已知长度为n的线性表L采用顺序存储结构。设计一个时间复杂度为O(n)、空间复杂度为0(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为x的数据元素。写出相应的代码

为了删除线性表L中所有值为x的数据元素，我们可以遍历整个列表，在遍历过程中遇到值为x的元素就将其跳过。由于我们需要保留列表的原始顺序，所以不需要额外的空间。以下是使用Python编写的一个简单示例：

def delete_all_x(L, x):
    # 遍历列表，从头到尾
    i = 0
    for j in range(len(L)):
        if L[j] != x:  # 如果当前元素不是x，将它移动到新的位置
            L[i] = L[j]
            i += 1  # 更新已处理元素的索引

    # 最后，将列表截断至i，因为后续的元素都是x
    del L[i:]

    return L

# 示例
L = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, x, x, x]  # 其中x是你想要删除的值
print(delete_all_x(L, x))  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

这个算法的时间复杂度是O(n)，因为我们只遍历了一次列表。空间复杂度是O(1)，因为我们没有使用与输入大小成比例的额外空间。

相关问题

已知长度为n的线性表A采用顺序存储结构，请设计一个时间复杂度为O（n）

当需要对一个长度为 n 的顺序存储结构（如数组）进行操作，如果要求时间复杂度为 O(n) ，意味着我们需要遍历整个列表。这里有几个常见的任务可以满足这个条件：

1. **查找元素**：在最坏的情况下，为了找到特定位置的元素或判断某个值是否存在，我们需要检查每个元素，直到找到目标或遍历完整个数组。

def linear_search(A, target):
    for i in range(len(A)):
        if A[i] == target:
            return i
    return -1  # 如果未找到，返回 -1 或者抛异常

# 示例
index = linear_search(A, value)

2. **计算累加和**：求解从第一个元素到第 n 个元素的累加和，也需要遍历所有元素。

total_sum = 0
for num in A:
    total_sum += num

3. **反转数组**：将数组中的元素顺序颠倒，同样需要遍历一次数组。

def reverse_array(A):
    start, end = 0, len(A) - 1
    while start < end:
        A[start], A[end] = A[end], A[start]
        start += 1
        end -= 1

reverse_array(A)

已知长度为n的线性表L采用顺序存储结构，编写一个时间复杂度为O(n)、空间复杂度为O(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为item的数据元素。

在顺序存储结构的线性表中，如果需要删除所有值为`item`的数据元素，可以遍历整个列表，遇到值为`item`的就跳过它，同时更新下一个元素的位置。由于是在原地操作，不需要额外的空间，所以空间复杂度是常数级`O(1)`。以下是简单的步骤描述：

1. 定义两个指针，一个指向当前元素（初始位置为0），另一个用于记录下标（初始位置也为0）。
2. 遍历数组，从第一个元素开始：
- 如果当前元素不是`item`，将当前元素移动到已标记的下一个位置，并更新下一个元素的指针。
- 如果当前元素是`item`，不做任何处理，直接移动到下一个元素。
3. 当遍历完所有元素后，数组中所有`item`会被移动到末尾，实际长度会减少。

以下是伪代码形式：

for i = 0 to n-1 do
    if L[i] != item then
        L[updated_index] = L[i]
        updated_index++
    end
end

// 将剩余部分填充为默认值或者空值，因为已经不再有其他元素了
for i = updated_index to n-1 do
    L[i] = 默认值 或 空
end