2007. 从双倍数组中还原原数组
https://leetcode-cn.com/problems/find-original-array-from-doubled-array/
一个整数数组 original 可以转变成一个 双倍 数组 changed ，转变方式为将 original 中每个元素 值乘以 2 加入数组中，然后将所 有元素 随机打乱 。
给你一个数组 changed ，如果 change 是 双倍 数组，那么请你返回 original数组，否则请返回空数组。original 的元素可以以 任意 顺序返回。
示例 1：
输入：changed = [1,3,4,2,6,8]
输出：[1,3,4]
解释：一个可能的 original 数组为 [1,3,4] :
- 将 1 乘以 2 ，得到 1 * 2 = 2 。
- 将 3 乘以 2 ，得到 3 * 2 = 6 。
- 将 4 乘以 2 ，得到 4 * 2 = 8 。
其他可能的原数组方案为 [4,3,1] 或者 [3,1,4] 。
示例 2：
输入：changed = [6,3,0,1]
输出：[]
解释：changed 不是一个双倍数组。
示例 3：
输入：changed = [1]
输出：[]
解释：changed 不是一个双倍数组。
提示：
1 <= changed.length <= 105
0 <= changed[i] <= 105
- 哈希表
- 暂无
由于 0 乘以 2 等于自身，因此这种情况比较特殊，我们先考虑其他一般情况，最后再加 0 这个特判。
由于 changed 中的最小值一定是原数组中的最小值，同理 changed 中的最大值是原数组中的最大值乘以 2.因此实际上，我们可以确定性得出原数组的两个数了。
那么剩下的数呢？我们可以利用贪心消除法来解决。
即先对 changed 进行排序，并从小到大进行处理。对于 1 <= i <= n - 2， changed[i] 其可能是原数组中的值，也可能是原数组 double 后的值。但是如果其
2 * changes[i] 存在于 changed 中，那么其一定是原数组中的值。这个结论成立的前提是后面讲的 "遇到这样的匹配我们就将匹配的双方消除"。 试想如果基于这种消除的思想这个结论不成立，那么 changes[i] 一定不会 被消除，而只要有一个无法被消除，就是无解的。
这样我们就找到了一对 (changed[i],
2 * changed[i])，将 changes[i] 加入 ans，并将 2 * changed[i] 从 changed 中移除。算法：
- 对 changed 进行排序，这样从左到右遍历的时候，我们可以确保枚举到的是原数组中的项（成立的前提依旧是上面提到的消除）
- 遍历 changed。 如果 changed[i] * 2 存在且可以和 changed[i] 消除（个数足够，换句话说就是 changed[i] 数目不大于 changed[i]*2 的数目），则进行消除。
如果最后 ans 长度是 changed 一半，说明我们找到了答案，返回即可。否则返回空数组。
- 对 changed 进行排序后再处理
- 语言支持：Python3
Python3 Code:
class Solution:
def findOriginalArray(self, changed: List[int]) -> List[int]:
counter = collections.Counter(changed)
if counter[0] % 2: return []
n = len(changed)
changed.sort()
ans = []
for c in changed:
if counter[c] < 1: continue
double = c * 2
if double in counter:
ans.append(c)
else:
return []
if double == 0:
counter[double] -= 2
else:
counter[double] -= 1
counter[c] -= 1
if len(ans) == n // 2: return ans
return []
复杂度分析
令 n 为数组长度。
- 时间复杂度：$O(n)$
- 空间复杂度：$O(n)$
class Solution:
def recoverArray(self, nums: List[int]) -> List[int]:
n = len(nums)
nums.sort()
for i in range(n):
# enumerate i, assueme that: nums[i] is higher[0]
d = nums[i] - nums[0]
if d == 0 or d & 1: continue # k 应该是大于 0 的整数
k = d // 2
counter = collections.Counter(nums)
ans = []
for key in sorted(counter):
if counter[key + 2 * k] >= counter[key]:
ans += [key + k] * counter[key]
counter[key + 2 * k] -= counter[key]
else:
break # 剪枝（不剪枝的话实测 Python 也能通过，不过要多花很 多时间）
if len(ans) == n // 2: return ans
return []
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