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给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,请你找出一个下标从 0 开始的整数数组 answer ,其中:
answer.length == nums.length
answer[i] = |leftSum[i] - rightSum[i]|
其中:
leftSum[i] 是数组 nums 中下标 i 左侧元素之和。如果不存在对应的元素,leftSum[i] = 0 。
rightSum[i] 是数组 nums 中下标 i 右侧元素之和。如果不存在对应的元素,rightSum[i] = 0 。
返回数组 answer 。
示例 1:
输入:nums = [10,4,8,3]
输出:[15,1,11,22]
解释:数组 leftSum 为 [0,10,14,22] 且数组 rightSum 为 [15,11,3,0] 。
数组 answer 为 [|0 - 15|,|10 - 11|,|14 - 3|,|22 - 0|] = [15,1,11,22] 。
解法一:先计算出leftSum和rightSum,然后模拟即可:
class Solution { public: vector<int> leftRigthDifference(vector<int>& nums) { int sz = nums.size(); vector<int> leftSum(sz); leftSum[0] = 0; for (int i = 1; i < sz; ++i) { leftSum[i] = nums[i - 1] + leftSum[i - 1]; } vector<int> rightSum(sz); rightSum[sz - 1] = 0; for (int i = sz - 2; i >= 0; --i) { rightSum[i] = nums[i + 1] + rightSum[i + 1]; } vector<int> ans(sz); for (int i = 0; i < sz; ++i) { ans[i] = abs(leftSum[i] - rightSum[i]); } return ans; } };
如果输入数组大小为n,此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法二:可以边遍历边计算leftSum和rightSum的当前和,从而减少空间复杂度:
class Solution { public: vector<int> leftRigthDifference(vector<int>& nums) { int rightSum = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); int leftSum = 0; int sz = nums.size(); vector<int> ans(sz); for (int i = 0; i < sz; ++i) { rightSum -= nums[i]; ans[i] = abs(leftSum - rightSum); leftSum += nums[i]; } return ans; } };
如果输入数组大小为n,此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。
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