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leetcode 9回文数(palindrome-number)

热度:43   发布时间:2024-01-19 22:54:33.0

题目描述

判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。

示例 1:

输入: 121
输出: true

示例 2:

输入: -121
输出: false
解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。

示例 3:

输入: 10
输出: false
解释: 从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。

进阶:

你能不将整数转为字符串来解决这个问题吗?

解决办法

既然不能转为字符串,那么就直接用数字咯,我自己的最简单的办法就是将这个数字反转,和原来的数字进行比较,如果二者相等则是回文数,不相等则不是回文数。

class Solution {public boolean isPalindrome(int x) {int res = 0;int old = x;while(x!=0){if(x<0){return false;}int temp = res*10 + x%10;x = x/10;if(temp/10 != res){res = 0;break;}res = temp;}if(res==old){return true;}else{return false;}}}

下面看一下官方给出的解决办法,官方是使用c#解决的:

方法:反转一半数字

思路

映入脑海的第一个想法是将数字转换为字符串,并检查字符串是否为回文。但是,这需要额外的非常量空间来创建问题描述中所不允许的字符串。

第二个想法是将数字本身反转,然后将反转后的数字与原始数字进行比较,如果它们是相同的,那么这个数字就是回文。 但是,如果反转后的数字大于 \text{int.MAX}int.MAX,我们将遇到整数溢出问题。

按照第二个想法,为了避免数字反转可能导致的溢出问题,为什么不考虑只反转 \text{int}int 数字的一半?毕竟,如果该数字是回文,其后半部分反转后应该与原始数字的前半部分相同。

例如,输入 1221,我们可以将数字“1221”的后半部分从“21”反转为“12”,并将其与前半部分“12”进行比较,因为二者相同,我们得知数字 1221 是回文。

让我们看看如何将这个想法转化为一个算法。

算法

首先,我们应该处理一些临界情况。所有负数都不可能是回文,例如:-123 不是回文,因为 - 不等于 3。所以我们可以对所有负数返回 false。

现在,让我们来考虑如何反转后半部分的数字。 对于数字 1221,如果执行 1221 % 10,我们将得到最后一位数字 1,要得到倒数第二位数字,我们可以先通过除以 10 把最后一位数字从 1221 中移除,1221 / 10 = 122,再求出上一步结果除以10的余数,122 % 10 = 2,就可以得到倒数第二位数字。如果我们把最后一位数字乘以10,再加上倒数第二位数字,1 * 10 + 2 = 12,就得到了我们想要的反转后的数字。 如果继续这个过程,我们将得到更多位数的反转数字。

现在的问题是,我们如何知道反转数字的位数已经达到原始数字位数的一半?

我们将原始数字除以 10,然后给反转后的数字乘上 10,所以,当原始数字小于反转后的数字时,就意味着我们已经处理了一半位数的数字。

public class Solution {public bool IsPalindrome(int x) {// 特殊情况:// 如上所述,当 x < 0 时,x 不是回文数。// 同样地,如果数字的最后一位是 0,为了使该数字为回文,// 则其第一位数字也应该是 0// 只有 0 满足这一属性if(x < 0 || (x % 10 == 0 && x != 0)) {return false;}int revertedNumber = 0;while(x > revertedNumber) {revertedNumber = revertedNumber * 10 + x % 10;x /= 10;}// 当数字长度为奇数时,我们可以通过 revertedNumber/10 去除处于中位的数字。// 例如,当输入为 12321 时,在 while 循环的末尾我们可以得到 x = 12,revertedNumber = 123,// 由于处于中位的数字不影响回文(它总是与自己相等),所以我们可以简单地将其去除。return x == revertedNumber || x == revertedNumber/10;}
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(\log_{10}(n))O(log10?(n)), 对于每次迭代,我们会将输入除以10,因此时间复杂度为 O(\log_{10}(n))O(log10?(n))。
  • 空间复杂度:O(1)O(1)。
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