下标,应该返回 最靠近左边 的那一个。如果数组不存在中心下标,返回 -1 。
时间: 2023-02-20 18:17:26 浏览: 144
下面是 Java 代码实现:
```
class Solution {
public int pivotIndex(int[] nums) {
int sum = 0;
int leftSum = 0;
for (int num : nums) {
sum += num;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (leftSum == sum - leftSum - nums[i]) {
return i;
}
leftSum += nums[i];
}
return -1;
}
}
```
该代码中,我们首先累加出数组的所有元素的总和,然后从前往后遍历数组,累加出每一个元素的左侧元素的和。如果当前元素的左侧元素的和等于总和减去当前元素及其右侧元素的和,说明当前下标就是中心下标,返回该下标。如果遍历完整个数组都没有找到中心下标,说明该数组不存在中心下标,返回 -1。
相关问题
用java语言实现以下代码:给你一个整数数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。
以下是使用Java语言实现的代码:
```java
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
if (nums == null || nums.length == 0 || k == 0) {
return new int[0];
}
int n = nums.length;
int[] result = new int[n - k + 1];
Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
while (!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() < i - k + 1) {
deque.pollFirst();
}
while (!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) {
deque.pollLast();
}
deque.offerLast(i);
if (i - k + 1 >= 0) {
result[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()];
}
}
return result;
}
```
我们使用一个双端队列 deque 来保存当前窗口内的数字,每次向右移动窗口时,我们需要在 deque 中保证:
1. deque 中的元素下标在区间 [i-k+1, i] 内,即最左侧的元素下标为 i-k+1。
2. deque 中的元素按照从大到小的顺序排列,即 deque.peekFirst() 即为当前窗口内的最大值。
具体实现过程中,我们首先将 deque 中下标不在区间 [i-k+1, i] 内的元素从队首移除。然后我们将当前数字 nums[i] 与 deque 中的最后一个元素比较,如果 nums[i] 更大,则将 deque 中的最后一个元素移除,直到 deque 中的最后一个元素比 nums[i] 大或 deque 为空为止。最后,我们将 nums[i] 的下标加入 deque 中,这样保证了 deque 中的元素下标在区间 [i-k+1, i] 内,且按照从大到小的顺序排列。并且,如果当前 i>=k-1,即窗口的大小为 k 时,我们将 deque.peekFirst() 即为当前窗口内的最大值,将其保存到结果数组中。
最后,我们返回结果数组即可。
题目:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。用java语言实现
可以使用哈希表(HashMap)来解决这个问题。遍历数组,用目标值减去当前元素,如果差值在哈希表中存在,说明找到了这两个数,返回它们的下标即可。如果哈希表中不存在当前元素,则将当前元素和它的下标加入哈希表中。
Java代码如下:
```
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
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 two sum solution");
}
```
该算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)。
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