LeetCode-164. 最大间距(Java)

一、前言

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二、题目描述

LeetCode题号：164. 最大间距 给定一个无序的数组 nums，返回 数组在排序之后，相邻元素之间最大的差值 。如果数组元素个数小于 2，则返回 0 。 您必须编写一个在「线性时间」内运行并使用「线性额外空间」的算法。 示例 1: 输入: nums = [3,6,9,1] 输出: 3 解释: 排序后的数组是 [1,3,6,9], 其中相邻元素 (3,6) 和 (6,9) 之间都存在最大差值 3。 示例 2: 输入: nums = [10] 输出: 0 解释: 数组元素个数小于 2，因此返回 0。 提示:

• 1 <= nums.length <= 105
• 0 <= nums[i] <= 109

三、思路分析

先来个直接的，就按题目的意思，先排序，再搜索。

但是正常的排序算法时间复杂度会是 O(nlog(n))，题目要求我们在 O(n) 的复杂度下去求解。

自己想了各种思路，但想不出怎么降到 O(n)，把 官方 给的题解分享一下吧。

我们一般排序算法多用快速排序，平均时间复杂度是 O(nlog(n))，其实还有一种排序算法，时间复杂度是 O(kn)，k 是最大数字的位数，当 k 远小于 n 的时候，时间复杂度可以近似看成 O(n)。这种排序算法就是基数排序.

四、算法实现

class Solution {
    public int maximumGap(int[] nums) {
int resultInt = 0;
        if (nums.length < 2) {
            return resultInt;
        }
        Arrays.sort(nums);
        //寻找相邻之间最大值
        for (int i = 1; i <= nums.length - 1; i++) {
            if (nums[i] - nums[i - 1] > resultInt) {
                resultInt = nums[i] - nums[i - 1];
            }
        }
        return resultInt;
    }
}

运行截图如下:

五、复杂度分析

时间复杂度：O(nlog(n))

空间复杂度：O(N)，其中 NNN 是数组的长度。我们开辟的空间大小取决于桶的数量。

六、总结

虽然sort就完了，年轻人真是不讲武德，但是这种方式不是很推荐啊，鉴于第二种思路或者别的思路，大家都可以自行思考。