LeetCode - #197 Swift 实现找出温度更高的日期
大家好,我是 展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。
图书作者:《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者:《SwiftUI 入门,进阶与实战》
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文章目录
- 摘要
- 描述
- 题解答案
- 题解代码
- 题解代码分析
- 示例测试及结果
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 总结
- 未来展望
- 参考资料
摘要
本文将介绍如何使用 Swift 解决一个常见的数据库问题:找出与前一天(昨天)相比温度更高的所有日期的 id
。我们将通过完整的 Swift 代码实现该功能,并分析时间复杂度和空间复杂度,提供可运行的测试示例以及性能优化建议。
描述
问题背景: 给定一个 Weather
表,表中包含每个日期的温度数据。要求找出温度比昨天更高的所有日期的 id
。
输入示例: Weather
表:
+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1 | 2015-01-01 | 10 |
| 2 | 2015-01-02 | 25 |
| 3 | 2015-01-03 | 20 |
| 4 | 2015-01-04 | 30 |
+----+------------+-------------+
期望输出:
+----+
| id |
+----+
| 2 |
| 4 |
+----+
解释:
- 2015-01-02 的温度比 2015-01-01 高(10 -> 25)。
- 2015-01-04 的温度比 2015-01-03 高(20 -> 30)。
题解答案
我们可以通过遍历 Weather
表,依次比较每一行记录与前一行记录的温度。具体步骤如下:
- 遍历数据,获取当前日期与前一日期的温度。
- 如果当前日期的温度比前一天高,则记录该日期的
id
。
题解代码
import Foundationstruct Weather {var id: Intvar recordDate: Stringvar temperature: Int
}func findHigherTemperatures(weatherData: [Weather]) -> [Int] {var result: [Int] = []for i in 1..<weatherData.count {let currentDay = weatherData[I]let previousDay = weatherData[i - 1]// 比较当前日期的温度与前一天的温度if currentDay.temperature > previousDay.temperature {result.append(currentDay.id)}}return result
}// 示例数据
let weatherData = [Weather(id: 1, recordDate: "2015-01-01", temperature: 10),Weather(id: 2, recordDate: "2015-01-02", temperature: 25),Weather(id: 3, recordDate: "2015-01-03", temperature: 20),Weather(id: 4, recordDate: "2015-01-04", temperature: 30)
]// 执行查找温度更高的日期
let result = findHigherTemperatures(weatherData: weatherData)// 输出结果
print(result) // 输出: [2, 4]
题解代码分析
- 数据结构:
- 使用
Weather
结构体来表示每一行数据,其中id
为日期的唯一标识符,recordDate
为日期,temperature
为该日期的温度。
- 使用
- 算法逻辑:
- 使用循环遍历
weatherData
数组,从第二天开始与前一天的数据进行比较。 - 如果当前日期的温度高于前一天,则将当前日期的
id
添加到结果数组result
中。
- 使用循环遍历
- 输出结果:
- 输出温度更高的日期的
id
,即[2, 4]
。
- 输出温度更高的日期的
示例测试及结果
输入数据:
let weatherData = [Weather(id: 1, recordDate: "2015-01-01", temperature: 10),Weather(id: 2, recordDate: "2015-01-02", temperature: 25),Weather(id: 3, recordDate: "2015-01-03", temperature: 20),Weather(id: 4, recordDate: "2015-01-04", temperature: 30)
]
输出结果:
[2, 4]
时间复杂度
- 遍历数据:我们对
weatherData
数组进行了一次遍历,时间复杂度为O(n)
,其中n
为数组的长度。 - 总时间复杂度:
O(n)
。
空间复杂度
- 存储结果:我们只使用了一个
result
数组来存储结果,空间复杂度为O(k)
,其中k
为符合条件的日期数量。 - 总空间复杂度:
O(n)
(存储输入数据和输出结果)。
总结
-
解法的效率:
- 本解法简单高效,时间复杂度为
O(n)
,适用于处理不太大的数据集。
- 本解法简单高效,时间复杂度为
-
适用场景:
- 适用于天气数据分析、日常数据记录等需要进行日期间比较的场景。
-
改进方向:
- 如果数据量较大,可以考虑使用数据库来进行类似的查询,避免将所有数据加载到内存中进行处理。
未来展望
- 多维度比较:
- 可以扩展算法,不仅比较温度,还可以比较湿度、风速等其他气象数据。
- 实时数据处理:
- 考虑对实时天气数据进行动态处理,例如获取最新的天气数据并及时更新记录。
参考资料
- LeetCode 官方题解
- Swift 官方文档
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