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【Leetcode】3159. 查询数组中元素的出现位置

news 来源：原创 2025/5/15 6:38:09

文章目录

  • 题目
  • 思路
  • 代码
  • 复杂度分析
    • 时间复杂度
    • 空间复杂度
  • 结果
  • 总结

题目

题目链接🔗
给你一个整数数组 nums ，一个整数数组 queries 和一个整数 x 。

对于每个查询 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i] ，你需要找到 n u m s nums nums 中第 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i] 个 x x x 的位置，并返回它的下标。如果数组中 x x x 的出现次数少于 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i] ，该查询的答案为 − 1 -1 −1 。

请你返回一个整数数组 a n s w e r answer answer ，包含所有查询的答案。

示例 1：

输入：nums = [1,3,1,7], queries = [1,3,2,4], x = 1

输出：[0,-1,2,-1]

解释：

第 1 个查询，第一个 1 出现在下标 0 处。 第 2 个查询，nums 中只有两个 1 ，所以答案为 -1 。 第 3 个查询，第二个
1 出现在下标 2 处。 第 4 个查询，nums 中只有两个 1 ，所以答案为 -1 。

示例 2：

输入：nums = [1,2,3], queries = [10], x = 5

输出：[-1]

解释：

第 1 个查询，nums 中没有 5 ，所以答案为 -1 。

提示：

  1. 1 ≤ n u m s . l e n g t h , q u e r i e s . l e n g t h ≤ 1 0 5 1 \leq nums.length, queries.length \leq 10^5 1≤nums.length,queries.length≤105
  2. 1 ≤ q u e r i e s [ i ] ≤ 1 0 5 1 \leq queries[i] \leq 10^5 1≤queries[i]≤105
  3. 1 ≤ n u m s [ i ] , x ≤ 1 0 4 1 \leq nums[i], x \leq 10^4 1≤nums[i],x≤104

思路

  1. 处理查询之前的预处理：
    为了能快速回答每个查询，我们可以预先遍历数组 n u m s nums nums，记录所有出现 x x x 的下标。将所有这些下标存储在一个数组 a r r arr arr 中。

  2. 处理每个查询：
    对于每个查询 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i]，如果 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i] 大于数组 a r r arr arr 的长度，则返回 − 1 -1 −1，表示没有足够的 x x x 出现。否则返回 a r r [ q u e r i e s [ i ] − 1 ] arr[queries[i] - 1] arr[queries[i]−1]，即第 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i] 个 x x x 的下标。

代码

class Solution {
public:vector<int> occurrencesOfElement(vector<int>& nums, vector<int>& queries, int x) {vector<int> arr;vector<int> answer;for(int i = 0; i < nums.size(); ++i){if(nums[i] == x){arr.push_back(i);}}for(int i = 0; i < queries.size(); ++i){if(queries[i] > arr.size())answer.push_back(-1);else answer.push_back(arr[queries[i]-1]);}return answer;}
};

复杂度分析

时间复杂度

  1. 预处理部分：
    我们遍历 n u m s nums nums 一次，寻找所有出现 x x x 的位置，时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)，其中 n n n 是数组 n u m s nums nums 的长度。

  2. 查询部分：
    对于每个查询，我们访问 a r r arr arr 数组，查找第 q u e r i e s [ i ] queries[i] queries[i] 个 x x x 的下标，这个操作的时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。因此，处理所有查询的时间复杂度是 O ( q ) O(q) O(q)，其中 q q q 是查询数组 q u e r i e s queries queries 的长度。

总时间复杂度为 O ( n + q ) O(n + q) O(n+q)，其中 n n n 是 n u m s nums nums 数组的长度， q q q 是查询数组 q u e r i e s queries queries 的长度。

空间复杂度

额外使用了一个数组 a r r arr arr 来存储 x x x 的所有下标，空间复杂度是 O ( n ) O(n) O(n)，其中 n n n 是 n u m s nums nums 数组的长度。

结果

在这里插入图片描述

总结

通过预处理来加速查询，先遍历一遍 n u m s nums nums 数组，找出所有 x x x 出现的位置，然后对每个查询进行常数时间的处理

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