class Solution { public int maximumGap(int[] nums) { if(nums.length <2) return 0; else{ Arrays.sort(nums); int array[] = new int[nums.length-1]; for(int i=0;i<nums.length-1;i++){ array[i] = nums[i+1] - nums[i]; } Arrays.sort(array); return array[array.length-1]; } } }
使用桶排序:思路是利用每个桶内的最大和相邻的非空桶的最小值最进行计算gap,得到最大的就可以,桶间隔设置为n-1就可以,再小一点也可以。
class Solution { // 线性时间复杂度和空间复杂度 不能用Arrays.sort public int maximumGap(int[] nums) { if (nums.length < 2) return 0; int len = nums.length; // 找出最大值和最小值 为了方便后面确定桶的数量 int max = -1, min = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < len; i++) { max = Math.max(nums[i], max); min = Math.min(nums[i], min); } // 排除nums全部为一样的数字,nums = [1,1,1,1,1,1]; if (max - min == 0) return 0; // 用于存放每个桶的最大值 int[] bucketMin = new int[len - 1]; // 用于存放每个桶的最小值 int[] bucketMax = new int[len - 1]; Arrays.fill(bucketMax, -1); Arrays.fill(bucketMin, Integer.MAX_VALUE); // 确定桶的间距 int interval = (int)Math.ceil((double)(max - min) / (len - 1)); for (int i = 0; i < len; i++) { // 找到每一个值所对应桶的索引 int index = (nums[i] - min) / interval; if (nums[i] == min || nums[i] == max) continue; // 更新每个桶的数据 bucketMax[index] = Math.max(bucketMax[index], nums[i]); bucketMin[index] = Math.min(bucketMin[index], nums[i]); } // maxGap 表示桶之间最大的差距 int maxGap = 0; // preMax 表示前一个桶的最大值 int preMax = min; for (int i = 0; i < len - 1; i++) { // 表示某一个桶为空 // 但凡某一个桶不为空,都会在前面的数据中更新掉bucketMax的值 if (bucketMax[i] == -1) continue; maxGap = Math.max(bucketMin[i] - preMax, maxGap); preMax = bucketMax[i]; } // [1,10000000] maxGap = Math.max(maxGap, max - preMax); return maxGap; } }