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深入解析:LeetCode 390 消除游戏

深入解析:LeetCode 390 消除游戏
📅 发布时间:2026/6/21 9:52:07

深入解析:LeetCode 390 消除游戏

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文章目录

    • 摘要
    • 描述
    • 题解答案
    • 题解代码分析
      • 代码细节解释
    • 示例测试及结果
    • 时间复杂度
    • 空间复杂度
    • 总结

摘要

在算法题中,经常会遇到一些“模拟类”的题目:一开始我们会忍不住想直接照步骤一步步操作,但很快就会发现这种方式效率低得吓人。这道 LeetCode 390 消除游戏就是典型的例子。表面上是数组模拟,但实际上考的是 数学规律。

本文会先介绍题目,然后分析解法,最后带上完整的 Swift Demo 和测试。

描述

题目的规则是这样的:

  1. 我们有一个从 1 到 n 的递增数组。
  2. 第一步,从左往右删除第一个数,然后每隔一个数删除一个,直到结尾。
  3. 第二步,从右往左,同样删除第一个(最右边的数),然后每隔一个数删除一个。
  4. 不断重复这两个步骤,直到数组只剩下一个数。

题目让我们返回最后剩下的那个数。

举个例子:

  • 输入:n = 9

    arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    第一次从左往右 → [2,4,6,8]
    第二次从右往左 → [2,6]
    第三次从左往右 → [6]
    最后剩下的就是 6
  • 输入:n = 1

    arr = [1]
    直接返回 1

题解答案

如果你尝试直接用数组去模拟这个过程,很快就会发现效率问题。因为 n 最大能到 10^9,数组模拟完全不现实。

更好的办法是:找规律,直接数学递推。

我们发现:

  • 每一轮操作后,剩下的数依然是一个等差数列。

  • 关键是维护三个变量:

    1. 当前的 头元素 head
    2. 当前的 步长 step(每轮会翻倍)
    3. 当前的 剩余元素个数 n
  • 每次从左往右时,head 一定会更新;从右往左时,只有在元素个数是奇数时 head 才会更新。

最后,当 n 缩小到 1 时,head 就是答案。

题解代码分析

下面是 Swift 的实现:

import Foundation
class Solution {
func lastRemaining(_ n: Int) -> Int {
var leftToRight = true
var remaining = n
var step = 1
var head = 1
while remaining > 1 {
// 从左到右,head 一定会更新
// 从右到左,只有当剩余是奇数时 head 才会更新
if leftToRight || remaining % 2 == 1 {
head += step
}
remaining /= 2
step *= 2
leftToRight.toggle()
}
return head
}
}

代码细节解释

  1. head:代表当前数组的第一个数字。初始是 1。

  2. step:代表相邻数字的间隔,初始为 1。每一轮删除一半数字,step 就要翻倍。

  3. remaining:剩余元素的个数,每一轮都除以 2。

  4. leftToRight:布尔值,记录方向。每一轮切换一次。

  5. head 更新条件:

    • 如果是从左往右,必然更新;
    • 如果是从右往左,只有 remaining 是奇数时才更新。

这样就避免了真实的数组操作,复杂度大幅度下降。

示例测试及结果

我们来跑几个例子:

let solution = Solution()
print(solution.lastRemaining(9))   // 输出: 6
print(solution.lastRemaining(1))   // 输出: 1
print(solution.lastRemaining(10))  // 输出: 8
print(solution.lastRemaining(24))  // 输出: 14

运行结果:

  • 输入 9 → 输出 6
  • 输入 1 → 输出 1
  • 输入 10 → 输出 8
  • 输入 24 → 输出 14

完全符合预期。

时间复杂度

每一轮都会把剩余的数字减半,所以循环次数大约是 log(n)。
因此时间复杂度是 O(log n)。

空间复杂度

我们只用了常数个变量 (head, step, remaining, leftToRight),所以空间复杂度是 O(1)。

总结

这道题的精髓就是 不要真的去模拟数组操作,而是用数学规律来迭代推导。

  • 每一轮剩下的数依然是等差数列;
  • 我们只要跟踪 head 的变化,就能在 O(log n) 的时间里解出结果;
  • 这种思路在处理大规模数据时非常有用,避免了不必要的存储和计算。

换句话说,这是一道“数学建模 + 算法优化”的典型题。学会这个技巧,类似的问题就能迎刃而解。

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