力扣 724. 寻找数组的中心下标 --python

Posted 2023-05-09 JackyLaw

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 。

示例 1：

输入：nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6]
输出：3
解释：
中心下标是 3 。
左侧数之和 sum = nums[0] + nums[1] + nums[2] = 1 + 7 + 3 = 11 ，
右侧数之和 sum = nums[4] + nums[5] = 5 + 6 = 11 ，二者相等。

示例 2：

输入：nums = [1, 2, 3]
输出：-1
解释：
数组中不存在满足此条件的中心下标。

示例3：

输入：nums = [2, 1, -1]
输出：0
解释：
中心下标是 0 。
左侧数之和 sum = 0 ，（下标 0 左侧不存在元素），
右侧数之和 sum = nums[1] + nums[2] = 1 + -1 = 0 。

解法：遍历

class Solution:
    def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> int:
        nsum=sum(nums)
        lsum,rsum=0,nsum #定义初始左右元素和
        n=len(nums)
        for i in range(n):#遍历数列
            rsum-=nums[i] #右边所有元素和为前一个元素右边元素和减去当前元素
            if lsum==rsum:
                return i
            lsum+=nums[i]#当前元素左边所有元素和减去当前元素得到下一个元素左边所有元素和
        else:
            return -1

 

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leetcode刷题48.寻找数组的中心下标——Java版

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思路：左求和*2+中心索引值 = 总和

——leetcode此题热评

前言

哈喽，大家好，我是一条。

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Question

724. 寻找数组的中心下标

难度：简单

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 。

示例 1：

输入：nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6]
输出：3
解释：
中心下标是 3 。
左侧数之和 sum = nums[0] + nums[1] + nums[2] = 1 + 7 + 3 = 11 ，
右侧数之和 sum = nums[4] + nums[5] = 5 + 6 = 11 ，二者相等。

示例 2：

输入：nums = [1, 2, 3]
输出：-1
解释：
数组中不存在满足此条件的中心下标。

示例 3：

输入：nums = [2, 1, -1]
输出：0
解释：
中心下标是 0 。
左侧数之和 sum = 0 ，（下标 0 左侧不存在元素），
右侧数之和 sum = nums[1] + nums[2] = 1 + -1 = 0 。

提示：

1 <= nums.length <= 104
-1000 <= nums[i] <= 1000

Solution

因为左右元素相等，即左侧和*2+当前值=总和

• 计算总和
• 遍历，当符合左右相等时返回。没有返回-1

Code

所有leetcode代码已同步至github

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/**
 * @author 一条coding
 */

class Solution {
    public int pivotIndex(int[] nums) {
        int total = Arrays.stream(nums).sum();
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            if (2 * sum + nums[i] == total) {
                return i;
            }
            sum += nums[i];
        }
        return -1;
    }
}

Result

复杂度分析

• 时间复杂度：O(N)

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