9. 回文数
题目
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
输入: 121
输出: true
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。
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。
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进阶
你能不将整数转为字符串来解决这个问题吗?
我的方案
将数字每个位置有顺序的放入列表,然后对列表收尾进行比较
Java源码
public boolean isPalindrome(int x) {
if (x < 0)
return false;
if (x < 10)
return true;
List<Integer> num = new ArrayList<>();
int size = 0;
while (x > 0) {
num.add(x % 10);
x = x / 10;
size++;
}
for (int i = 0; i < size / 2; i++) {
if (num.get(i) != num.get(size - 1 - i))
return false;
}
return true;
}
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Dart源码
bool isPalindrome(int x) {
if (x < 0) return false;
if (x < 10) return true;
List<int> num = [];
while (x > 0) {
num.add(x % 10);
x = x ~/ 10;
}
for (var i = 0; i < num.length ~/ 2; i++) {
if (num[i] != num[num.length - 1 - i]) return false;
}
return true;
}
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推荐方案
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 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 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。
Java源码
public boolean isPalindrome(int x) {
if (x < 0)
return false;
if (x < 10)
return true;
if (x % 10 == 0)
return false;
int y = 0;
while (x > y) {
y = y * 10 + x % 10;
x /= 10;
}
return x == y || x == y / 10;
}
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Dart源码
bool isPalindrome(int x) {
if (x < 0) return false;
if (x < 10) return true;
if (x % 10 == 0) return false;
int y = 0;
while (x > y) {
y = y * 10 + x % 10;
x = x ~/ 10;
}
return x == y || x == y ~/ 10;
}
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复杂度分析
- 时间复杂度:
O(log 10(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))
。 - 空间复杂度:
O(1)
。